Un generador de imágenes de ultrasonido cardíaco portátil

Nature volumen 613, páginas 667–675 (2023)Citar este artículo

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Detalles de métricas

Las imágenes continuas de las funciones cardíacas son muy deseables para la evaluación de la salud cardiovascular a largo plazo, la detección de disfunción cardíaca aguda y el manejo clínico de pacientes críticos o quirúrgicos1,2,3,4. Sin embargo, los enfoques no invasivos convencionales para obtener imágenes de la función cardíaca no pueden proporcionar mediciones continuas debido al volumen del dispositivo5,6,7,8,9,10,11, y los dispositivos cardíacos portátiles existentes solo pueden capturar señales en la piel12,13,14, 15,16. Aquí informamos sobre un dispositivo ultrasónico portátil para la evaluación continua, en tiempo real y directa de la función cardíaca. Presentamos innovaciones en el diseño de dispositivos y la fabricación de materiales que mejoran el acoplamiento mecánico entre el dispositivo y la piel humana, lo que permite examinar el ventrículo izquierdo desde diferentes puntos de vista durante el movimiento. También desarrollamos un modelo de aprendizaje profundo que extrae automáticamente el volumen del ventrículo izquierdo de la grabación continua de imágenes, lo que genera formas de onda de índices clave de rendimiento cardíaco, como el volumen sistólico, el gasto cardíaco y la fracción de eyección. Esta tecnología permite la monitorización portátil dinámica del rendimiento cardíaco con una precisión sustancialmente mejorada en diversos entornos.

El dispositivo cuenta con matrices de transductores piezoeléctricos, electrodos compuestos de metal líquido y encapsulación de copolímero tribloque, como se muestra en los esquemas de despiece (Fig. 1a, izquierda, Datos extendidos Fig. 1 y Discusión complementaria 3). El dispositivo está construido con estireno-etileno-butileno-estireno (SEBS). Para proporcionar una vista completa del corazón, la práctica clínica estándar es obtener imágenes en dos orientaciones ortogonales girando la sonda de ultrasonido17. Para eliminar la necesidad de rotación manual, diseñamos el dispositivo con una configuración ortogonal (Fig. 1a, derecha y videos complementarios 1 y 2). Cada elemento transductor constaba de un compuesto piezoeléctrico anisotrópico 1-3 y una capa de respaldo a base de epoxi de plata18,19. Para equilibrar la profundidad de penetración y la resolución espacial, elegimos una frecuencia de resonancia central de 3 MHz para la obtención de imágenes de tejido profundo19 (Fig. 1 complementaria). El paso de la matriz fue de 0,4 mm (es decir, 0,78 longitudes de onda ultrasónicas), lo que mejora las resoluciones laterales y reduce los lóbulos de rejilla20.

a, Esquemas que muestran la vista ampliada del generador de imágenes portátil, con los componentes clave etiquetados (izquierda) y su principio de funcionamiento (derecha). b, Resistencia del electrodo compuesto de metal líquido en función de la tensión de tracción uniaxial. El electrodo se puede estirar hasta aproximadamente un 750 % sin fallar. El eje y es la resistencia relativa definida como R/R0, en la que R0 y R son las resistencias medidas con una deformación del 0 % y una deformación dada, respectivamente. El recuadro es una micrografía electrónica de barrido de los electrodos compuestos de metal líquido con un ancho tan pequeño como de unos 30 µm. Barra de escala, 50 μm. c, Rendimiento cíclico del electrodo entre 0 % y 100 % de tensión de tracción uniaxial, que muestra la robustez del electrodo. El recuadro muestra las características ampliadas del gráfico durante el estiramiento y relajación cíclicos del electrodo. d, Resistencia al corte traslapado de la unión entre los elementos del transductor y SEBS o electrodo compuesto de metal líquido. Los datos son la media y la desviación estándar de n = 3 pruebas. El recuadro es una configuración esquemática de la prueba de corte de vuelta. e, Análisis de elementos finitos de todo el dispositivo bajo un estiramiento biaxial del 110 %. f, Imágenes ópticas que muestran el cumplimiento mecánico del generador de imágenes portátil cuando se dobla sobre una superficie revelable, se envuelve alrededor de una superficie no reveladora, se pincha y se retuerce. Barras de escala, 5 mm.

Para abordar individualmente cada elemento en una matriz tan compacta, fabricamos electrodos estirables multicapa de alta densidad basados en un compuesto de metal líquido eutéctico de galio-indio y SEBS21. El compuesto es altamente conductivo y fácil de modelar (Fig. 1b, c, Figs. 2–4 complementarias y Métodos). Las mediciones de cizallamiento traslapado muestran que la fuerza de unión interfacial es de aproximadamente 250 kPa entre el elemento transductor y el sustrato SEBS, y de aproximadamente 236 kPa entre el elemento transductor y el electrodo compuesto (Fig. 1d y Fig. 5 complementaria), que son ambos más fuertes que adhesivos comerciales típicos22 (Tabla complementaria 2). El electrodo resultante tiene un grosor de solo alrededor de 8 μm (Figuras complementarias 6 y 7). El blindaje electromagnético, también hecho del material compuesto, puede mitigar la interferencia de las ondas electromagnéticas ambientales, lo que reduce el ruido en las señales de radiofrecuencia de ultrasonido y mejora la calidad de la imagen23 (Fig. 8 complementaria y Discusión complementaria 4). El dispositivo tiene excelentes propiedades electromecánicas, según lo determinado por su alto coeficiente de acoplamiento electromecánico, baja pérdida dieléctrica, ancho de banda amplio y diafonía insignificante (Fig. 1 complementaria y Métodos). Todo el dispositivo tiene un módulo de Young bajo de 921 kPa, comparable con el módulo de la piel humana24 (Fig. 9 complementaria). El dispositivo exhibe una alta capacidad de estiramiento de hasta aproximadamente el 110% (Fig. 1e y Fig. 10 complementaria) y puede soportar varias deformaciones (Fig. 1f). Teniendo en cuenta que la tensión típica en la piel humana está dentro del 20 % (ref. 19), estas propiedades mecánicas permiten que el reproductor de imágenes portátil mantenga un contacto íntimo con la piel en un área grande, lo cual es un desafío para los dispositivos de ultrasonido rígidos25.

Evaluamos la calidad de las imágenes generadas en función de las cinco métricas más cruciales para la obtención de imágenes anatómicas: resoluciones espaciales (axial, lateral y de elevación), relación señal-ruido, precisión de ubicación (axial y lateral), rango dinámico y contraste con -relación-ruido26.

