Yumuşak Dokularda Kantitatif Ultrason (QUS): Temel İlkeler, Metodolojiler ve Uygulamalar

Yumuşak Dokularda Kantitatif Ultrason (QUS): Temel İlkeler, Metodolojiler ve Uygulamalar

Özet ve Temel Çıkarımlar

Kantitatif Ultrason (QUS), geleneksel B-mod görüntülemenin sunduğu nitel morfolojik bilgilerin ötesine geçerek, doku mikroyapısını cihaz ve operatörden bağımsız parametrelerle tanımlamayı amaçlayan bir alandır. Sağlanan kaynaklar ışığında temel çıkarımlar şunlardır:

• Sistem Bağımsızlığı:  QUS'un temel hedefi, doku özelliklerini (saçıcı boyutu, konsantrasyonu vb.) ölçerken kullanılan cihazın ve kullanıcı ayarlarının etkilerini ortadan kaldırmaktır.

• Geri Saçılım Katsayısı (BSC):  BSC, dokunun sesi nasıl yansıttığını gösteren temel bir malzeme özelliğidir ve doku mikroyapısını karakterize etmek için birincil veri kaynağıdır.

• İstatistiksel Denge:  Parametre tahminlerinin doğruluğu (yanlılık ve varyans), veri bloklarının boyutuyla doğrudan ilişkilidir. Yüksek uzamsal çözünürlük ile düşük hata payı arasında doğal bir denge (trade-off) bulunmaktadır.

• Klinik Potansiyel:  QUS; göz tümörleri, prostat kanseri, lenf nodu metastazları ve karaciğer hastalıklarının teşhisinde ve ayrıca apoptoz (hücre ölümü) gibi tedavi yanıtlarının izlenmesinde başarıyla uygulanmaktadır.

1. Kantitatif Ultrasonun Tarihsel Gelişimi

QUS çalışmaları 1970'li yıllarda Holasek, Gans, Purnell ve Sokollu'nun RF (radyo frekansı) eko sinyallerinin spektral içeriğini renkli kodlama ile görselleştirme çabalarıyla başlamıştır. Bu dönemde teknoloji yetersiz olsa da dokuyu karakterize etme fikri birçok araştırmacıyı etkilemiştir.

• Lizzi ve Coleman Çalışmaları:  Frederic Lizzi, okyanus dalga analizinden edindiği deneyimleri biyomedikal ultrasona aktarmıştır. D. Jackson Coleman ile yapılan iş birliği sonucu, 10-MHz frekansında çalışan ilk klinik göz tarayıcısı geliştirilmiş ve spektrum analizinin temelleri atılmıştır.

• Teorik Temeller:  1983 yılında Lizzi ve arkadaşları, Born yaklaşımına dayanan ve doku saçıcılarının üç boyutlu empedans dağılımlarını dikkate alan bir teorik çerçeve yayınlamıştır. Bu model; spektral eğim (slope), kesişim (intercept) ve orta bant (midband) değerlerini doku özellikleriyle ilişkilendirmiştir.

• Modern Gelişmeler:  1990'larda Michal Insana ve Timothy Hall, spektrumu belirli saçıcı modellerine uydurmak için "form faktörü" kavramını tanıtmıştır. Günümüzde ise QUS; akustik mikroskopi, tomografi ve zarf istatistikleri (envelope statistics) gibi dallara ayrılarak genişlemiştir.

2. Geri Saçılım Katsayısının (BSC) Hesaplanması

BSC, birim hacim ve birim katı açı başına, gelen şiddete normalize edilmiş zaman ortalamalı saçılma şiddetidir. Dokunun mikroyapısal özellikleri (şekil, boyut, organizasyon, konsantrasyon ve empedans farkı) bu katsayı üzerinden tahmin edilir.

BSC Tahmin Yöntemleri ve Formülleri

Farklı araştırmacılar, dönüştürücü geometrisine ve kırınım (diffraction) etkilerine göre çeşitli formüller geliştirmiştir:| Yazar(lar) | Dönüştürücü Tipi | Temel Özellik || ------ | ------ | ------ || Sigelmann & Reid (1973) | Düzlemsel, Tek Elemanlı | İkame yöntemi (substitution method) kullanımı. || Ueda & Ozawa (1985) | Odaklanmış, Tek Elemanlı | Gauss ışın profili ve sınır integrali kullanımı. || Insana & Hall (1990) | Odaklanmış Piston | Hanning penceresi kullanımı; 1. derece Born yaklaşımı. || Chen ve ark. (1997) | Geniş Bantlı Odaklanmış | Düz plaka yansıması üzerinden normalizasyon. || Yao ve ark. (1990) | Tüm Sistemler | Referans fantom tekniği; derinliğe bağlı faktörleri giderme. |

Referans fantom tekniği, bilinmeyen bir dokunun sinyalini, özellikleri önceden bilinen bir fantomla karşılaştırarak cihaz etkilerini ortadan kaldırır. Bu yöntem hem tek elemanlı hem de dizi (array) sistemlerinde etkilidir.

