Park, Jun-Won;Moon, Ju-Young;Lee, Junsu;Chang, Jin Ho
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.37
no.4
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pp.215-222
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2018
This paper reports the development and performance evaluation of a backend system for real-time IVUS (Intravascular Ultrasound) imaging. The developed backend system was designed to minimize the amount of logic and memory usage by means of efficient LUTs (Look-up Tables), and it was implemented in a single FPGA (Field Programmable Gate Array) without using external memory. This makes it possible to implement the backend system that is less expensive, smaller, and lighter. The accuracy of the backend system implemented was evaluated by comparing the output of the FPGA with the result computed using a MATLAB program implemented in the same way as the VHDL (VHSIC Hardware Description Language) code. Based on the result of ex-vivo experiment using rabbit artery, the developed backend system was found to be suitable for real-time intravascular ultrasound imaging.
Molecular imaging with targeted contrast agents enables tissues to be distinguished by detecting specific cell-surface receptors. In the present study, a ligand-targeted acoustic nanoparticle system is used to identify angioplasty-induced expression of tissue factor by smooth muscle cell within carotid arteries. Pig carotid arteries were overstretched with balloon catheters, treated with tissue factor-targeted or a control nanoparticle system, and imaged with intravascular ultrasound before and after treatment. Tissue factor-targeted emulsion bound and increased the echogenicity and gray-scale levels of overstretched smooth muscle cell within the tunica media, versus no change in contralateral control arteries. Expression of stretch-induced tissue factor in carotid artery media was confirmed by immunohistochemistry. The potential for abnormal thrombogenicity of balloon-injured arteries, as reflected by smooth muscle expression of tissue factor, was imaged using a novel, targeted, nanoparticulate ultrasonic contrast agent.
Photoacoustic imaging is a useful tool for the diagnosis of atherosclerosis because it is capable of providing anatomical and pathological information at the same time. A photoacoustic signal detector is a pivotal element to achieve high spatial resolution, so that it should have broadband spectrum with a high center frequency. Since a photoacoustic imaging probe is directly inserted into blood vessel to diagnose atherosclerosis, the total size of the photoacoustic signal detector should be less than 1 mm. The main purpose of this paper is to demonstrate that PVDF can be used as an active material for the photoacoustic signal detector with a high frequency and broadband characteristic. The photoacoustic signal detector developed in this study was a single element ultrasound transducer with an aperture of $0.5{\times}0.5mm$ and the total size of 1 mm. In the design stage, the natural focal depth was adjusted for an effective focal area to cover the region of interest, i.e., 1~5 mm in depth. This was because geometrical focusing could not be used due to the small aperture. Through a pulse-echo test, it was ascertained that the developed photoacoustic signal detector has the -6 dB bandwidth ranging between 40.1 and 112.8 MHz and the center frequency of 76.83 MHz.
High frequency ultrasound imaging typically suffers from low sensitivity due to the small aperture of high frequency transducers and shallow imaging depth due to the frequency-dependent attenuation of ultrasound. These limitations should be overcome to obtain high-frequency, high- resolution ultrasound images. One practical solution to the problems is a high-performance signal receiver capable of detecting a very small signal and amplifying the signal with minimal electronic noise addition. This paper reports a recently developed low-noise, wideband ultrasound receiver for high-frequency, high-resolution ultrasound imaging. The developed receiver has an amplification gain of up to 73 dB and a variable amplification gain range of 48 dB over an operating frequency of 80 MHz. Also, it has an amplification gain flatness of ${\pm}1dB$. Due to these high performances, the developed receiver has a signal-to-noise ratio of at least 8.4 dB and a contrast-to-noise ratio of at least 3.7 dB higher than commercial receivers.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.3
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pp.880-890
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2010
The intrasvascular ultrasound (IVUS) imaging technique is used to diagnose cerebrovascular diseases such as stroke. Recently, elasticity imaging methods have been investigated to diagnose blood clots attached to blood vessel intima. However, the IVUS imaging technique is an invasive method that requires a transducer to be inserted into blood vessel. In this paper, strain images are obtained of blood clots attached to blood vessel intima with data acquired from outside the blood vessel using a linear array transducer. In order to measure the displacement of blood vessel accurately, experimental data are acquired by steering ultrasound beams so that they can intersect the blood vessel wall at right angles. The acquired rf data are demodulated to the baseband. The resulting complex baseband signals are then processed by an autocorrelation algorithm to compute the blood vessel movement and thereby produce strain image. This proposed method is verified by experiments on a plastic blood vessel mimicking phantom. The efficacy of the proposed method was verified using a home-made blood vessel mimicking phantom. The blood vessel mimicking phantom was constructed by making a 6 mm diameter hollow cylinder inside it to simulate a blood vessel and adhering 2 mm thick soft plaque to the inner wall of the hollow cylinder. The RF data were acquired using a clinical ultrasound scanner (Accuvix XQ, Medison, Seoul. Korea) with a 7.5 MHz linear array transducer by steering ultrasound beams in steps of $1^{\circ}$ from $-40^{\circ}$ to $40^{\circ}$ for a total of 81 angles. Experimental results show that the plaque region near the blood vessel wall is softer than background tissue. Although the imaging region is restricted due to the limited range of angles for which scan lines are perpendicular to the wall, the feasibility of strain imaging is demonstrated.
