Échantillonnage spatiotemporel parcimonieux pour l'angiographie de localisation ultrasonore compressée du cerveau à faible coût

Au cours de la dernière décennie, la microscopie de localisation ultrasonore (ULM) a permis d'imager le système vasculaire cérébral in vivo comme jamais auparavant, avec une résolution d'environ dix microns. Cependant, avec une cadence d'imagerie pouvant atteindre 20.000 images par seconde, cette méthode nécessite l'acquisition, la transmission, le stockage et le traitement d'une grande quantité de données. Chacune de ces étapes peut devenir difficile sans les ordinateurs et échographes adaptés à cette application. Nous proposons ici une nouvelle méthode de reconstruction, baptisée Sparse-ULM, pour diminuer cette quantité de données et la complexité du matériel nécessaire, en sous-échantillonnant de manière aléatoire les canaux d'une sonde linéaire. L'évaluation des performances de la méthode ainsi que l'optimisation des paramètres ont été principalement réalisées in silico dans un fantôme anatomiquement réaliste, puis comparées aux acquisitions sur un cerveau de rat avec craniotomie. La réduction du nombre d'éléments actifs en réception détériore le rapport signal à bruit des données post reconstruction et peut conduire à de fausses détections de microbulles, diminuant le contraste des angiogrammes obtenus. Cependant, cela n'impacte que faiblement la précision de localisation des microbulles. Ces résultats montrent qu'il est possible de trouver un compromis entre le nombre de canaux et la qualité du réseau vasculaire reconstruit, et démontrent la faisabilité de réaliser la microscopie de localisation avec un nombre de canaux en réception considérablement réduit, ouvrant la voie à des dispositifs peu coûteux permettant une cartographie vasculaire à haute résolution.