La estrategia de formación de haces de transmisión es fundamental para la calidad de la imagen. Por lo tanto, comparamos tres estrategias distintas: composición de onda plana, monofoco y haz amplio. Para esta comparación se usaron fantasmas que contenían cables de monofilamento (Fig. 11 complementaria, posición 1). Entre las tres estrategias, la composición de haz ancho implementa una secuencia de ondas acústicas divergentes con una serie de ángulos de transmisión, y las imágenes generadas de cada transmisión se combinan coherentemente para crear una imagen compuesta, que tiene la mejor calidad con una ventana ecográfica ampliada27 (Fig. 2a, b y Figs. complementarias 12-14). También utilizamos una estrategia de formación de haces de recepción para mejorar aún más la calidad de la imagen (Figura complementaria 15 y Métodos). La composición de haz ancho logra un efecto de enfoque sintético y, por lo tanto, una alta intensidad acústica en toda el área de insonación (Fig. 2c y Fig. 13 complementaria), lo que conduce a la mejor relación señal-ruido y resoluciones espaciales (Fig. 2a, tercera columna, Fig. 2b y Fig. 12 complementaria).

a, Resultados de imágenes en fantasmas de alambre (100 µm de diámetro) utilizando diferentes estrategias de formación de haces de transmisión. Las primeras tres columnas muestran las imágenes a través de composición de onda plana, monofoco y haz ancho a diferentes profundidades, respectivamente. La cuarta columna muestra la resolución de imagen de la composición de haz ancho en la dirección de la elevación. La fila inferior muestra imágenes de cables distribuidos lateralmente por el compuesto de haz ancho, a partir de los cuales se pueden obtener la precisión lateral y las resoluciones espaciales a diferentes distancias laterales del eje central. b, Relaciones señal-ruido en función de la profundidad de la imagen bajo diferentes estrategias de transmisión. c, Campos acústicos simulados de la composición de haz ancho, con campo acústico mejorado en toda el área de insonación. d, Resoluciones de elevación, laterales y axiales del dispositivo utilizando compuestos de haz ancho a diferentes profundidades. e, Resoluciones lateral y axial del dispositivo utilizando composición de haz ancho con diferentes distancias laterales desde el eje central. Los datos en d y e son la media y la desviación estándar de cinco pruebas (n = 5). f, imágenes de inclusiones con diferentes contrastes con la matriz. Sobre la base de estas imágenes en modo B, se puede cuantificar el rango dinámico (g) y la relación contraste-ruido (h) del dispositivo.

Para cuantificar las resoluciones espaciales del dispositivo utilizando la estrategia de composición de haz ancho, medimos los anchos completos a la mitad del máximo de las curvas de función de dispersión de puntos28 extraídas de las imágenes (Fig. 2a, columnas tercera y cuarta y la fila inferior y Fig. 11 complementaria, posiciones 1 y 2). A medida que aumenta la profundidad, la resolución de elevación se deteriora (Fig. 2d) porque el haz se vuelve más divergente en la dirección de elevación. Por lo tanto, integramos seis elementos pequeños en un elemento largo (Datos extendidos Fig. 1) para ofrecer una mejor convergencia del haz acústico y resolución de elevación. La resolución lateral se deteriora solo ligeramente con la profundidad (Fig. 2d) debido al proceso de formación de haz de recepción (Métodos). La resolución axial permanece casi constante con la profundidad (Fig. 2d) porque depende solo de la frecuencia y el ancho de banda de la matriz de transductores. De manera similar, a la misma profundidad, la resolución axial sigue siendo consistente con diferentes distancias laterales desde el eje central del dispositivo, mientras que la resolución lateral es mejor en el centro, donde hay una gran superposición de haces acústicos después de la composición (Fig. 2e). y Métodos).

Otra métrica crítica para la generación de imágenes es la precisión de la ubicación. Las concordancias entre los resultados de las imágenes y las verdades del suelo (los puntos rojos en la Fig. 2a) en las direcciones axial y lateral son del 96,01 % y el 95,90 %, respectivamente, lo que indica una precisión de ubicación excelente (métodos).

Finalmente, evaluamos el rango dinámico y la relación contraste-ruido del dispositivo utilizando la estrategia de composición de haz ancho. Para la evaluación se utilizaron fantasmas que contenían inclusiones cilíndricas con diferentes impedancias acústicas (Fig. 11 complementaria, posición 3). Un desajuste de alta impedancia acústica da como resultado imágenes con alto contraste (Fig. 2f). Extrajimos los valores de gris promedio de las imágenes de inclusión y realizamos una regresión lineal29, y determinamos que el rango dinámico es de 63.2 dB (Fig. 2g, Fig. 16 complementaria y Métodos), que está muy por encima del umbral de 60 dB que se usa típicamente en diagnóstico médico30.

Seleccionamos dos regiones de interés, una dentro y otra fuera de cada área de inclusión, para derivar las relaciones de contraste a ruido31, que van de 0,63 a 2,07 (Fig. 2h y Métodos). Un mayor contraste de inclusión conduce a una mayor relación contraste-ruido de la imagen. Las inclusiones con el contraste más bajo (+3 dB o −3 dB) se pueden visualizar claramente, lo que demuestra la excelente sensibilidad de este dispositivo20. El rendimiento del generador de imágenes portátil es comparable con el del dispositivo comercial (Figuras complementarias 17 y 18, Tabla de datos ampliados 1 y Discusión complementaria 5).

La ecocardiografía se usa comúnmente para examinar la integridad estructural y las capacidades de suministro de sangre del corazón. Únicamente para dispositivos blandos, los contornos del tórax humano provocan una distribución no plana de los elementos transductores, lo que conduce a una distorsión de fase y, por lo tanto, a artefactos en la imagen32. Usamos un escáner tridimensional para recolectar la curvatura del tórax para compensar los cambios de posición del elemento dentro del generador de imágenes portátil y, por lo tanto, corregir la distorsión de fase durante la formación del haz de transmisión y recepción (Figura complementaria 19, Datos extendidos Figura 2 y Discusión complementaria 6).

