Betreuer und 1. Begutachter: | Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Bernhard Zagar |
2. Begutachter: | Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Andreas Springer |
Rigorosum abgelegt am: | 30. März 2006 |
Im medizinischen Bereich wird Ultraschall zur Diagnostizierung von Gefäß- und Gewebserkrankungen seit über 40 Jahren erfolgreich eingesetzt. Doppler-Ultraschall Geräte gehören heute wegen ihrer sicheren Einsatzmöglichkeiten und der sofort zur Verfügung stehenden Ergebnisse zur Standardausstattung eines jeden Krankenhauses.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Verbesserung von Signalverarbeitungsalgorithmen, die in Doppler-Ultraschall Geräten zur zeitaufgelösten dreidimensionalen Darstellung von Blutströmungen im Körperinneren benötigt werden. Die größte Herausforderung stellt dabei die Schätzung der Strömungsgeschwindigkeiten in kleineren Gefäßen dar, weil dort naturgemäß sehr geringe Geschwindigkeiten von Streuern mit geringem Wechselwirkungsquerschnitt auftreten, denen immer vorhandene Gewebebewegungen, hervorgerufen durch Zittern, Atmung und Herzschlag, überlagert sind. Interessant sind daher ausschließlich die Relativgeschwindigkeiten Blut zu Adernwand, weil diese den wahren Blutgeschwindigkeiten entsprechen. Die genaue Geschwindigkeitsschätzung wird schwierig, wenn die Amplitude der Wandgeschwindigkeit um ein Vielfaches größer als die Blutgeschwindigkeit ist, weil dann selbst die Standardabweichung des Wandgeschwindigkeitsschätzers die Blutgeschwindigkeit übertreffen kann.
Es werden alle Stufen der Signalverarbeitung eingehend diskutiert, wie die Signalausrichtung, Clutter-Filterung, Geschwindigkeitsschätzung, Rauschunterdrückung und dreidimensionale Rekonstruktion des Strömungsfeldes. Die entwickelten Methoden werden auf reale Geschwindigkeitsdaten eines in Entwicklung befindlichen breitbandigen Doppler-Ultraschall Geräts, das eine kürzere akustische Wellenlänge als kommerzielle Geräte benützt, angewendet. Im ersten Schritt wurde die Messgenauigkeit des Geräts experimentell an einem speziell an die Auflösungsgrenzen des Messgeräts abgestimmten Phantom verifiziert. Zusätzlich wurden Messungen an Versuchspersonen durchgeführt und so dessen Praxistauglichkeit nachgewiesen.
In der Arbeit konnte gezeigt werden, dass die Darstellung der Geschwindigkeitsfelder von Gefäßen mit weniger als 0,5 mm Durchmesser mit einer Geschwindigkeitsauflösung von < 1 mm/s zeitaufgelöst möglich ist, wenn die Beschallung mit Wellenlängen von < 0,1 mm erfolgt.
Eine frühe Erkennung von krankhaften Gewebeveränderungen ist die Grundvoraussetzung für eine hohe Heilungschance. Daher ist es notwendig, dass ein zur Untersuchung verwendetes bildgebendes Verfahren eine ausreichend hohe Ortsauflösung besitzt.
Heute werden zur Diagnose unter anderem die folgenden Verfahren eingesetzt: Computer-Tomografie (CT), Magnetresonanz-Tomografie (MRT) und Sonografie.
Ein Nachteil der CT ist, dass hierzu Röntgenstrahlung eingesetzt werden, die eine invasive Wirkung auf das betroffene Gewebe haben. Jedoch lassen sich mit der CT gute Ortsauflösungen erreichen. Ebenso kann man mit der MRT hohe Ortsauflösungen (< 1 mm) erreichen, jedoch verlängert sich dadurch entsprechend die Untersuchungsdauer.
Sonografiegeräte zeichnen sich gegenüber den beiden anderen erwähnten Verfahren dadurch aus, dass die Untersuchungsergebnisse dem Arzt sofort zur Verfügung stehen und in der Regel die Anschaffungs-, Wartungs- und Betriebskosten eines Sonografiegerätes viel günstiger im Vergleich zu CT und MRT sind. Ein zusätzlicher Vorteil der Messung mit Ultraschall ist, dass eine Messung der Geschwindigkeiten von im Körperinneren vorliegenden Blutströmungen möglich ist. Ein großer Nachteil der Sonografie ist ihr geringeres Ortsauflösungsvermögen in größeren Gewebetiefen im Vergleich zu CT und MRT, weswegen immer noch ein starkes Interesse besteht die Ortsauflösung von medizinischen Sonografiegeräten weiter zu verbessern.
