闫少渊; 丁逸鸣; 马国奡; 付亚鹏; 许凯亮; 他得安

doi:10.7498/aps.74.20241454

摘要

血流速度的动态精确测量对血管疾病诊疗至关重要. 传统超声彩色多普勒技术只能获取血流速度在声波传播方向的分量, 无法获取准确的血流速度大小和方向. 近期发展的超快矢量多普勒技术可用于小血流速度矢量测量, 然而其测量精度对噪声较为敏感. 本文提出了一种基于哈达玛矩阵的超快超声脉冲编码矢量多普勒流速测量方法. 螺旋血流仿真实验和大鼠脑血流在体实验表明, 与现有方法相比, 所提出方法显著地提升了低信噪比情况下的血流速度测量准确度. 此外, 本文实现了脑血流在单个心动周期内的速度矢量动态测量, 并实现了脑血流网络阻抗特征分析, 具有较高的成像信噪比和高时空分辨率. 本文提出的超快脉冲编码矢量多普勒成像方法, 可应用于复杂血流网络可视化和血流动力学参数动态评估, 对发展基于超快超声的血流矢量化成像方法具有重要借鉴意义.

关键词:

Abstract

Dynamic and precise measurement of cerebral blood flow velocity plays a critical role in neuroscience and the diagnosis of cerebrovascular diseases. Traditional color Doppler ultrasound can only measure the velocity component along the ultrasound beam, thus limiting its ability to accurately capture the full blood flow vector in complex environments. To break through these limitations, we propose an ultrafast pulse-coded vector Doppler (PC-UVD) imaging method, by using Hadamard matrix pulse encoding to enhance velocity estimation accuracy in low signal-to-noise ratio (SNR) conditions. Our study includes spiral flow simulations and in vivo rat brain experiments, which demonstrate significantly improved measurement precision compared with traditional ultrafast vector Doppler (UVD). This novel approach can measure dynamic cerebral blood flow velocity within a single cardiac cycle, presenting insights into cerebrovascular resistivity characteristics.The proposed PC-UVD method encodes plane waves with Hadamard matrices and can increase SNR without sacrificing temporal or spatial resolution. Velocity vectors are then estimated using a weighted least squares (WLS) approach, where iterative residual-based weight optimization enhances robustness to noise and reduces contributions of outliers. The effectiveness of this technique is validated through simulations using a spiral blood flow phantom, indicating a substantial improvement in velocity estimation accuracy, especially in deep imaging regions with significant signal attenuation. In vivo experiments on rat brains further corroborate that the proposed method has higher accuracy than existing UVD approaches, especially for small vessels. Notably, our method can accurately distinguish between arterial flow and venous flow by analyzing pulsatility and resistivity within the cerebral vascular network.This work demonstrates the potential of PC-UVD in complex vascular imaging, providing high SNR, high temporal and spatial resolution, and accurate vectorized flow measurements. Our results highlight its ability to non-invasively evaluate hemodynamic parameters and its potential application in the diagnosis of cerebrovascular diseases, particularly in small vessels.

Keywords:

作者及机构信息

1.

2.

3.

通信作者: 付亚鹏, fuyp@podamed.com ; 许凯亮, xukl@fudan.edu.cn ;

基金项目: 国家自然科学基金(批准号: 12274093)和上海市国际科技合作项目(批准号: 23490713500)资助的课题.

Authors and contacts

1.

2.

3.

Corresponding author: FU Yapeng, fuyp@podamed.com ; XU Kailiang, xukl@fudan.edu.cn ;

Funds: Project supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 12274093) and the Shanghai International Science and Technology Cooperation Program, China (Grant No. 23490713500).

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参数设置	仿真实验	大鼠实验
发射中心频率/MHz	15.625	15.625
脉冲重复频率/kHz	14.4	14.4
角度数	8	8
复合成像频率/kHz	1.8	1.8
采集时间/s	1/18	0.2
采集复合帧数	100	360
编码脉冲个数	8	8
脉冲间隔时间/μs	1	1
发射电压/V	—	20

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