Échantillonnage spatiotemporel parcimonieux pour l’angiographie de localisation ultrasonore compressée du cerveau à faible coût

Au cours de la derniere decennie, la microscopie de localisation ultrasonore (ULM) a permis d’imager le systeme vasculaire cerebral in vivo comme jamais auparavant, avec une resolution d’environ dix microns. Cependant, avec une cadence d’imagerie pouvant atteindre 20.000 images par seconde, cette methode necessite l’acquisition, la transmission, le stockage et le traitement d’une grande quantite de donnees. Chacune de ces etapes peut devenir difficile sans les ordinateurs et echographes adaptes a cette application. Nous proposons ici une nouvelle methode de reconstruction, baptisee Sparse-ULM, pour diminuer cette quantite de donnees et la complexite du materiel necessaire, en sous-echantillonnant de maniere aleatoire les canaux d’une sonde lineaire. L’evaluation des performances de la methode ainsi que l’optimisation des parametres ont ete principalement realisees in silico dans un fantome anatomiquement realiste, puis comparees aux acquisitions sur un cerveau de rat avec craniotomie. La reduction du nombre d’elements actifs en reception deteriore le rapport signal a bruit des donnees post reconstruction et peut conduire a de fausses detections de microbulles, diminuant le contraste des angiogrammes obtenus. Cependant, cela n’impacte que faiblement la precision de localisation des microbulles. Ces resultats montrent qu’il est possible de trouver un compromis entre le nombre de canaux et la qualite du reseau vasculaire reconstruit, et demontrent la faisabilite de realiser la microscopie de localisation avec un nombre de canaux en reception considerablement reduit, ouvrant la voie a des dispositifs peu couteux permettant une cartographie vasculaire a haute resolution.----------ABSTRACT Over the past decade, Ultrasound Localisation Microscopy (ULM) has made it possible to image cerebral vasculature in vivo as never before, with a resolution of about ten microns. However, with frame rate up to 20.000 frames per second, this method requires large amount of data to be acquired, transmitted, stored, and processed. Each of these steps can become challenging without computers or ultrasound scanners provided for this application. Herein, we propose a novel reconstruction framework, named Sparse-ULM for decrease this quantity of data and the complexity of the required hardware by randomly sub-sampling the channels of a linear probe. Method’s performance evaluation as well as parameters optimization were mainly performed in silico in an anatomically realistic phantom and then compared to the acquisitions on a rat brain with craniotomy. Reducing the number of active elements deteriorates the signal-to-noise ratio of post-beamforming data, and could lead to false microbubbles detections, decreasing the contrast of the angiograms obtained. However, it has little effect on localization accuracy of microbubbles. These results show that a compromise can be found between the number of channels and the quality of the reconstructed vascular network, and demonstrate feasibility of performing ULM with a drastically reduced number of channels in receive, paving the way for low-cost devices enabling high-resolution vascular mapping.