3. Zayıflama (Attenuation) Telafisi ve Tahmini

Ultrason dalgaları doku içinde ilerlerken enerji kaybeder. Bu kayıp frekansa bağlıdır ve eğer doğru şekilde telafi edilmezse BSC'nin şeklini bozarak hatalı parametre tahminlerine yol açar.

Yaygın Zayıflama Telafi Fonksiyonları

1. Noktasal Zayıflama Telafisi (APC):  Kısa geçitli segmentler ve düşük zayıflama katsayıları için uygundur.

2. O’Donnell ve Miller (1981):  Dikdörtgen geçit fonksiyonu kullanarak küçük geçit uzunlukları için geliştirilmiştir.

3. Oelze ve O’Brien (2002):  Hem küçük hem de büyük zayıflama katsayıları için daha hassas bir entegre model sunar. Hanning penceresi için özel bir türevi de mevcuttur.

4. Bigelow ve O’Brien (2004):  Pencereleme fonksiyonu, ışın deseni ve zayıflama katsayılarını tek bir entegre formda birleştirir.Dokudaki zayıflama katsayısı genellikle protein (özellikle kolajen) içeriği ile ilişkilidir. Örneğin, kolajen konsantrasyonu arttıkça zayıflama ve ses hızı da artmaktadır.

4. İstatistiksel Özellikler ve Uzamsal Çözünürlük

QUS parametrelerinin (Etkin Saçıcı Çapı - ESD, Etkin Akustik Konsantrasyon - EAC vb.) kullanışlılığı, tahmin edicinin yanlılık (bias) ve varyans (variance) özelliklerine bağlıdır.

Veri Bloğu Boyutu ve Hata Payı İlişkisi

QUS görüntülemede, her bir parametre tahmini "veri bloğu" adı verilen bir bölgeden elde edilir. Bu blokların boyutu, uzamsal çözünürlüğü belirler:

• Küçük Veri Blokları:  Yüksek uzamsal çözünürlük sağlar ancak yetersiz veri örneği nedeniyle yüksek varyans ve gürültülü (çizgili) görüntülere yol açar.

• Büyük Veri Blokları:  Tahminlerin hassasiyetini artırır ancak farklı doku bölgelerini birbirine karıştırarak çözünürlüğü düşürür.İdeal Boyut Ölçütleri:  Simülasyon ve deneysel çalışmalar, %5'ten az hata payı ile ESD tahmini yapabilmek için veri bloğunun eksenel olarak en az  15 darbe uzunluğu , yanal olarak ise  5 ışın genişliği  boyutunda olması gerektiğini göstermektedir.

Zarf İstatistikleri (Envelope Statistics)

RF sinyalinin genlik dağılımını analiz etmek için Rayleigh, K-dağılımı ve Nakagami gibi modeller kullanılır.

• $\lambda$  Parametresi:  Çözünürlük hücresi başına düşen saçıcı sayısını tanımlar.

• $k$  Parametresi:  Sinyaldeki tutarlı (coherent) ve tutarsız (incoherent) enerji oranını açıklar.

• Tahminlerin güvenilirliği, saçıcı yoğunluğu arttıkça (özellikle 10/çözünürlük hücresi değerinin üzerinde) azalmaktadır.

5. Biyomedikal Uygulamalar ve Başarılar

QUS teknikleri, yumuşak dokuların yapısal ve işlevsel durumlarını belirlemede geniş bir yelpazede başarı göstermiştir.

• Onkoloji:

• Göz:  Malign melanomların teşhisinde ve sağkalım süresinin öngörülmesinde ESD parametreleri kritik rol oynar.

• Prostat ve Lenf Nodları:  Kanserli dokuların tespiti ve biyopsi rehberliği için kullanılır. Lenf nodlarında %95 duyarlılık ve özgüllük seviyelerine ulaşılmıştır.

• Meme:  Malign ve benign kitlelerin ayrımında %93'e varan tanısal doğruluk sağlanmıştır.

• Hepatoloji:  Karaciğer fibrozu ve yağlanmasının derecelendirilmesinde zarf istatistikleri ve BSC analizi etkili sonuçlar vermiştir. Yağ içeriği arttıkça zayıflamanın arttığı, ses hızının ise azaldığı gözlemlenmiştir.

• Tedavi İzleme:  Radyoterapi, kemoterapi veya termal terapilere verilen erken yanıtlar (apoptoz ve nekroz), QUS parametrelerindeki değişimler üzerinden gerçek zamanlı olarak izlenebilmektedir. Hücre ölümü sırasında geri saçılım genliğinde belirgin artışlar saptanmıştır.