Im hier beschriebenen Projekt wurden Signalverarbeitungsalgorithmen entwickelt mit denen kleine Blutgeschwindigkeiten mit einer geringeren Varianz geschätzt werden können als es mit herkömmlichen Methoden möglich ist. Das verbesserte Verfahren ist in der Lage kleinere Blutgeschwindigkeiten in Blutgefäßen mit einem Durchmesser von < 0,5 mm mit einer niedrigen Schätzvarianz zu schätzen, obwohl die untersuchten Gewebebereiche Bewegungen ausführen, die eine maximale Geschwindigkeit von 3 mm/s erreichen, die amplitudenmäßig teilweise die Strömungsgeschwindigkeit übertreffen. Solche störenden Gewebebewegungen sind in lebendem Gewebe immer vorhanden und erschweren die Geschwindigkeitsmessung natürlich erheblich.
In dem Projekt wurde ausgehend vom Stand der Technik ein Laborsystem realisiert, mit dem Strömungen dreidimensional und zeitaufgelöst dargestellt werden können. Das entwickelte Laborsystem und die speziell entwickelten Phantome, die auf die aktuell erreichbare Ortsauflösung des Laborsystems abgestimmt waren, wurden schrittweise verbessert.
Der gegenwärtige Entwicklungsstand des Laborsystems, des blutstrom- und gewebebewegungen-simulierenden Phantoms und der Signalverarbeitung werden in den folgenden drei Abschnitten beschrieben. Zum Schluss werden experimentelle Ergebnisse präsentiert. Die zum einen mit dem eigens entwickelten blutstrom- und gewebebewegungensimulierenden Phantom erzeugt wurden und zum anderen werden auch In-Vivo-Messungen gezeigt, welche die Praxistauglichkeit des Laborsystems eindruckvoll demonstrieren.
Die Messung der Blutgeschwindigkeit erfolgt mit dem am Institut für Elektrische Messtechnik im Rahmen einer Dissertation entwickelten Laborsystem mit dem Strömungen mit Ultraschall nichtinvasiv
geschätzt werden können.
Der im Laborsystem eingesetzte Transducer emittiert eine Mittenfrequenz von 15 MHz. Daher ist wegen der im Gewebe auftretenden frequenzabhängigen Dämpfung eine Vermessung von Gefäßen nur bis zu einer Tiefe von ca. 10 mm sinnvoll, weil bei größeren Tiefen die Amplitude des vom Blut zurückgestreuten Signals abnimmt. Deswegen wurde bereits bei der Vorbereitung festgelegt, dass die Schätzung des relativen Volumenstroms am Handgelenk der Versuchspersonen folgen soll, weil sich dort z.B. die Arteria Radialis nahe unter der Haut befindet und am Institut derartige Messungen schon erfolgreich durchgeführt wurden [4].
Das eingesetzte Laborsystem ermittelt die Blutgeschwindigkeit nach dem Pulsed-Wave-Verfahren (abgekürzt: PW-Verfahren) welches auch PW-Doppler-Verfahren genannt wird. Das System besteht aus den in Abb. 1 dargestellten Geräten.
Das gesamte Laborsystem wird mit einem Standard-PC gesteuert auf dem Matlab läuft. Im gegenwärtigen Entwicklungsschritt wird auch die gesamte Signalverarbeitung nach Abschluss eines jeden Scan-Vorgangs von diesem PC durchgeführt und das Ergebnis am Bildschirm angezeigt. Die Blutgeschwindigkeit wird mit einem Phasenschätzer, der in [1] angegeben ist geschätzt. Näheres wird bei der Beschreibung der Signalverarbeitung über die Geschwindigkeitsschätzung ausgesagt.
