エコー粒子画像流速測定法

この実験の目的は、層流管路流として知られるハーゲン・ポアズイユ流れにおける、2次元の瞬時速度場を取得することです。水とグリセリンを50:50で混合した再循環管路流を用い、エコー粒子画像流速計（E-PIV）による検証測定を実演します。本実験で使用する管路流システムでは、水槽ポンプによって維持される一定の圧力水頭を利用して流れを駆動させています。

フェーズドアレイ超音波プローブを流路システムの管壁に取り付け、Bモード超音波画像をストリーミングします。流体には、流れの動きに忠実に追従する中空ガラス球またはトレーサー粒子を混入させます。その後、超音波画像を取得してPCに転送し、市販の粒子画像流速計（PIV）ソフトウェアと互換性のある画像形式に変換します。

連続する超音波Bモード画像に相互相関アルゴリズムを適用し、速度の2次元場を算出します。最終的に、これらのベクトル場を解析して、アンサンブル平均せん断応力や渦度などの関心のある流れの量を計算します。この手法は基礎的な流体力学への洞察を提供できるだけでなく、動脈流や心室内流などの生物医学的アプリケーションを含む、実際の流体システムにおいてもしばしば利用されています。

液状バイオマスおよび流体を用いた現在進行中の実験において、私たちはこの手法に関心を抱きました。EP IV システムをセットアップするには、まずポンプの電源を入れます。これにより、再循環パイプ内の流れが一定速度で開始されます。

次に、超音波プローブに水溶性の外用ジェルを塗布します。このジェルにより、プローブの表面とパイプの間での超音波ビームの伝達損失が最小限に抑えられます。その後、管壁貫通フィッティングを備えた専用のプローブマウントを使用して、超音波プローブをパイプの外壁に取り付け、超音波診断装置の電源を入れます。

すべてのシステムがロードされると、超音波画面に画像のライブストリームが表示されます。EPIV測定を行うためのリニアプローブのデフォルト設定は2Dモードです。まず、フローシステムに添加した際の最終濃度が約17 weight parts per millionになるように、公称10 micrometerの中空ガラスビーズの適切な乾燥重量を量り取ります。

次に、槽から一定量の液体を抽出し、そこに粒子を加えて高濃度粒子溶液を作成します。この粒子は、流路システムに導入されることで、超音波造影剤またはトレーサー粒子として機能します。高濃度粒子溶液を水槽内で撹拌し、再循環パイプ流路システムに添加してください。

その後、ガラス球を超音波モニターで観察することができます。数分後には、ガラス球がシステム全体に均一に分散します。そのため、本手順において最も困難な点の一つは、鮮明で高解像度の超音波画像を得ることです。これらの画像の画質を最大限に高めるため、流速の事前推定に基づいて、ゲイン、フォーカルポイント、およびダイナミックレンジを調整します。

超音波画像の解析により、これらのパラメータをさらに動的に最適化します。超音波診断装置のコントロールパネルにある深度調整ノブを使用して、画像深度を3 cmに設定してください。次に、2Dゲインノブを使用して全体の画像ゲインを調整し、インストルメントパネル内でシード粒子が明確に見えるまで画像の明るさを上げます。

タイムゲインコンペンセーション（TGC）スライダーを調整し、管壁からの散乱を減衰させるとともに、超音波信号の深さに伴う減衰を補正します。これにより、2Dモードにおける管壁の上端と下端の過剰な画像が除去されます。コントロールパネル上部のノブは、左から順に幅、フォーカス周波数、フレームレートに対応しています。

これらのノブを使用して画像をさらに調整し、解析に可能な最高の物理分解能、周波数、およびフレームレートを実現します。次に、プローブの動作周波数を10 megahertzに調整し、フレームレートを49.5 frames per secondに設定します。これら4つのパラメータは本質的に相互に関連していることに注意してください。

その結果、特定の超音波画像スキャンにおいて、空間分解能と時間分解能の間にはトレードオフが存在します。側方向の分解能が限られているため、ガラス球は側方向にぼやけて表示され、画像上では楕円体として現れます。パラメータの最適化が完了したら、装置の超音波コントロールパネルでデータを収集します。