Comparamos el rendimiento del dispositivo portátil con un dispositivo comercial en cuatro vistas principales de ecocardiografía, en las que se pueden identificar las características cardíacas críticas (Datos ampliados Fig. 3). La figura 3a muestra los esquemas y las imágenes en modo B correspondientes de estas cuatro vistas, incluida la vista apical de cuatro cámaras, la vista apical de dos cámaras, la vista paraesternal del eje largo y la vista paraesternal del eje corto. La diferencia entre los resultados de los dispositivos portátiles y comerciales es insignificante. La vista de eje corto paraesternal es particularmente útil para evaluar la función contráctil del miocardio en función de su movimiento en la dirección radial y su engrosamiento relativo, ya que ambos se ven fácilmente desde esta vista. Durante la contracción y la relajación, el miocardio sano sufre tensión y el grosor de la pared cambia en consecuencia: engrosamiento durante la contracción y adelgazamiento durante la relajación. La fuerza de la función contráctil del ventrículo izquierdo puede reflejarse directamente en la imagen de ultrasonido a través de la magnitud de la tensión del miocardio. Las anomalías en la función contráctil, como la acinesia, pueden ser indicativas de cardiopatía isquémica e infarto de miocardio33.

a, Imágenes esquemáticas y en modo B de anatomías cardíacas de los reproductores de imágenes portátiles y comerciales. El generador de imágenes portátil se colocó en la posición paraesternal para obtener imágenes en las vistas paraesternal de eje largo y eje corto y se reubicó en la posición apical para obtener imágenes en las vistas apicales de cuatro cámaras y dos cámaras. b, representación del modelo de 17 segmentos de la pared del ventrículo izquierdo. Cada uno de los anillos anidados concéntricamente que forman el gráfico circular representa la vista de eje corto paraesternal de la pared del miocardio desde un nivel diferente del ventrículo izquierdo. c, imágenes en modo B del ventrículo izquierdo en vistas basal, de cavidad media y apical (fila superior) y desplazamiento típico correspondiente para los segmentos 3, 10 y 14, respectivamente (fila inferior). Las regiones físicas de la pared del ventrículo izquierdo representadas por cada segmento del modelo de 17 segmentos se han etiquetado en las vistas de eje corto correspondientes. Los picos están marcados con puntos rojos. d, imágenes en modo M (arriba a la izquierda) extraídas de una vista de eje largo paraesternal y señales de electrocardiograma correspondientes (abajo a la izquierda). Un gráfico ampliado muestra las diferentes fases de un ciclo cardíaco representativo (derecha). Los eventos primarios incluyen diástole y apertura de la válvula mitral durante la onda P del electrocardiograma, apertura de la válvula aórtica y sístole durante el complejo QRS y cierre de la válvula aórtica durante la onda T. AC, contracción auricular; AMVL, velo anterior de la válvula mitral; CI, reproductor de imágenes comercial; ERF, llenado rápido temprano; ej., eyección; IVCT: tiempo de contracción isovolumétrica; TRIV: tiempo de relajación isovolumétrica; IVS, tabique interventricular; LA, aurícula izquierda; VI, ventrículo izquierdo; LVIDd: diámetro interno del ventrículo izquierdo al final de la diástole; LVIDs, diámetro interno del ventrículo izquierdo al final de la sístole; TSVI: tracto de salida del ventrículo izquierdo; LVPW, pared posterior del ventrículo izquierdo; MV, válvula mitral; RA, aurícula derecha; RV, ventrículo derecho; TV, válvula tricúspide; WI, reproductor de imágenes portátil.

Para localizar mejor el segmento específico de la pared del ventrículo izquierdo que es potencialmente patológico, se puede adoptar el modelo de 17 segmentos como en la práctica clínica habitual33 (fig. 3b). Tomamos los cortes basales, de la cavidad media y apicales de la vista del eje corto paraesternal de la pared del ventrículo izquierdo y los dividimos en segmentos de acuerdo con el modelo. Cada segmento está ligado a una determinada arteria coronaria, lo que permite localizar la isquemia en las arterias coronarias en base a la acinesia en el segmento miocárdico correspondiente33. Luego registramos las formas de onda de desplazamiento de los límites del miocardio (Fig. 3c y Discusión complementaria 6). Los dos picos en cada ciclo cardíaco en las curvas de desplazamiento corresponden a los dos flujos de entrada al ventrículo izquierdo durante la diástole. Los desplazamientos de la pared, medidos en las vistas basal, de cavidad media y apical, se vuelven secuencialmente más pequeños debido a la disminución del radio del miocardio a lo largo de la forma cónica del ventrículo izquierdo.

Las imágenes en modo de movimiento (modo M) rastrean actividades a lo largo del tiempo en una región objetivo unidimensional34,35. Extrajimos imágenes en modo M de imágenes en modo B de vista de eje largo paraesternal (Fig. 3d). Los objetivos primarios incluyen la cámara del ventrículo izquierdo, el tabique y las válvulas mitral/aórtica. En el modo M, la información estructural, como el grosor del miocardio y el diámetro del ventrículo izquierdo, se puede rastrear de acuerdo con las distancias entre los límites de las características. Las funciones valvulares, por ejemplo, sus velocidades de apertura y cierre, pueden evaluarse sobre la base de la distancia entre la valva y la pared septal (Discusión complementaria 1). Además, podemos correlacionar las actividades mecánicas en las imágenes en modo M con las actividades eléctricas en el electrocardiograma medidas simultáneamente durante diferentes fases en un ciclo cardíaco (Fig. 3d y Discusiones complementarias 1 y 6).

La ecocardiografía de estrés evalúa las respuestas cardíacas al estrés inducido por el ejercicio o los agentes farmacológicos, que pueden incluir isquemia nueva o empeorada que se presenta como anomalías del movimiento de la pared, y es crucial en el diagnóstico de enfermedades de las arterias coronarias36. Además, los sujetos con insuficiencia cardíaca a veces pueden parecer asintomáticos en reposo, ya que el corazón sacrifica su eficiencia para mantener el mismo gasto cardíaco37,38. Así, al empujar el corazón hacia sus límites durante el ejercicio, la falta de eficiencia se hace evidente. Sin embargo, en los procedimientos actuales, las imágenes de ultrasonido se obtienen solo antes y después del ejercicio. Con el aparato engorroso, es imposible adquirir datos durante el ejercicio, que pueden contener información valiosa en tiempo real cuando se inician nuevas anomalías39 (Discusión complementaria 7). Además, debido a que las imágenes se obtienen tradicionalmente después del ejercicio, una recuperación rápida puede enmascarar cualquier respuesta patológica transitoria durante el estrés y dar lugar a exámenes falsos negativos40. Además, el punto final para terminar el ejercicio es subjetivo, lo que puede resultar en pruebas subóptimas.