Abbildung 1: zeigt ein 19'' Rack mit den einzelnen Geräten: drei Funktionsgeneratoren (HP und AGILENT), ein Digitalspeicheroszilloskop von TEKTRONIX (500 MHz Bandbreite und 130 kSamples Speichertiefe), ein Pulser/Receiver der Firma PANAMETRICS zur Erzeugung der für die Impulserzeugung am Transducer erforderlichen Spannungsimpulse, die Steuerung der 3D-Positioniereinheit und eine Signalprozessorbox mit einem ADSP-2181 Prozessor von ANALOG DEVICES.
Abbildung 2: Das dargestellte Schema zeigt das Messvolumen.
Abbildung 3: zeigt den prinzipiellen Aufbau des PW-Verfahrens, mit dem eine ortsaufgelöste Blutgeschwindigkeitsmessung möglich ist. Es besteht aus den folgenden Komponenten: Pulser, Transducer, Verstärker, Analog/Digital-Umsetzer, Demodulator (bestehend aus Multiplizierer und Tiefpassfilter) und einem Signalprozessor, auf dem die Geschwindigkeitsschätzung (siehe Abb .7) implementiert ist.
Abbildung 4: zeigt einen kolorierten Vollschnitt des angefertigten gewebebewegungen- und blutstromsimulierenden Phantoms.
Abbildung 5: Leere, vorbereitete Gussform des Phantoms
Abbildung 6 (a): zeigt den Ultraschall-Transducer der unter dem eingezeichneten Winkel \Theta von ca. 70° an der 3D-Positioniereinheit befestigt ist und den Arm der Versuchsperson auf der die Kopplungseinheit ruht.
Abbildung 7: Hier werden die wichtigen Zwischenschritte der Signalverarbeitung gezeigt.
Abbildung 8: Parabolische Profil der Ebene h=19 entspricht 4,5 mm zum Zeitpunkt t = 0,08 s (Index i = 43).
Abbildung 9: Dieses Diagramm zeigt im Teil (a) den Volumenstrom, der durch die Ebenen h = 13,16,19 tritt, und im Teil (b) die absolute Distanz des Strömungsmaximums zum Transducer.
Abbildung 10: Das Ergebnis einer 3D-Visualisierung des Geschwindigkeitsfeldes, das aus PW-Daten - die am Phantom mit dem entwickelten Messsystem gewonnen wurden, ist hier dargestellt. Die Geschwindigkeitswerte in den eingeblendeten Schnittebenen zeigen die Strömungsverhältnisse für den Frame i = 44 farbkodiert. Das Blutgefäß wird mit einer Iso-Surface charakterisiert, die im Bild grau bzw. schwarz dargestellt ist und die Bereiche mit Geschwindigkeitswert v=0,3 mm/s anzeigt. Interessant ist der im unteren Bereich des Volumens in diesem Frame auftretende Strömungsbereich, der nicht durch bewegtes Blut hervorgerufen wurde, sondern vom bewegten Gewebe stammt, das vom Blaseblag bewegt wird.
Abbildung 11: zeigt die Herzschlagcharakteristik in einer Arterie.
Abbildung 12: zeigt die Blutgeschwindigkeit (von lebendem Gewebe) in einer Ebene zu fünf verschiedenen Zeitpunkten.
Abbildung 13: Der Plot zeigt 3D-Rendering-Daten, aufgenommen in lebendem Gewebe.
Mit dem Laborsystem muss, um ein Geschwindigkeitsfeld von einem Volumen generieren zu können, der Bereich entsprechend genau gescannt werden.
In der Abb. 2 ist ein einfaches Schema des Messvolumens angegeben. Das Volumen wird mit den Raumkoordinaten x, y und z beschrieben, wobei x, die Positionen der LOS innerhalb einer Schnittebene, y, die Position der einzelnen Schnittebenen im Messvolumen und z, den Abstand zum Transducer angeben. Der Einelement-Transducer steht senkrecht über dem Messvolumen, welcher mithilfe einer motorisierten 3D-Verfahreinheit an den einzelnen LOS positioniert.
Nun soll das Prinzip der Blutgeschwindigkeitsermittlung mit dem PW-Verfahren anhand der vereinfachten Blockstruktur, dargestellt in der Abb. 3, erklärt werden. Das gezeigte PW-System besteht aus: Pulser, Transducer, Verstärker, A/D-Umsetzer, Demodulator und Geschwindigkeitsschätzer. Als Schätzergebnis wird vom Schätzer der Absolutbetrag des Geschwindigkeitswerts vz(z) ausgegeben, der im Abstand z vom Transducer auftritt.
