Denne artikkelen er produsert og finansiert av Universitetet i Oslo - les mer.
Et ultralydbilde av et foster hvor ultralydsignalene er tatt opp på et GE Voluson Women's Healh Ultrasound system. Bildet er behandlet med the UltraSound ToolBox.(Foto: Ole Marius Rindal)
Avanserte metoder gir selfiefilter-effekt på ultralydbildene
Det er ikke bare selfier som kan bli bedre med filter. Filter kan også legges på ultralydbilder, men det er ikke alltid bildet blir bedre.
Det er viktig for leger og helsepersonell at ultralydbilder gir god informasjon. Å øke kontrasten er et vanlig knep for å gjøre det lettere å se hva som er på bildet, akkurat som på en selfie i dårlig lys.
Ole Marius Rindal forsker på ultralydbilder og hvordan bildene kan bli best mulig ved Institutt for informatikk på Universitetet i Oslo.
– Vi har sett en stor økning i vitenskapelige artikler som beskriver avanserte metoder for å lage bedre ultralydbilder. For eksempel rapporterer noen om 183 prosent forbedring av kontrast. Men hvis det virkelig er så bra, burde metoden tas i bruk med en gang, forteller Rindal.
Er det virkelig 183 prosent bedre?
Rindal er skeptisk til at forbedringen virkelig er så god. Derfor har han og andre forskere laget en metode for å sammenlikne kvaliteten på informasjonen i bildet.
Rindal mener at bilder med økt kontrast ser bedre ut. Men det er fort gjort å tro at bildet er bedre enn hva det er, og at det inneholder mer medisinsk informasjon enn det som er tilfelle.
I verste fall kan det føre til feiltolkning av bildet. Dette er problematisk når det skal settes en diagnose.
Derfor har Rindal jobbet med å lage en verktøykasse for å sammenlikne slike stråleformingsmetoder, altså å fokusere lyden som sendes og mottas, og se på hva som faktisk gir bedre bilder med mer informasjon og hva som er en illusjon.
Ultralydbilder er lyd
Når du skal undersøkes med ultralyd sender apparatet lydbølger gjennom kroppen.
– Ultralydapparatet er egentlig bare høyttalere og mikrofoner, forklarer Rindal. Du har en samling av høyttalere som kan sende lyd i en bestemt retning med et fokuspunkt. Når lyden treffer noe, blir den reflektert tilbake til en samling mikrofoner og så lager maskinen et bilde.
Når maskinen lager et bilde, er det egentlig et gigantisk regnestykke. Maskinen fanger opp når de ulike lydbølgene kommer tilbake igjen. Deretter regner den ut hvor lyden er reflektert fra.
Dette gjøres for alle piksler i bildet, og styrken på refleksjonen gir fargen på pikselen. Piksel er den minste enheten som brukes innen digital bildelagring.
Grunnen til at dette er vanskelig, er at mange akustiske fenomener påvirker lydbølgene, for eksempel at lyden har ulik hastighet i ulike materialer. Lyden har ulik hastighet i fett enn i vann. Da blir regnestykket ganske komplekst.
– Fosterbilder er et godt eksempel på gode ultralydbilder, fordi der ligger fosteret i fostervann. Fostervannet reflekterer ikke mye lyd, men overgangen til fosteret reflekterer mye lyd og det gir gode bilder, sier Rindal.
Økt kontrast tilfører ikke mer informasjon
Siden det er så mange mulige akustiske feilkilder og andre kilder til støy, forteller Rindal at mange har forsøkt å lage teknikker for å forbedre bildene.
– Det var motivasjonen for forskningen: Hvordan kan vi sammenlikne bilder for å vite om bildet faktisk har blitt forbedret, sier Rindal.
Annonse
En av de vanligste metodene for å få bildet til å bli bedre er å øke kontrasten, men Rindal forklarer at dette ikke nødvendigvis tilfører noen informasjon. Bildet kan se bedre ut, men i realiteten er det ikke det.
– Målet er å øke kontrasten for å se hva som er vev og hva som er støy i bildet, forteller Rindal.
Noen metoder øker kontrasten ved at sterke signaler blir styrket og svake undertrykt. Men de har ikke forbedret informasjonen. Du bare viser fram bildet på en annen måte.
Lager en verktøykasse for bedre bilder
I stedet for å se på kontrasten som forskjellen mellom to intensitetsnivåer i bildet, foreslår Rindal og hans kollegaer å lage en fordeling av sannsynligheten for hva slags signal-intensitet som finnes i ett område med vev sammenlignet med et annet område med støy.
Så ser de om datamaskinen klarer å skille områdene matematisk.
Det er som å lage en matematisk-kontrast-kalkulator som kan sammenlikne om bildet faktisk har mer informasjon eller om det bare er økt kontrast i bildet.
– Det vi vil, er egentlig å fjerne støy. Ved å gjøre alle disse triksene med bildet forsøker vi å fjerne unødvendig støy, forklarer Rindal.
Falsk ekko – lyden av ting som ikke finnes
Et av problemene som kan oppstå, er falske ekko. Fordi lyd er bølger, vil disse bølgene kunne påvirke hverandre.
Hvis du kaster stein i vann ser du at det blir ringer i vannet. Kaster du to steiner i vannet slik at bølgene møtes, kan de enten nulle ut hverandre eller øke.
Fenomenet kalles for interferens.
Annonse
Dette fenomenet gjelder også for lydbølger. Dette kan føre til at ultralydapparatet kan oppfatte signalet slik at det finnes noe på steder der det ikke er noe og motsatt. Dette kaller forskerne for falsk ekko.
Rindal viser bilder hvor falsk ekko ses som et tydelig signal. Likevel vet de at det ikke er noe der.
Når det er så mange mulige kilder til støy i bildet, blir det viktig at matematikken bak og metodene faktisk viser det som er der, fremfor at bildet ser bra ut for våre øyne.
Fakta om UltraSound ToolBox
Forkortet USTB, som er et åpent kildekode rammeverk for å prosessere ultralydsignaler. Målet er å få bedre sammenlikning av teknikkene som benyttes for å danne et bilde og sammenlikne kvaliteten.
Metoden kan brukes til skipsvrak på Mjøsa
Rindal forteller at den samme metoden som brukes av hjertespesialister til å se på hjertet med ultralyd eller undersøkelser av fostre, også kan brukes til å studere skip på Mjøsa.
– Lyd er lyd samme hva slags medium det er, sier Rindal.
Når havbunnen undersøkes brukes sonar, som er den samme teknologien som ultralyd.
Rindal er nå i gang med å bruke metoden i luft, og han har nylig vært med på å starte selskapet Sonair AS som skal gjøre sonaravbildning i luft. Flaggermus navigerer ved hjelp av lydbølger, så forskerne vet allerede at metoden kan fungere.
Forskningen er finansiert av Centre for Innovative Ultrasound Solutions, CIUS, ved NTNU.
Referanse:
Alfonso Rodriguez-Molares mfl.: The UltraSound ToolBox. IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS), 2017. Doi: 10.1109/ULTSYM.2017.8092389.