El parche ultrasónico portátil es ideal para superar estos desafíos. El dispositivo se puede acoplar al tórax con una restricción mínima al movimiento del sujeto, proporcionando un registro continuo de las actividades cardíacas antes, durante y después del ejercicio con artefactos de movimiento insignificantes (Datos ampliados Fig. 4). Esto no solo captura las respuestas en tiempo real durante la prueba, sino que también ofrece datos objetivos para estandarizar el punto final y mejora la seguridad del paciente durante toda la prueba (Discusión complementaria 7). Usamos silicona liquidus como acoplante para lograr imágenes de calidad estable en lugar de geles de ultrasonido a base de agua que se evaporan con el tiempo (Figuras complementarias 20 y 21 y Discusión complementaria 8). No observamos irritación de la piel ni alergia después de 24 h de uso continuo (Fig. 22 complementaria). La frecuencia cardíaca del sujeto se mantuvo estable con una temperatura constante del dispositivo de aproximadamente 32 °C después de que el dispositivo funcionó continuamente durante 1 h (Fig. 23 complementaria). Además, se probó un dispositivo en diferentes sujetos (Fig. 24 complementaria). Los resultados reproducibles indican el rendimiento estable y fiable de la cámara portátil.

Realizamos una ecocardiografía de estrés para demostrar el rendimiento del dispositivo durante el ejercicio (Discusión complementaria 7). El dispositivo se adjuntó al sujeto para el registro continuo a lo largo del eje largo paraesternal durante todo el proceso, que constaba de tres etapas principales (Fig. 4a). En la etapa de descanso, el sujeto yacía en posición supina. En la etapa de ejercicio, el sujeto se ejercitaba en una bicicleta estática con varios intervalos hasta alcanzar una frecuencia cardíaca máxima posible. En la etapa de recuperación, el sujeto se colocó nuevamente en posición supina. El dispositivo demostró un seguimiento ininterrumpido de las actividades del ventrículo izquierdo, incluida la ecocardiografía en modo M correspondiente y la forma de onda de frecuencia cardíaca sincronizada (Fig. 4b, c, datos extendidos, Fig. 5 y video complementario 3). Examinamos una sección representativa de cada etapa de prueba y extrajimos la sístole final del diámetro interno del ventrículo izquierdo (LVID) y la diástole final del diámetro interno del ventrículo izquierdo (LVIDd) (Fig. 4d). Los LVID y LVIDd del sujeto se mantuvieron estables durante la etapa de descanso (Fig. 4e). En la etapa de ejercicio, el tabique interventricular y la pared posterior del ventrículo izquierdo del sujeto se movieron más cerca de la superficie de la piel, y esta última se movió más que la primera, lo que resultó en una disminución de LVID y LVIDd. En la etapa de recuperación, los LVID y LVIDd volvieron lentamente a la normalidad. La variación en el acortamiento fraccional, una medida de la contractilidad muscular cardíaca, refleja la demanda cambiante de suministro de sangre en diferentes etapas de la ecocardiografía de estrés (Fig. 4e). En particular, la sección 4 de la figura 4b incluye períodos de ejercicio e intervalos de descanso, cuando los patrones de una respiración profunda también se pueden ver a partir de los movimientos de la pared posterior del ventrículo izquierdo (figura 4f).

a, Tres etapas de la ecocardiografía de estrés. En la etapa de descanso, el sujeto se acostó en decúbito supino durante alrededor de 4 min. En la etapa de ejercicio, el sujeto montó en bicicleta estacionaria por cerca de 15 min, con intervalos para descanso. En la etapa de recuperación, el sujeto volvió a acostarse en decúbito supino durante unos 10 min. El generador de imágenes portátil se adjuntó al pecho del sujeto durante toda la prueba, incluso durante las transiciones entre las etapas. b, Ecocardiografía continua en modo M extraída de las imágenes paraesternales en modo B de vista de eje largo de todo el proceso. Se identifican las características clave del tabique interventricular y la pared posterior del ventrículo izquierdo. Las etapas de descanso, ejercicio (con intervalos de descanso) y recuperación están etiquetadas. c) Variaciones en la frecuencia cardíaca extraídas de la ecocardiografía en modo M. d, Imágenes ampliadas de las secciones 1 (descanso), 2 (ejercicio) y 3 (recuperación) (cuadros discontinuos) en b. e, Formas de onda del diámetro interno del ventrículo izquierdo al final de la diástole (LVIDd) y del diámetro interno del ventrículo izquierdo al final de la sístole (LVID) de las tres secciones diferentes del registro y los acortamientos fraccionarios promedio correspondientes. f, Imágenes ampliadas de la sección 4 (recuadro punteado) durante el ejercicio con intervalos de descanso en b. En el primer intervalo, el sujeto respiró profundamente rítmicamente seis veces, mientras que durante el ejercicio no parece haber signos evidentes de una respiración profunda, probablemente porque el sujeto cambió de respiración diafragmática (reposo) a torácica (ejercicio), que es menos profundo y por lo general toma menos tiempo.

Las enfermedades cardiovasculares a menudo se asocian con cambios en la capacidad de bombeo del corazón, que podría medirse por el volumen sistólico, el gasto cardíaco y la fracción de eyección. El monitoreo continuo no invasivo de estos índices es valioso para la detección temprana y la vigilancia de las afecciones cardiovasculares (Discusión complementaria 9). La información crítica incorporada en estas formas de onda puede ayudar a determinar con precisión los factores de riesgo potenciales y rastrear el estado de salud41 (Discusión complementaria 10). Por otro lado, el procesamiento de flujos de datos de imágenes sin precedentes, si se realiza manualmente, puede ser abrumador para los médicos, lo que potencialmente introduce variabilidad entre observadores o incluso errores42.

El procesamiento automático de imágenes puede superar los desafíos. Aplicamos una red neuronal de aprendizaje profundo para extraer información clave (por ejemplo, el volumen del ventrículo izquierdo en la vista apical de cuatro cámaras) del flujo continuo de imágenes (Fig. 5a, Fig. 25 complementaria y Discusión complementaria 11). Evaluamos diferentes tipos de modelos de aprendizaje profundo43 a través de las imágenes de salida y las formas de onda del volumen del ventrículo izquierdo (datos extendidos, figuras 6 y 7, tabla complementaria 3 y video complementario 4). El modelo FCN-32 supera a otros en función de los análisis cualitativos y cuantitativos (Figura complementaria 26, Tablas complementarias 4 y 5 y Discusión complementaria 11). También aplicamos el aumento de datos para expandir el conjunto de datos y mejorar el rendimiento (Figura 27 complementaria y Discusión complementaria 11).