「new exam」ボタンを押して、新しい実験を開始します。「patient」の欄に、姓として「pipe flow」、名として日付を入力してください。

患者IDフィールドにテスト番号を入力します。あらかじめ設定された最大画像数（1,000～1,500枚）に達すると、超音波スキャンが自動的に開始されます。スキャンが継続されると、新しいスキャンループが始まります。

シード粒子が鮮明にフォーカスされ、1つの計測領域あたり約10個の粒子が含まれるまで、イメージングパラメータを調整します。スキャニング録画ループを再開するには、超音波コントロールパネルのフリーズボタンを押してください。十分な数の理想的な画像が取得できたら、フリーズボタンを押します。

次に、超音波コントロールパネルのCループボタンを押します。「すべて選択」を選択し、解析セットにすべての超音波画像を含めます。解析する画像を選択したら、画像保存ボタンを押して、選択した超音波画像セットを保存します。

画像の保存が完了したら、超音波診断装置のコントロールパネルにあるアーカイブボタンを押します。プロンプトが表示されたら、小さなウィンドウからローカルハードドライブに保存したいsyn loopを選択してください。その後、マウスカーソルを使用して「検査終了（end exam）」を選択します。

アーカイブボタンを押し、マウスカーソルを使用して、まず「more」を選択し、次に「disc management」を選択します。これにより、保存されたcylループ（または複数のcylループ）が、粒子像流速測定法（particle image velocity symmetry）またはPIVソフトウェアを実行しているPCに転送されます。画像がキャプチャされ保存されたら、解析のために、超音波画像をDICOM（digital imaging communications in medicine）ファイルからJPEG（joint photographic experts group）画像ファイルに変換する必要があります。

DICOM to jpeg.mを実行するMATLABスクリプトを使用して、DICOMファイルをJPEGに変換します。このスクリプトは自社開発したもので、教育目的であればここに表示されているウェブアドレスから入手可能です。ファイルの変換が完了したら、ソフトウェアからLaw Vision社のDaviソフトウェアを開きます。

daviアイコンをダブルクリックし、[new project]を選択して、PIVを選択します。ツールバーから[import images]を選択し、[import via numbered files]を選びます。次に、プルダウンメニューでJPEG形式の超音波画像が保存されているフォルダーを探し、セットの最初の画像をダブルクリックします。

これにより、この番号付きセット内のすべての超音波画像がインポートされ、液体のみを含む解析用の関心領域（ROI）が定義されます。マスクを作成して適用するために、DICOMファイルの情報とピクセル寸法の知識に基づいた2つのxおよびy座標点を使用して、矩形領域の座標を入力します。次に、dvuのメインコントロールパネルで、インポートされた画像が含まれている「current project」の下にあるタブをクリックします。

「バッチ処理（batch processing）」とラベル付けされたテーブルを選択します。これにより、操作リストの「PIV plus PIV time series tree」を使用して、Daviのベクトル処理ウィンドウでバッチ処理が可能になります。ベクトル計算パラメータを選択し、問い合せ領域のサイズを64 pixels by 64 pixelsから12 pixels by 12 pixelsまで減少させ、オーバーラップを50%としたマルチパス（multipass）を選択します。相対ベクトル範囲制限を「すべて（all）」に、絶対ベクトル範囲制限を5 pixelsに設定します。その後、メディアンフィルタを適用してノイズを抑制し、ベクトル場を平滑化します。

次にベクトル処理について、ベクトル計算パラメータメニューで「data range equals use masked area」のチェックボックスをオンにします。ベクトル計算パラメータの最適な選択は、流れの形状、流体特性、画像解像度、トレーサー粒子の密度、および目的とする定量的流速解析に依存することに注意してください。バッチ処理画面の左側ですべての希望パラメータを設定したら、処理する画像の総数を選択します。