Das entwickelte Phantom ist in Abb. 4 im Vollschnitt farbig dargestellt.
Das Gehäuse wurde aus einem Aluminiumrohr mit einer Gesamtlänge von 65 mm und einem Innendurchmesser von 60 mm angefertigt und auf einer in der Neigung einstellbaren Blechkonsole angeschweißt.
Das gewebesimulierende Material [3] mit dem Kanal wird durch einen zylindrischen Gehäuseteil und einem Blechboden gehalten. Die Versorgungsanschlüsse, wie der Zulauf, der Auslauf und ein Druckluftanschluss, sind am Gehäuse befestigt.
Der Zulauf und der Auslauf sind im gleichen Abstand zum Boden in der Gehäusewand montiert, was nicht nur die Herstellung der notwendigen Befestigungsgewinde erleichtert, sondern zusätzlich die geometrische Lage eines geraden Kanals eindeutig von aussen bestimmbar macht.
Die blutsimulierende Flüssigkeit wird direkt von der Infusionspumpe durch den Zulauf weiter über den Abdichtungsschlauch, der an der Innenseite des Gehäuses am Zulauf angeschlossen ist, in den Kanal geleitet, welcher durch den Brennpunkt des Transducers verläuft.
Für die Bewegungserzeugung wurde ca. 4 mm unterhalb des Kanals ein Ballon mitvergossen, der sich entsprechend dem im Balloninneren wirkenden Druck ausdehnt und so Material hauptsächlich in Richtung des Transducers um bis zu 0,6 mm verschieben kann.
Die Zufuhr der Druckluft geschieht über den in Abb. 5 abgebildeten Druckluftanschluss.
Damit die akustische Kopplung zwischen dem Transducer und dem Phantom einfach erfolgen kann, wurde der obere Gehäuseteil mit Koppelgel gefüllt, was eine nahezu kraftfreie Bewegung des Transducers in alle drei Koordinaten x-, y- und z-Richtung ermöglicht.
Die Abb. 5 zeigt die für das Eingießen der gewebesimulierenden Masse vorbereitete Gussform
Man sieht einen 0,5 mm dicken Draht, der einen zylindrischen Kanal in die Masse formt durch den später die blutsimulierende Flüssigkeit strömt. Unterhalb des Drahtes ist der schlauchförmige Ballon zu sehen mit dem die Gewebebewegungen erzeugt werden.
Mit den an Versuchspersonen durchgeführten Messungen soll die Praxistauglichkeit des Laborsystems gezeigt werden. Die in diesem Zusammenhang auftretenden Erschwernisse werden jetzt diskutiert.
Das Hauptproblem ist, dass lebende Objekte natürlich ständig unwillkürliche Bewegungen ausführen und daher eine langandauernde Messung schlechte Ergebnisse bringt, weil sich z.B. die geometrischen Gegebenheiten geändert haben.
Mit zunehmender Zeit wird die Genauigkeit der relativen Positionierung der untersuchten Körperregion (in unserem Fall Hand) aufgrund von Verspannungen und unwillkürlichen Bewegungen des Organismus.
Daher wurde, um die Gesamtdauer der Messung in einem für die Versuchsperson erträglichen Rahmen zu halten, die Messzeit auf ca. 15 min begrenzt. Wodurch entweder die zeitaufgelöste Darstellung der Geschwindigkeitsdaten einer Schnittebene möglich ist oder eine Messung an einem Volumen zu einem Zeitpunkt des Herzschlags erfolgt.
Ein nicht einfaches Problem stellt die Fixierung des Unterarms bzw. der Hand dar, weil in diesem Experiment die Varianz der relativen Volumenstromschätzung stark von dem Faktum abhängt, ob bei allen der Scan-Vorgängen an der gleichen Position gemessen wird. Die Erfahrungen, die im Zusammenhang mit derartigen Messungen bereits gemacht wurden, haben gezeigt, dass eine mechanische Fixierung des untersuchten Körperteils unbedingt erforderlich ist, weil mit zunehmender Zeitdauer aufgrund von willkürlichen aber auch unwillkürlichen Bewegungen der Versuchsperson die Adern teilweise oder auch ganz aus den Messbereich (Größe in Tiefenrichtung beträgt 3 mm) des Laborsystems verschoben werden. Daher wurde eine am Institut bereits vorhandene mechanische Fixiervorrichtung verbessert, um derartige ungewollte Bewegungen auf ein Minimum zu reduzieren. In der Abb. 6(a) ist die entwickelte Armfixierung dargestellt.