a, Flujo de trabajo esquemático. Las imágenes preprocesadas se utilizan para entrenar el modelo FCN-32. El modelo entrenado acepta las imágenes sin procesar y predice el volumen del ventrículo izquierdo (VI), en función del cual se derivan el volumen sistólico, el gasto cardíaco y la fracción de eyección. b, Forma de onda del volumen del ventrículo izquierdo generada por el modelo FCN-32 tanto del generador de imágenes portátil (WI) como del generador de imágenes comercial (CI) (izquierda). Las características críticas están etiquetadas en un ciclo cardíaco detallado (derecha). c, análisis de Bland-Altman del promedio de (eje x) y la diferencia entre (eje y) los volúmenes ventriculares izquierdos generados por el modelo y etiquetados manualmente para los reproductores de imágenes portátiles (negro) y comerciales (rojo). Las líneas discontinuas indican el intervalo de confianza del 95 % y aproximadamente el 95 % de los puntos de datos se encuentran dentro del intervalo para ambas cámaras. Las líneas sólidas indican las diferencias de medias. d, Comparación del volumen sistólico, el gasto cardíaco y la fracción de eyección extraídos de los resultados de los reproductores de imágenes portátiles y comerciales. Los datos son la media y la desviación estándar de doce ciclos cardíacos (n = 12). e, La forma de onda del volumen del ventrículo izquierdo generada por el modelo en la etapa de recuperación. f, Tres secciones representativas de la grabación de las etapas inicial, media y final de e. Volumen sistólico final (ESV), volumen diastólico final (EDV), volumen sistólico y fracción de eyección (g) y gasto cardíaco y formas de onda de frecuencia cardíaca (h) derivadas de la forma de onda del volumen del ventrículo izquierdo. El volumen sistólico final y el volumen diastólico final se recuperan gradualmente hasta el rango normal en la sección final. El volumen sistólico aumenta de aproximadamente 60 ml a aproximadamente 70 ml. La fracción de eyección disminuye desde alrededor del 80% hasta alrededor del 60%. El gasto cardíaco disminuye de aproximadamente 11 l min-1 a aproximadamente 9 l min-1, lo que indica que la disminución de la frecuencia cardíaca de aproximadamente 175 lpm a aproximadamente 130 lpm eclipsó el aumento del volumen sistólico. AS, sístole auricular; IC: contracción isovolumétrica; IR, relajación isovolumétrica; RI, entrada rápida.

Los volúmenes ventriculares izquierdos de salida para los reproductores de imágenes portátiles y comerciales muestran morfologías de forma de onda similares (Fig. 5b, izquierda). A partir de las formas de onda, se pueden identificar las fases correspondientes de un ciclo cardíaco (Fig. 5b, derecha y Datos extendidos Fig. 8). El análisis de Bland-Altman brinda una comparación cuantitativa entre los volúmenes ventriculares izquierdos generados por el modelo y etiquetados manualmente, lo que indica un rendimiento estable y confiable del modelo FCN-3244 (Fig. 5c y Discusión complementaria 11). Las diferencias medias en el volumen del ventrículo izquierdo son ambas de aproximadamente −1,5 ml, lo que es aceptable para el diagnóstico médico estándar45. Luego derivamos el volumen sistólico, el gasto cardíaco y la fracción de eyección de las formas de onda del volumen del ventrículo izquierdo. No se observa una diferencia marcada en los promedios o desviaciones estándar entre los dos dispositivos (Fig. 5d). Los resultados verificaron el rendimiento comparable del generador de imágenes portátil con el generador de imágenes comercial.

El volumen del ventrículo izquierdo cambia constantemente y generalmente sigue un patrón de estado estacionario en reposo en sujetos sanos. Por lo tanto, el volumen sistólico, el gasto cardíaco y la fracción de eyección también tienden a permanecer constantes. Sin embargo, patologías cardíacas o actividades cotidianas ordinarias como el ejercicio pueden cambiar dinámicamente esos índices. Para validar el rendimiento del generador de imágenes portátil en situaciones dinámicas, extrajimos el volumen del ventrículo izquierdo de los registros en la etapa de recuperación de la ecocardiografía de estrés (Fig. 5e). Las dimensiones del ventrículo izquierdo no se pueden determinar con precisión cuando las imágenes se recopilan en posición de pie, debido a las limitaciones anatómicas del cuerpo humano (Fig. 28 complementaria y Discusión complementaria 9). Debido a la respiración profunda después del ejercicio, a veces los pulmones bloqueaban el corazón en la imagen. Utilizamos un algoritmo de imputación de imágenes para complementar la parte bloqueada (Fig. 29 complementaria y Discusión complementaria 11). La forma de onda adquirida muestra una tendencia creciente en el volumen del ventrículo izquierdo. La figura 5f ilustra tres secciones representativas de la grabación tomadas desde el principio, la mitad y el final de la etapa de recuperación. En el tramo inicial, la etapa de diástasis apenas se nota debido a la frecuencia cardíaca elevada. En la sección central, la etapa de diástasis se vuelve visible. En el tramo final, la frecuencia cardíaca desciende notablemente. Los volúmenes al final de la diástole y al final de la sístole están aumentando, porque la disminución de los latidos del corazón durante la recuperación permite más tiempo para que la sangre llene el ventrículo izquierdo46 (Fig. 5g). El volumen sistólico aumenta gradualmente, lo que indica que el volumen telediastólico aumenta ligeramente más rápido que el volumen telesistólico (Fig. 5g). La fracción de eyección disminuye a medida que disminuye la contracción del corazón durante la recuperación (Fig. 5g). El gasto cardíaco se reduce, lo que indica una mayor influencia provocada por la disminución de la frecuencia cardíaca que el aumento del volumen sistólico (Discusión complementaria 9).

La ecocardiografía es crucial en el diagnóstico de enfermedades cardíacas, pero la implementación actual en las clínicas es engorrosa y limita su aplicación en la monitorización continua. Las tecnologías emergentes basadas en módulos rígidos portátiles25 o parches flexibles47 carecen de una o más de las propiedades ideales de las tecnologías de ultrasonido portátil (Tabla 2 de datos ampliados). En este trabajo, proporcionamos adquisiciones ininterrumpidas cuadro por cuadro de imágenes cardíacas incluso cuando el sujeto estaba realizando ejercicio intenso. Además, el generador de imágenes portátil con aprendizaje profundo brindó información procesable mediante la generación automática y continua de curvas de métricas cardíacas críticas, como el desplazamiento del miocardio, el volumen sistólico, la fracción de eyección y el gasto cardíaco, que son muy deseables en cuidados intensivos, manejo de enfermedades cardiovasculares y deportes. ciencia48. Esta capacidad no tiene precedentes en la práctica clínica convencional9 y la no invasividad puede extender los beneficios potenciales a las poblaciones ambulatorias y atléticas.

