Development of super resolution ultrasound for detecting microcalcifications

开发用于检测微钙化的超分辨率超声

基本信息

项目摘要

Project Summary Abundant research demonstrates that early detection of cancer leads to improved patient prognosis. By detecting cancer earlier, when tumors are in their primary stages, treatment can be applied before metastases have occurred. The presence of microcalcifications (MCs) is indicative of malignancy in the breast and improving the ability to detect MCs with modern imaging technology remains an open question. The presence of MCs is associated with presence of cancer in the breast, i.e., 30-50% of all nonpalpable breast cancers detected using mammograms are based on identifying the presence of MCs. Therefore, improving the sensitivity of imaging techniques to detect MCs in the breast will provide an important role for the early detection and diagnosis of breast cancer. Recently, we developed a novel nonlinear beamforming technology for ultrasonic arrays that provides super resolution of ultrasonic images (up to 25 times improvements in resolution). The beamforming technique, called null subtraction imaging (NSI), utilizes nulls in the beam pattern to create images using ultrasound. Lateral resolution gains provided by NSI are accompanied by a reduction in side lobes present in all beam patterns and increases in the signal-to-noise ratio (SNR). Ultrasonic images constructed with NSI result in suppression of speckle artifacts and an intensification of singular targets. Therefore, we hypothesize that NSI imaging will perform well for the specific imaging task of detection of MCs in tissues. We will develop and validate NSI for imaging and detecting MCs in an animal model of breast cancer through two aims. In the first aim we will quantify the ability of NSI to detect MCs in an animal model compared to conventional ultrasonic and X-ray imaging techniques. We hypothesize that the use of NSI will result in a quantifiably improved detection of MCs in animal models compared to conventional ultrasound approaches and X-ray imaging. Conventional ultrasound approaches use delay and sum to do beam formation and can use different signal processing tools to improve MC detection. Conventional ultrasound B-mode imaging, NSI imaging and X-ray CT will be used to detect MCs in a rat model of breast cancer and their detection performance (sensitivity and specificity) will be compared. In the second aim we will develop and validate approaches on receive to increase the density of scan lines when using NSI. We hypothesize that the scan line density can be sufficiently increased using NSI without physically translating the transducer. Because the imaging beam associated with NSI is so narrow, conventional linear sequential scanning techniques that translate a beam at each step by one pitch cause spaces between the beams that are not interrogated. To ensure that no tissue region is missed during scanning, it is necessary to increase the density of beams interrogating tissue. This can be accomplished on receive by using conventional methods to increase scan line density, i.e., interpolation or gird focusing.
项目摘要 大量研究表明,早期发现癌症会导致患者预后的改善。经过 较早检测癌症,当肿瘤处于主要阶段时,可以在转移前进行治疗 发生了。微钙化的存在(MC)表明乳房中的恶性肿瘤, 提高使用现代成像技术检测MC的能力仍然是一个悬而未决的问题。存在 MC的乳腺癌存在与乳腺癌的存在有关,即所有不可钙的乳腺癌的30-50% 使用乳房X线照片检测到基于识别MC的存在。因此,改善 成像技术检测乳房中MC的敏感性将为早期提供重要作用 乳腺癌的检测和诊断。 最近,我们开发了一种用于超声阵列的新型非线性边际技术,可提供 超声图像的超级分辨率(分辨率提高了25倍)。波束形成技术, 称为NULL减法成像(NSI),利用梁图案中的空物使用超声来创建图像。 NSI提供的横向分辨率收益伴随着所有光束中存在的侧叶的减少 信噪比(SNR)的模式和增加。用NSI构建的超声图像导致 抑制斑点伪影和奇异靶标的强化。因此,我们假设NSI 成像对于在组织中检测到MC的特定成像任务将表现良好。我们将发展和 通过两个目标验证NSI在乳腺癌动物模型中成像和检测MC。 在第一个目标中,我们将量化NSI在动物模型中检测MC的能力与 常规的超声和X射线成像技术。我们假设使用NSI将导致 与传统的超声方法相比 和X射线成像。常规的超声方法使用延迟和总和进行束形成,并可以使用 不同的信号处理工具可改善MC检测。常规超声B模式成像,NSI 成像和X射线CT将用于检测乳腺癌大鼠模型中的MC及其检测 将比较性能(灵敏度和特异性)。 在第二个目标中,我们将开发并验证接收方法以增加扫描线的密度 使用NSI时。我们假设使用NSI无需NSI就可以充分增加扫描线密度 物理翻译传感器。因为与NSI相关的成像光束是如此狭窄,所以 传统的线性顺序扫描技术,可以通过一个音高将光束翻译成一个梁 没有询问的光束之间的空间。确保在 扫描,有必要增加梁的密度询问组织。这可以在 通过使用常规方法接收扫描线密度,即插值或GIRD聚焦。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
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专利数量(0)
Effects of acoustic nonlinearity on pulse-echo attenuation coefficient estimation from tissue-mimicking phantoms.
声学非线性对模仿组织模型的脉冲回波衰减系数估计的影响。
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