Die Schätzung der Blutgeschwindigkeit aus dem mit einer starkem Clutter beeinflussten Signal stellt ein nicht einfach lösbares Schätzproblem dar.
Die Schätzung kann nicht in einem Signalverarbeitungsschritt durchgeführt werden, weil das Schätzproblem zu komplex wäre. Daher werden vor der eigentlichen Geschwindigkeitsschätzung Vorverarbeitungsschritte ausgeführt. Die zeitliche Abfolge der durchgeführten Signalverarbeitungsschritte ist in der Abb. 7 grafisch dargestellt.
Wie man sieht gliedert sich die Signalverarbeitung in die Signalausrichtung (Alignment), die Wand-Filterung (Wall-filter), die Geschwindigkeitsschätzung (Velocity estimation), in die Unterdrückung fälschlich geschätzter Geschwindigkeiten und 3D-Rekonstruktion. Die Signalverarbeitung wird detailliert beschrieben in [2].
In diesem Abschnitt werden die experimentellen Ergebnisse präsentiert, die mit dem in den vorangegangenen Abschnitten diskutierten Laborsystem gewonnen wurden. Dabei werden zum Einen Ergebnisse des blutstrom- und gewebebewegungensimulierenden Phantoms und zum Anderen In-Vivo-Ergebnisse gezeigt, die vom Handgelenk einer Versuchsperson stammen.
Es werden nun die geschätzten Strömungsgeschwindigkeiten der Schnittebene h = 19 (Definition siehe Abb. 2) in Abb. 8 visualisiert.
Wie man sieht konnte der Bereich der Strömung nahezu perfekt dargestellt werden.
Die Form des Geschwindigkeitsprofils lässt auf das Vorliegen eines parabolischen Strömungsprofils schließen, jedoch kommt es durch die zuletzt durchgeführte Filterung zu einer Glättung, die mitunter auch ein pfropfenförmiges Strömungsprofil ein solches Aussehen gibt. Auf jeden Fall ergibt sich für die gegebenen Verhältnisse eine Reynoldszahl von Re= 200 die doch deutlich unter der Grenze liegt, ab der turbulente Strömungsverhältnisse auftreten.
Der maximale Geschwindigkeitswert beträgt vmax=10 mm/s, was bei einem angenommenen parabolischen Strömungsprofil einen Volumenstrom von Q = 5 ml/s ergibt. Im Vergleich betrug der an der Infusionspumpe eingestellte Volumenstrom QPumpe = 6 ml/s, was einer relativen Abweichung von 20% ergibt.
In Abb. 9(a) sind für drei verschiedene Schnittebenen h = 13,16,19 die drei geschätzten Volumenströme Q als Funktion der Zeit während der gesamten Anregungsperiode des Phantoms aufgetragen.
Zusätzlich ist in Abb. 9(b) der geometrische Abstand zu Transducer (Gewebetiefe) Strömungsmaximums (Zentrum des Lumens) ebenfalls als Funktion der Zeit aufgetragen. Man sieht in (a) dass der Volumenstrom Q zwei deutlich sichtbare Minima besitzt.
In (b) sieht man, dass die maximale Auslenkung ~ 0,6 mm beträgt. Eine Vergleichsmessung mit einem zweiten unabhängigen Positionsmesssystem konnte nicht gemacht werden, weil die Position des Kanals schwer zugänglich ist, aber die Auslenkung die durch die Signalausrichtung ermittelt wurde, weist in der experimentellen Anordnung und vorliegenden stationären Strömung ein brauchbares Ergebnis auf.
Nun wird ein dreidimensionales Geschwindigkeitsfeld des gesamten untersuchten Messvolumens dargestellt, das eine Größe von ca. 2 x 11 x 5,5 mm³ aufweist und diskutiert.