Las implicaciones de esta tecnología van mucho más allá de obtener imágenes del corazón, ya que se puede generalizar para obtener imágenes de otros tejidos profundos, como la vena cava inferior, la aorta abdominal, la columna vertebral y el hígado (Fig. 30 complementaria). Por ejemplo, como se demostró en un procedimiento de biopsia guiada por ultrasonido en un quiste fantasma (Fig. 31 complementaria), las dos secciones de imágenes ortogonales presentan todo el proceso de biopsia simultáneamente, liberando una mano del operador (Video complementario 5). La capacidad de habilitación única de esta tecnología elimina la necesidad de que un operador sostenga constantemente el dispositivo.

Podrían surgir otros esfuerzos futuros mejorando aún más las resoluciones espaciales (Figura complementaria 32). Un escáner tridimensional solo puede proporcionar la curvatura de un pecho humano estático. Para adaptarse a la curvatura dinámica del tórax, se deben desarrollar algoritmos de imagen avanzados para compensar la distorsión de fase y, por lo tanto, mejorar las resoluciones espaciales. Además, el reproductor de imágenes portátil está conectado al sistema de back-end para el procesamiento de datos por medio de un cable flexible (Fig. 33 complementaria) y el trabajo futuro debe centrarse en la miniaturización e integración del sistema. Además, la red neuronal FCN-32 solo se puede aplicar a sujetos en el conjunto de datos de entrenamiento en la actualidad. Su capacidad de generalización podría mejorarse potencialmente ampliando el conjunto de datos de entrenamiento u optimizando la red con estrategias de aprendizaje de pocos disparos49 o aprendizaje de refuerzo50, lo que permitirá que el modelo se adapte a una población más grande.

El metal líquido eutéctico de galio-indio, tolueno, alcohol etílico, acetona y alcohol isopropílico se adquirieron de Sigma-Aldrich. SEBS (G1645) se obtuvo de Kraton. Se compró silicona (Ecoflex 00-30) a Smooth-On como material de encapsulación del dispositivo. La silicona (Silbione) se obtuvo de Elkem Silicones como acoplante de ultrasonidos. El gel de transmisión de ultrasonidos Aquasonic se compró a Parker Laboratories. El compuesto 1-3 (PZT-5H) se adquirió de Del Piezo Specialties. El epoxi de plata (Von Roll 3022 E-Solder) se obtuvo de EIS. El cable de película conductora anisotrópica se adquirió de Elform.

Diseñamos la matriz de transductores en una geometría ortogonal, similar a una matriz cruzada de Mills (Fig. 34 complementaria), para lograr vistas estándar biplano simultáneamente. Para los transductores, elegimos el compuesto 1-3 para transmitir y recibir ondas de ultrasonido porque posee un acoplamiento electromecánico superior18. Además, la impedancia acústica de los compuestos 1-3 es similar a la de la piel, lo que maximiza la energía acústica que se propaga en los tejidos humanos19. La capa de respaldo amortigua el efecto de timbre, amplía el ancho de banda y, por lo tanto, mejora la resolución espacial18,51.

Utilizamos una estrategia de alineación automática para fabricar la matriz ortogonal. El método existente para unir la capa de respaldo al compuesto 1-3 consistía primero en cortar en dados muchas piezas pequeñas de la capa de respaldo y el compuesto 1-3, y luego unir cada par uno por uno. Se necesitaba una plantilla para alinear las piezas pequeñas. Este método fue de muy baja eficiencia. En este estudio, unimos una pieza grande de capa de respaldo con una pieza grande de compuesto 1-3 y luego las cortamos en pedazos pequeños con configuraciones diseñadas. Luego, la matriz cortada en cubitos se alinea automáticamente en cinta adhesiva con alta uniformidad y alineación perfecta.

Los electrodos basados en metal líquido eutéctico de galio-indio se fabrican para lograr una mejor capacidad de estiramiento y una mayor resolución de fabricación que los electrodos existentes basados en una película delgada de cobre con forma de serpentina. Las aleaciones eutécticas de galio-indio generalmente se modelan a través de enfoques como la litografía de estarcido52, la deposición enmascarada53, la impresión por inyección de tinta54, la impresión por microcontacto55 o la canalización microfluídica56. Aunque estos enfoques son confiables, tienen una resolución de patrón limitada o requieren hardware de impresión o fotolitografía sofisticado. El hardware sofisticado hace que la fabricación sea complicada y requiera mucho tiempo, lo que presenta un desafío en el desarrollo de dispositivos electrónicos portátiles compactos y compatibles con la piel.

En este estudio, explotamos una nueva tecnología para la creación de patrones. Primero serigrafiamos una fina capa de metal líquido sobre un sustrato. Una consideración clave antes de la serigrafía era cómo lograr que el metal líquido humedeciera el sustrato. Para resolver este problema, dispersamos grandes partículas de metal líquido en pequeñas micropartículas utilizando un sonicador de punta (Fig. 2 complementaria). Cuando las micropartículas entraron en contacto con el aire, su capa más externa generó una capa de óxido, lo que redujo la tensión superficial y evitó que esas micropartículas se agregaran. Además, utilizamos SEBS al 1,5 % en peso como matriz polimérica para dispersar las partículas de metal líquido porque el SEBS podía humedecer bien la superficie del metal líquido. También usamos SEBS como sustrato. Por lo tanto, el SEBS en la matriz y el sustrato podría fusionarse y curarse juntos después de la serigrafía, permitiendo que la capa de metal líquido se adhiera al sustrato de manera eficiente y uniforme. Luego usamos la ablación con láser para eliminar selectivamente el metal líquido del sustrato para formar electrodos estampados.

La gran cantidad de elementos transductores piezoeléctricos en la matriz requiere muchos de estos electrodos para abordar cada elemento individualmente. Diseñamos un electrodo superior de cuatro capas y un electrodo de tierra común. Hay capas de SEBS entre diferentes capas de electrodos de metal líquido como aislamiento. Para exponer todas las capas de electrodos para conectarlos a los elementos transductores, utilizamos la ablación con láser para perforar los accesos de interconexión verticales21. Además, creamos una capa de blindaje estirable usando metal líquido y la conectamos a tierra a través de un acceso de interconexión vertical, que protegió efectivamente el dispositivo de los ruidos electromagnéticos externos (Fig. 8 complementaria).