Background and Objectives: Intravascular ultrasound (IVUS) evaluation of coronary artery morphology is based on the lumen and vessel segmentation. This study aimed to develop an automatic segmentation algorithm and validate the performances for measuring quantitative IVUS parameters. Methods: A total of 1,063 patients were randomly assigned, with a ratio of 4:1 to the training and test sets. The independent data set of 111 IVUS pullbacks was obtained to assess the vessel-level performance. The lumen and external elastic membrane (EEM) boundaries were labeled manually in every IVUS frame with a 0.2-mm interval. The Efficient-UNet was utilized for the automatic segmentation of IVUS images. Results: At the frame-level, Efficient-UNet showed a high dice similarity coefficient (DSC, 0.93±0.05) and Jaccard index (JI, 0.87±0.08) for lumen segmentation, and demonstrated a high DSC (0.97±0.03) and JI (0.94±0.04) for EEM segmentation. At the vessel-level, there were close correlations between model-derived vs. experts-measured IVUS parameters; minimal lumen image area (r=0.92), EEM area (r=0.88), lumen volume (r=0.99) and plaque volume (r=0.95). The agreement between model-derived vs. expert-measured minimal lumen area was similarly excellent compared to the experts' agreement. The model-based lumen and EEM segmentation for a 20-mm lesion segment required 13.2 seconds, whereas manual segmentation with a 0.2-mm interval by an expert took 187.5 minutes on average. Conclusions: The deep learning models can accurately and quickly delineate vascular geometry. The artificial intelligence-based methodology may support clinicians' decision-making by real-time application in the catheterization laboratory.
The transducer section of the forward-looking ultrasound imaging catheter (FLUIC) consists of a circular piezoelectric element as a vibrator and a conical acoustic mirror as a perfect reflector. A small diameter piezoelectric transducer element is mounted on the side of a catheter's rotating shaft. The unique design of FLUIC provides the capability to form a two-dimensional image of a cross-section of vessel in front of the catheter, which is lacking in the present generation of intravascular ultrasound (IVUS) transducers, as well as a conventional side view image. The mirror configuration for the transducer section of the FLUIC is designed using an approximated ray tracing techniques. The diffraction transfer function approach [1] developed for the field prediction from primary sources is generalized and extended to predict the secondary diffraction characterstics from an acoustic mirror. The extended model is verified by simulation and experiment through a simple plane reflector and employed to analyzed the field characteristics of a FLUIC.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.12
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pp.1514-1519
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2019
IVUS is an intra-operative imaging modality that facilitates observing and appraising the vessel wall structure of the human coronary arteries. IVUS is regularly used to locate the atherosclerosis lesions in the coronary arteries. Auto-segmentation of the vessel structure is important to detect the disorder of coronary artery. In this paper, we propose a simple strategy to extract Intima/Adventitia area effectively using fuzzy binarization from intravascular images. The proposed method apply fuzzy binarization to find the adventitia but apply average binarization to locate the intima since they have different homogeneity of pixel intensity comparing with the environment. In this paper, we demonstrate an effective auto-segmentation method for detecting the interior/exterior of the vessel walls by differentiating the fuzzy binarization result and average binarization result from IVUS image. Important statistics such as Intima-Media Thickness (IMT) or volume of a target area can be easily computed from result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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