Certaines applications, comme la caractérisation du cancer, pourrait bénéficier d’une évaluation à la fois de la microstructure tissulaire et vasculaire. En effet, les tumeurs, vont présenter des différences tissulaires avec les tissus sains et entre elles, notamment dans leurs propriétés mécaniques et organisations spatiales. Les tumeurs vont également présenter une vascularisation anormale : irrégulièrement anastomosée et présentant des shunts artério-véneux par exemple. Les microstructures tissulaire et vasculaire peuvent être évaluées par des méthodes ultrasonores : la spectroscopie ultrasonore quantitative et la microscopie par localisation ultrasonore.

La microscopie par localisation ultrasonore est une technique récente ( 10 ans) pour estimer la structure microvasculaire avec une pénétration centimétrique et une résolution à l’ordre du micromètre [1]. Le principe de cette technique, basée sur l’imagerie optique FPALM [2], consiste à détecter des microbulles (agents de contraste ultrasonore) individuelles dans les vaisseaux sanguins et de suivre leurs déplacements pendant des acquisitions ultrasonores ultra-rapides. Une des problématiques pour détecter les microbulles est de pouvoir séparer les signaux des microbulles de ceux des tissus. Pour cela, un filtre spatio-temporel comme la Singular Value Decomposition (SVD) est une solution efficace même à haute fréquence où les méthodes non-linéaires (imagerie harmonique, pulse inversion) ne le permettent pas. Cependant, ce type de filtre ne permet pas de détecter les microbulles les plus lentes, dans les plus petits vaisseaux, (< 1 mm/s). L’imagerie de modulation radiale permet de détecter des microbulles lentes ou fixes à haute fréquence par l’utilisation d’une excitation bi-fréquentielle (fréquences de manipulation et d’imagerie) [3,4]. Les pulses d’imagerie émis durant les phases de raréfaction et de compression de la fréquence de manipulation sont soustraits pour supprimer les signaux des tissus. Cette technique présente cependant des inconvénients comme la difficulté de synchronisation et la nécessité de compenser pour la dispersion des pulses d’imagerie par la présence des pulses de manipulation. Afin de simplifier et d’améliorer le processus d’imagerie de modulation radiale, nous avons proposé l’imagerie de modulation radiale ultra-rapide.

La spectroscopie ultrasonore quantitative permet de remonter à des informations sur la microstructure tissulaire par l’évaluation du coefficient de rétrodiffusion (BSC) ultrasonore. Il existe deux approches principales pour estimer des paramètres quantitatifs à partir du BSC : l’approche spectrale de Lizzi-Feleppa [5] et l’approche quantitative ultrasonore [6]. L’approche spectrale permet d’extraire des paramètres du BSC approximé par une droite : la pente, l’ordonnée à l’origine et la valeur à la fréquence centrale. L’approche quantitative ultrasonore permet d’estimer des paramètres des diffuseurs par l’utilisation d’un modèle théorique de diffusion ultrasonore. Ces deux approches ont été utilisées dans différents types d’applications : la caractérisation tissulaire, la caractérisation de l’agrégation des globules rouges, l’évaluation du taux de graisse dans le foie ou l’évaluation de la mort cellulaire par traitement anti-cancer. Nous nous sommes intéressés dans cette étude aux corrélations théoriques et expérimentales entre les paramètres de Lizzi-Feleppa et quantitatifs ultrasonores ainsi qu’à l’évaluation du(des) paramètre(s) le(s) plus approprié(s) pour évaluer le taux de graisse dans le foie.

Références :
[1] Couture O, Hingot V, Heiles B, Muleki-Seya P, Tanter M. Ultrasound Localization Microscopy and Super-Resolution : A State of the Art. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control 2018 ;65:1304–20.
[2] Betzig E, Patterson GH, Sougrat R, Lindwasser OW, Olenych S, Bonifacino JS, et al. Imaging Intracellular Fluorescent Proteins at Nanometer Resolution. Science 2006 ;313:1642–5.
[3] Chérin E, Brown J, Måsøy S-E, Shariff H, Karshafian R, Williams R, et al. Radial Modulation Imaging of Microbubble Contrast Agents at High Frequency. Ultrasound in Medicine & Biology 2008 ;34:949–62.
[4] Masoy S-E, Standal O, Nasholm P, Johansen TF, Angelsen B, Hansen R. SURF imaging : In vivo demonstration of an ultrasound contrast agent detection technique. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control 2008 ;55:1112–21.
[5] Lizzi FL, Greenebaum M, Feleppa EJ, Elbaum M, Coleman DJ. Theoretical framework for spectrum analysis in ultrasonic tissue characterization. The Journal of the Acoustical Society of America 1983 ;73:1366–73.
[6] Madsen EL, Insana MF, Zagzebski JA. Method of data reduction for accurate determination of acoustic backscatter coefficients. The Journal of the Acoustical Society of America 1984 ;76:913–23.