Antes de unir los electrodos a la matriz de transductores, cubrimos por rotación una solución de tolueno y etanol (relación de volumen 8:2) en la parte superior del electrodo multicapa para ablandar el elastómero a base de metal líquido, también conocido como "soldadura con solvente". . El SEBS ablandado proporcionó una superficie de contacto suficiente, lo que podría ayudar a formar una fuerza de van der Waals relativamente fuerte entre los electrodos y el metal en la superficie del transductor. Después de unir los electrodos a la matriz de transductores, dejamos el dispositivo a temperatura ambiente para que el solvente se evapore. La fuerza de unión final de más de 200 kPa es más fuerte que la de muchos adhesivos comerciales22.

Para encapsular el dispositivo, irrigamos el dispositivo en una placa de Petri con elastómero de silicona sin curar (Ecoflex 00-30, Smooth-On) para llenar el espacio entre los electrodos superior e inferior y la ranura entre los elementos del transductor. Luego curamos el elastómero de silicona en un horno durante 10 min a 80 °C. Como material de relleno, suprime las ondas de corte espurias de los elementos adyacentes, aislando efectivamente la diafonía entre los elementos18,19. Dicho esto, creemos que la razón principal de la supresión de las ondas de corte falsas es el epoxi del compuesto 1-3, que limita la vibración lateral de los materiales piezoeléctricos. El Ecoflex como material de relleno puede haber contribuido pero no jugó un papel principal porque la ranura no es demasiado ancha, solo de 100 a 200 µm. Levantamos el portaobjetos de vidrio del electrodo superior y cubrimos directamente el electrodo superior con una capa protectora. Luego levantamos el portaobjetos de vidrio del electrodo inferior para liberar todo el dispositivo. Finalmente, la serigrafía de una capa de aproximadamente 50 μm de adhesivo de silicona en la superficie del dispositivo completó toda la fabricación.

Las matrices de ultrasonido portátiles existentes pueden lograr una excelente capacidad de estiramiento mediante películas delgadas de metal en forma de serpentina como electrodos19,26. La geometría serpentina, sin embargo, limita severamente la relación de llenado de los componentes funcionales, impidiendo el desarrollo de sistemas que requieran una alta densidad de integración o un paso pequeño. En este estudio, elegimos usar metal líquido como electrodo debido a su gran capacidad de estiramiento intrínseco, lo que hace posible el electrodo de alta densidad. El electrodo de metal líquido estampado tenía un ancho mínimo de aproximadamente 30 μm con una ranura de aproximadamente 24 μm (Fig. 3 complementaria), un orden de magnitud más fino que otros electrodos estirables18,26,57. El electrodo de metal líquido es ideal para conectar matrices con un paso pequeño58.

Este electrodo de metal líquido exhibió una alta conductividad, una capacidad de estiramiento excepcional y un cambio de resistencia insignificante bajo tensión de tracción (Fig. 1b y Fig. 4 complementaria). La resistencia inicial al 0 % de deformación fue de 1,74 Ω (correspondiente a una conductividad de alrededor de 11 800 S m−1), comparable con los estudios informados59,60. La resistencia aumentó gradualmente con la tensión hasta que el electrodo alcanzó la tensión de falla de aproximadamente 750% (Fig. 1b y Fig. 4 complementaria). La resistencia relativa es un parámetro ampliamente utilizado para caracterizar el cambio en la resistencia de un conductor (es decir, el electrodo de metal líquido en este caso) bajo diferentes deformaciones relativas a la resistencia inicial58,59,60. La resistencia relativa no tiene unidades. Cuando la deformación fue del 0%, la resistencia inicial R0 fue de 1,74 Ω. Cuando el electrodo estaba bajo una tensión del 750%, el electrodo se rompió y se midió que la resistencia R en el punto de ruptura era de 44,87 Ω. Por lo tanto, la resistencia relativa (R/R0) en el punto de ruptura fue de 25,79.

Para investigar la fatiga del electrodo, los sometimos a una tensión de tracción cíclica al 100% (Fig. 1c). Los 500 ciclos iniciales observaron un aumento gradual en la resistencia del electrodo debido a que el metal líquido, al estirarse, podía exponer más superficies. Estas nuevas superficies se oxidaron después del contacto con el aire, lo que provocó un aumento de la resistencia (Fig. 4 complementaria). Después de los 500 ciclos iniciales, el electrodo de metal líquido exhibió una resistencia estable porque, después de un período de ciclos, no quedaron expuestas muchas superficies nuevas.

Este estudio es el primero en utilizar electrodos a base de metal líquido para conectar elementos transductores de ultrasonido. La fuerza de unión entre ellos decide directamente la robustez y resistencia del dispositivo. Esto es especialmente crítico para el parche portátil, que estará sujeto a deformaciones repetidas durante el uso. Por lo tanto, caracterizamos la fuerza de unión del electrodo al elemento transductor mediante una prueba de cizallamiento de vuelta. El electrodo de metal líquido se unió primero con el elemento transductor. Los otros lados del electrodo y el elemento se fijaron con capas de soporte rígidas. La capa de soporte sirve para ser sujetada por las mordazas de tracción de la máquina de ensayo. Las muestras se dañarán si se sujetan directamente con las mordazas. Luego se aplicó un estiramiento uniaxial a la muestra a una velocidad de deformación de 0,5 s−1. La prueba se detuvo cuando el electrodo se deslaminó del elemento transductor. Se unió una película de SEBS con un elemento transductor y realizamos la prueba de cizallamiento con el mismo método. Los valores máximos de la curva se usaron para representar la resistencia al corte del solape (Fig. 1d). La fuerza de unión entre la película SEBS pura y el elemento transductor fue de aproximadamente 250 kPa, y entre el electrodo y el elemento transductor fue de aproximadamente 236 kPa, ambos más fuertes que muchos adhesivos comerciales (Tabla complementaria 2). Los resultados indican la unión robusta entre el electrodo y el elemento, evitando que los electrodos se deslaminen bajo diversas deformaciones. Esta unión robusta no tiene ninguna limitación en las presiones de ultrasonido que se pueden transducir.

El coeficiente de acoplamiento electromecánico de los elementos transductores se calculó en 0,67, a la par con el de las sondas comerciales (0,58–0,69)61. Este rendimiento superior se debió en gran medida a la técnica para unir elementos transductores y electrodos a temperatura ambiente en este estudio, que protegió el material piezoeléctrico del daño y la despolarización inducidos por el calor. El ángulo de fase fue >60°, sustancialmente mayor que la mayoría de los estudios anteriores18,62, lo que indica que la mayoría de los dipolos en el elemento se alinearon bien después de la unión63. El gran ángulo de fase también demostró el excepcional rendimiento de acoplamiento electromecánico del dispositivo. La pérdida dieléctrica es crítica para evaluar el proceso de unión porque representa la cantidad de energía consumida por el elemento transductor en la interfaz de unión20. La pérdida dieléctrica promedio de la matriz fue de 0,026, a la par con la de las sondas de ultrasonido rígidas informadas (0,02–0,04) 64,65,66, lo que indica una energía insignificante consumida por este enfoque de unión (Figura complementaria 1b). El eco de respuesta se caracterizó en los dominios de tiempo y frecuencia (Fig. 1c complementaria), de donde se derivó la relación señal-ruido de aproximadamente 35 dB y aproximadamente el 55% del ancho de banda. Se han caracterizado los valores de diafonía entre un par de elementos adyacentes y un par de segundos vecinos más cercanos (Fig. 1d complementaria). La diafonía promedio estuvo por debajo del estándar de −30 dB en el campo, lo que indica una interferencia mutua baja entre los elementos.