Die im vorangegangenen Abschnitt gezeigten Ergebnisse werden jetzt auf die dritte Dimension erweitert. Dazu werden die Geschwindigkeitsergebnisse der einzelnen Schnittebenen zusammengefasst und mit einer Rendering-Software von Matlab visualisiert. Das Ergebnis wird in der Abb. 10 gezeigt.
Aus dem Geschwindigkeitsfeld lässt sich eindeutig der Verlauf des Gefäßes erkennen.
Der bei der Visualisierung für das Iso-Surface gewählte Geschwindigkeitswert ist 0,5 mm. Man sieht durch die durchsichtige Iso-Surface, dass die Strömung durch die x,y-Ebene und der y,z-Ebene ins Innere des dargestellten Volumens strömt und bei y=11 mm das Scan-Volumen wieder verlässt. In einem Abstand von 0,75 mm wurden die Geschwindigkeitsprofile farbkodiert eingeblendet, die klar das Vorliegen einer Hagen-Poiseulle-Strömung im gesamten gezeigten Bereich beweisen. Unterhalb des Strömungsverlaufs, bei y=7 mm, befindet sich ein Geschwindigkeitsartefakt, der nur in dem dargestellten Zeitintervall auftritt. Die Geschwindigkeiten in diesem Bereich wurden vom Geschwindigkeitsschätzer deswegen geschätzt, weil die Kanalquetschung, aufgrund der örtlichen Nähe des Ballons, in diesem Bereich besonders stark ausgeprägt ist und die dadurch verursachten, Gewebegeschwindigkeiten vom Clutter-Filter nicht gänzlich entfernt werden konnten.
Die Leistungsfähigkeit der zur Verfügung stehenden Hardware reichte für eine Erfassung der großen Datenmengen, die bei einer zeitaufgelösten Untersuchung des Messvolumens entstehen würden, nicht aus, daher wurde entweder eine dynamische 2D-Darstellung (Schnittebene mit zeitlich veränderlichen Geschwindigkeiten) oder stationäre Momentaufnahme des Messvolumens (3D-Darstellung) visualisiert.
Bei dieser Messung wurde der Einelement-Transducer manuell derart am Unterarm der Versuchsperson positioniert, sodass die untersuchte LOS die Arteria Radialis im Zentrum des Lumens durchdringt.
Außerdem wurde dieser Messung wird nur eine einzige LOS untersucht, was gegenüber den nachfolgend gezeigten Messungen den Vorteil hat, dass keine Synchronisation zum Herzschlag erforderlich ist, weil eine synchrone Erfassung der LsOS nur notwendig ist, wenn eine zeitaufgelöste Darstellung von Geschwindigkeitsdaten unterschiedlicher LsOS realisiert werden soll.
Die Messzeitpunkte sind gleichmäßig über eine Zeitspanne verteilt, die ungefähr einer Herzschlagperiode entsprechen. Es werden im zeitlichen Abstand von 100 ms acht Messungen mit einer Impulswiederholperiode TPRF=1 ms und einer gewählten Paketgröße NC=52 durchgeführt.
In der Abb. 11(a) sind acht M-Mode-Bilder dargestellt, welche die der Signalverarbeitung zugeführten Rohdatenmatrizen darstellen.
Die Auswertung der Daten erfolgte wieder mit der oben prinzipiell beschriebenen Signalverarbeitung.
Die einzelnen Bilder zeigen die Echos an acht verschiedenen Zeitpunkten des Herzschlags. Wie man sieht, ändern sich die Schräglage der vom bewegten Blut stammenden Signalstrukturen und außerdem nimmt der Gefäßdurchmesser (erkennbar an schrägliegenden starken Signalen) zu (drittes Bild von oben).
Im (b) sind die Ergebnisse der Schätzung dargestellt. Die Glattheit der geschätzten Geschwindigkeitsprofile, die auf eine geringe Schätzvarianz hinweist, ist begründet durch die relativ groß gewählte Paketgröße NC=52, weswegen auch nur ein Tiefenfenster von 2,5 mm darstellbar ist (Oszilloskopspeicherplatz ist begrenzt mit 130 kSamples). Man sieht deutlich die Änderung des aufgenommenen Geschwindigkeitsprofils über eine Herzschlagperiode. In (c) wurden die Maximal-Geschwindigkeiten grafisch dargestellt. Abschließend kann gesagt werden, dass eine deutliche Variation der Strömungsgeschwindigkeiten für die dargestellte Herzschlagperiode feststellbar ist.