「start processing」をクリックします。これにより、相互相関アルゴリズムを用いて、連続する超音波画像間の変位場が算出されます。処理されたデータを解析するには、DAVOからUCVベクトル場をtxtファイルとしてエクスポートしてください。

プロジェクト画面のJPEG画像ブランチの下で、ベクトル変位ブランチを選択します。ツールバーで書き出しタブを選択し、ファイル形式を選択します。

e txtを要求します。エクスポートフォルダの作成を選択し、エクスポートを選択してください。次に、MATLABスクリプトを実行して、MATLABでファイルを開きます。

エクスポートされたベクトル場は、Xに1から99,999まで増加する数字が入った「B-X-X-X-X-X.txt」という名前で保存されます。各ファイルには4つのデータ列が含まれており、メモ帳などで確認することが可能です。1列目は画像内におけるベクトルのX座標、2列目は画像内におけるベクトルのY座標、3列目は変位のX成分（流れ方向の変位）、そして4列目は壁法線方向の変位を示す変位のY成分です。超音波画像内の空間座標XおよびYの関数として速度ベクトル場Uを算出するために、まずピクセル単位で測定されたXおよびYの変位場Dを、m/pixel単位で与えられる画像スケーリングパラメータMを用いて、メートル単位の変位場に変換します。

次に、変位場を、画像間のスイープ補正済み時間間隔delta Tで除算します。ここでdelta Tは、fps（秒間フレーム数）で示されるフレームレートの逆数に、変位場を超音波画像が画像幅をスイープするのに要する時間で除した値を加えたものに等しくなります。要約すると、U(X, Y) = M × D(X, Y) / delta Tとなります。DICOMには、画像スケーリングパラメータMおよびスイープ補正済み時間間隔を計算するために必要な情報を提供するファイル構造が本来備わっています。本研究におけるDelta Tでは、M = 77 microns per pixel、FPS = 49.5、B = 25,047 pixels per secondです。

最後に、アンサンブル平均速度ベクトル場とともに、平均速度およびその他の関心のある流動量の正規化プロファイルを算出します。EPIVの有用性を実証し、測定不確かさを評価するために、本ビデオで説明した方法で層流管内流れの2次元瞬時速度場を取得しました。この瞬時ベクトル図では、4列ごとに速度ベクトルが表示されており、背景のカラーコンターマップは速度の大きさに対応しています。速度ベクトルの2次元的な空間位置は D/D および X/D で示され、ここで D は上壁から測定された径方向の位置です。

Dは管径であり、Xは管入口から測定した流れ方向の位置です。列方向に沿った速度ベクトルの見かけ上の放物線形状は、測定値が管内流れで予想される速度分布と一致していることを示しています。1000個の瞬時ベクトル図を平均して算出されたアンサンブル平均ベクトルプロットは、平均速度場の表現を提供します。

これにより、瞬時ベクトル場におけるランダムなノイズ誤差も平均化されます。速度ベクトルは主に流れ方向に向いています。最大の速度は管の中心線で発生します。

管壁において速度はゼロまで低下し、流れはおおよそ対称になります。水平方向の行に沿ってアンサンブル平均ベクトルプロットを平均化して得られた、管半径方向の平均流向速度分布をここに示します。また、実験条件から予想される層流管内流れの平均速度分布も示しています。

EPIVによる測定値と期待されるHiggin-Pozoプロファイルとの一致度は、管の中心線付近で最も高く、管壁付近で最も低くなります。壁面付近で大きな差が生じるのは、管壁の曲面における超音波の強い反射および屈折により、これらの領域で画像強度が高くなるためと考えられます。壁面での強度が高くなると粒子の強度が遮られ、測定誤差につながります。本手法の開発により、工学的または生物学的な流れのシステムにおける流体力学を研究する研究者は、光学的不透明流体や光学的不透明な形状においても、速度場の空間的・時間的変動を取得することが可能になります。

このビデオを視聴することで、EPIVの仕組みとその限界、および市販の超音波診断装置を用いたEPIVシステムの構築および操作方法について十分に理解することができます。