Projektbeschreibung
Von Schallwellen bis zur Blasendynamik
Bei der Ultraschalldiagnostik werden hochfrequente Schallwellen eingesetzt, um Bilder aus dem Körperinneren zu erzeugen. Bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Krebs ist die Bildgebung der Gefäße und des Blutflusses der Schlüssel zur Überwindung der derzeitigen Hürden bei Diagnose und Behandlung. Die heute üblichen klinischen Bildgebungsverfahren bieten jedoch noch keine ausreichende räumlich-zeitliche Auflösung. Zur Bewältigung dieser Problematik wird das vom Europäischen Forschungsrat (ERC) finanzierte Projekt Super-FALCON die nichtlineare Dynamik neuartiger Kontrastmittel nutzen: monodisperse Mikroblasen. Mithilfe von tiefem Lernen und GPU-beschleunigten Simulationen wird es Bilder von hochaufgelösten Blasenwolken wiederherstellen. Im Rahmen des Projekts wird zudem ein neues Modell für eingeschlossene Blasen entwickelt, die als nichtlineare Sensoren für die Abbildung von Kapillaren eingesetzt werden. Ziel ist es, grundlegende Erkenntnisse über die Dynamik von eingeschlossenen Blasen, die inhomogene Ausbreitung des Ultraschalls und Dekonvolutionsstrategien zu gewinnen. Super-FALCON könnte einen Paradigmenwechsel hin zu einer patientenspezifischen Behandlung einleiten.
Ziel
Our healthcare system is under unsustainable strain owing, largely, to cardiovascular diseases and cancer. For both, imaging vasculature and flow precisely is paramount to reduce costs while improving diagnosis and treatment. Specifically, the focus is on the multiscale aspects of shear, vorticity, pressure and capillary bed (10-200 μm vessels) structure and mechanics. However, this requires an imaging depth of ~10 cm with a resolution of ~50μm. Furthermore, velocities often exceed 1m/s, which requires a frame rate of ~1000 fps. Clinical imaging modalities have so far been hindered by insufficient spatiotemporal resolution and there is thus a dire need for new techniques.
Plane-wave ultrasound enhanced with contrast microbubbles outperforms all modalities in safety, cost, and speed, and is thus the ideal candidate to address this need. The strategy I propose in Super-FALCON harnesses the nonlinear dynamics of monodisperse microbubbles. In WP1, I will use deep learning and GPU-accelerated acoustic simulations to recover super-resolved (1/20th of the wavelength) bubble clouds. In WP2, I will create a new model for confined bubbles, and use them as nonlinear sensors for capillary imaging. In WP3, I will disentangle attenuation and scattering using (physics-informed) deep learning and correct for wave distortion. This is needed to apply the strategies from WP1 and 2 in deep tissue. Finally, in WP4, I will use automatic segmentation to integrate the fundamental results of WP1, 2 and 3 into a technology that I will scientifically assess on vascularized ex vivo livers.
With Super-FALCON, my ambition is to generate a long-term impact both scientifically and societally. I will produce new fundamental knowledge about confined bubble dynamics, inhomogeneous ultrasound propagation, and deconvolution strategies as well as new experimental methods for flow imaging and characterization. In healthcare, Super-FALCON could initiate a paradigm shift towards patient-specific treatment.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencesphysical sciencesopticsmicroscopysuper resolution microscopy
- medical and health sciencesclinical medicinecardiologycardiovascular diseases
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learningdeep learning
- natural sciencesphysical sciencesacousticsultrasound
Programm/Programme
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
ERC - Support for frontier research (ERC)Gastgebende Einrichtung
7522 NB Enschede
Niederlande