Wie vorher erwähnt ist eine zeitaufgelöste, dreidimensionale Darstellung der Geschwindigkeitsvektoren eines Messvolumens aus Zeitgründen nicht möglich.
Daher wurde, um eine zeitaufgelöste Untersuchung durchführen doch durchführen zu können, kein Volumen sondern nur eine Schnittebene untersucht.
Die Ergebnisse sind in der Abb. 12 dargestellt.
Die Größe des dargestellten Schnitts beträgt 5 ´ 6 mm² . Man sieht fünf Geschwindigkeitsdaten von der Arterie Radiales (groß) und zwei kleineren Venen.
In der Abb. 13 wird das Geschwindigkeitsfeld eines Messvolumens mit der Größe ~ 1,25 x 4,5 x 2 mm³ dargestellt.
Das Ergebnis enthält einerseits Strömungen von zwei kleineren danebenliegenden Venen (im Hintergrund) und einer größeren Arterie (im Vordergrund). Wegen dem Rendering-Prozess wurden die Werte absolut genommen, so dass alle Geschwindigkeiten positiv sind.
Die gute Qualität der gewonnenen Ergebnisse, die mit dem eingesetzten Einelement-Transducer aufgenommen wurden, beweisen dass mit einer hohen Signalbandbreite, wenn nur geringe Eindringtiefen untersucht werden, hohe Ortsauflösungen trotz vorhandener dynamischer Clutter-Anteile erzielbar sind.
Jedoch sind Messungen mit Einelement-Transducern, die mit einer 3D-Positioniereinheit an den Lines-of-Sight positioniert werden sehr langwierig. Daher wäre statt dessen der Einsatz eines Array-Transducers erstrebenswert, weil damit die Datenaufnahme leistungsfähiger (kürzere Scan-Zeit) und zugleich ein größerer Bereich augrund der variierbaren Brennweite erfassbar wäre. Üblicherweise werden derartige Transducer bis zu einer Transducer-Mittenfrequenz von ca. 10 MHz gebaut und auch verbreitet in der medizinischen Sonografie eingesetzt,
Ein Vergleich der mit dem entwickelten Laborsystem gemessenen In-Vivo-Ergebnisse war nicht möglich, weil kein geeignetes Laborsystem zur Verfügung stand, mit dem die örtliche Lage, Ausrichtung, Größe und der wirkliche Volumenstrom in den untersuchten Gefäßen bestimmbar gewesen wäre. Daher konnten die an den Versuchspersonen gemachten Visualisierungen nur anhand von theoretischen Kenntnissen aus der Anatomie qualitativ beurteilt werden.
Eine Verkürzung der Messdauer könnte wiederum durch Einsetzung eines Array-Transducer (mit vergleichbarer Bandbreite) erreicht werden. Eine Auswertung des untersuchten Messvolumens in Echtzeit wäre unter der Voraussetzung möglich, dass eine dafür optimierte Hardware zur Verfügung steht. Sicher ist auch das eine ruckfrei Darstellung am Bildschirm nur für geringe Eindringtiefen realisierbar ist, weil für zunehmende Eindringtiefen auch eine Zunahme der Hin- und Rücklaufzeit einhergeht und somit die maximale Bildwiederholrate limitiert ist.
[1] Kasai, C.; Namekawa, K.; Koyano, A.; Omoto, R.: Real-time two dimensional blood flow imaging using an autocorrelation technique. In: IEEE Trans. Son. Ultrason. 32 (1985), S. 458-463
[2] Maier, F.: Ultraschallsignalverarbeitung zur orts- und zeitaufgelösten Messung von Strömungsprofilen. Institut für Elektrische Messtechnik der Johannes Kepler Universität Linz, Dissertation, 2006
[3] Maier, F.; Zagar, B. G.: Ultrasonic Flow Measurement in Small Periodically Excited Capillary-Phantoms. In: Proceedings of IEEE Instr., Meas., 2004, S. 1569-1573
[4] Maier, F.; Zagar, B. G.: Scanning Ultrasonic PW-Flowmeter to Characterize In Vivo Vessel Structures. In: Proceedings of IEEE Instr., Meas., 2005, S. 389-394
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