血流速度分布での特異値分解フィルタリングによる血管内腔の識別

目的：本研究では、特異値分解（SVD）を採用することにより血管内腔を識別する新しい方法を提案し、提案された方法の実現可能性は、一般的な頸動脈のin vivo測定によって検証されました。 方法：SVDフィルタリングは、内腔領域を識別するために自己相関方法を使用して推定された速度マップに適用されました。この研究では、パケットサイズは999フレームで1302 Hzのフレームレートで設定されました。提案されたSVDフィルタリングによって推定された領域は、従来の電力ドップラー法によって推定された領域と比較されました。 結果：提案された方法と従来の方法で得られた血管壁と内腔領域の間の特徴値の平均的な違いは、それぞれ34 dBと26 dBでした。提案された方法は、心相の影響をほとんど受けなかったため、壁と内腔の領域をより安定に分離する可能性があります。提案された方法は、平均差振幅から-28 dBのしきい値を設定することにより、ルーメン領域を識別できます。 結論：血管内腔を識別するための新しい方法を提案しました。提案された方法は、従来のパワードップラー画像に存在する壁の動きの影響を抑制する可能性があります。提案された方法によって特定されたルーメン領域は、対応するセクションのBモード画像の解剖学的情報によく準拠していました。

PURPOSE: In the present study, we proposed a novel method for identification of the vascular lumen by employing singular value decomposition (SVD), and the feasibility of the proposed method was validated by in vivo measurement of the common carotid artery. METHOD: SVD filtering was applied to a velocity map that was estimated using an autocorrelation method to identify the lumen region. In this study, the packet size was set at 999 frames with a frame rate of 1302 Hz. The region estimated by the proposed SVD filtering was compared with that estimated by the conventional power Doppler method. RESULT: The averaged differences in feature values between vascular wall and lumen regions obtained by the proposed and conventional methods were 34 dB and 26 dB, respectively. The proposed method was hardly influenced by the cardiac phase and could separate the wall and lumen regions more stably. The proposed method could identify the lumen region by setting a threshold of - 28 dB from the averaged difference amplitude. CONCLUSION: We proposed a novel method for identification of the vascular lumen. The proposed method could suppress the effects of wall motion, which was present in the conventional power Doppler image. The lumen region identified by the proposed method well conformed with the anatomical information in the B-mode image of the corresponding section.