Caracterizamos el generador de imágenes portátil utilizando un fantasma multipropósito comercial con muchos reflectores de diferentes formas, diseños e impedancias acústicas en varios lugares (CIRS ATS 539, CIRS Inc.) (Figura complementaria 11). Los datos recopilados se presentan en la Tabla 1 de datos ampliados. Para la mayoría de las pruebas, el dispositivo se conectó primero a la superficie fantasma y se giró para garantizar el mejor plano de imagen. Los datos de imagen sin procesar se guardaron para garantizar la mínima pérdida de información causada por la conversión de doble a int8. Luego, los datos de imagen sin procesar se procesaron utilizando la función 'scanConversion' proporcionada en la caja de herramientas de k-Wave para restaurar la ventana de imagen en forma de sector (datos restaurados). Aplicamos upsampling cinco veces tanto en dirección vertical como lateral. Los datos sobremuestreados finalmente se convirtieron a la unidad dB usando:

La profundidad de penetración se probó con un grupo de líneas de mayor impedancia acústica que el fondo circundante distribuidas a diferentes profundidades en el fantasma. La profundidad de penetración se define como la profundidad de la línea más profunda que es diferenciable del fondo (6 dB más alto en valor de píxel). Debido a que la línea más profunda disponible en este estudio estaba a una profundidad de 16 cm y todavía era reconocible desde el fondo, la profundidad de penetración se determinó como >16 cm.

La exactitud se define como la precisión de la distancia medida. La precisión se probó con los grupos verticales y laterales de fantasmas de línea. La distancia física entre los dos píxeles más cercanos en las direcciones vertical y lateral se calculó como:

Adquirimos la distancia medida entre dos líneas (que se muestra como dos puntos brillantes en la imagen) contando el número de píxeles entre los dos puntos y multiplicándolos por Δy o Δx, según la dirección de la medición. Las distancias medidas a diferentes profundidades se compararon con la realidad del terreno descrita en la hoja de datos. Entonces la precisión puede ser calculada por:

La precisión lateral se presentó como la precisión media de los cuatro pares vecinos de líneas laterales a una profundidad de 50 mm en el fantasma.

Las resoluciones espaciales se probaron utilizando los grupos de cables laterales y verticales. Para las resoluciones a diferentes profundidades, se calculó el ancho total a la mitad del máximo de la función de dispersión de puntos en las direcciones vertical o lateral para cada cable. Las resoluciones vertical y lateral podrían derivarse luego multiplicando el número de píxeles dentro del ancho completo a la mitad del máximo por Δy o Δx, dependiendo de la dirección de medición. Las resoluciones de elevación se probaron girando la cámara para formar un ángulo de 45° entre la apertura de la cámara y las líneas. Luego, el punto brillante en las imágenes en modo B revelaría la dispersión fuera del plano de la imagen. Se aplicó el mismo proceso que para el cálculo de las resoluciones laterales para obtener las resoluciones de elevación. Las resoluciones espaciales en diferentes áreas de imágenes también se caracterizaron con el grupo lateral de cables. Se ubicaron nueve alambres a ±4 cm, ±3 cm, ±2 cm, ±1 cm y 0 cm del centro. Las resoluciones lateral y axial de las imágenes en modo B de esos cables se calcularon con el mismo método.

Tenga en cuenta que la resolución lateral empeora con la profundidad, principalmente debido a la formación del haz de recepción (Fig. 15 complementaria). Hay dos señales en forma de haz, A y B. La resolución lateral del punto A (x1) es obviamente mejor que la del punto B (x2). El hecho de que la resolución lateral empeore con la profundidad es inevitable en todas las imágenes por ultrasonido, siempre que se utilice formación de haces de recepción.

En cuanto a los diferentes métodos de formación de haz de transmisión, el compuesto de haz ancho es el mejor porque puede lograr un efecto de enfoque sintético en toda el área de insonación. Cuanto mejor sea el efecto de enfoque, mayor será la resolución lateral, por lo que la resolución lateral del compuesto de haz ancho es mejor que los otros dos métodos de transmisión a la misma profundidad. Además, el escaneo de múltiples ángulos utilizado en la composición de haz ancho puede mejorar la resolución en áreas de ángulo alto. El escaneo de múltiples ángulos combina transmisiones en diferentes ángulos para lograr una alta relación señal-ruido global, lo que resulta en resoluciones mejoradas.

La resolución de elevación solo se puede caracterizar cuando el objetivo de la imagen está directamente debajo del transductor. Para aquellos objetivos que están lejos del centro, es difícil obtener imágenes, lo que hace que sus resoluciones de elevación sean difíciles de calcular. Al caracterizar la resolución de elevación, el dispositivo debe girar 45°. En este caso, la mayoría de las ondas ultrasónicas reflejadas por esos cables no pueden regresar al dispositivo debido a los grandes ángulos de incidencia. Por lo tanto, esos cables no se pueden capturar en las imágenes en modo B. Una posible solución es disminuir el ángulo de rotación del dispositivo, lo que puede ayudar a capturar más cables distribuidos lateralmente en la imagen en modo B. Sin embargo, un ángulo de rotación pequeño hará que la imagen de elevación se fusione con la imagen lateral, lo que aumenta el error de cálculo de la resolución de elevación. Teniendo en cuenta esas razones, solo caracterizamos la resolución de elevación de los objetivos de imágenes directamente debajo de la matriz de transductores.

La resolución de contraste, el contraste mínimo que puede diferenciar el sistema de imágenes, se probó con objetos en escala de grises. Las imágenes en modo B recopiladas se muestran en la Fig. 2. Debido a que los objetivos con +3 y −3 dB, el contraste más bajo disponible en este estudio, aún podrían reconocerse en las imágenes, la resolución de contraste del generador de imágenes portátil se determina como <3 dB.

El rango dinámico en un sistema de ultrasonido se refiere al rango de contraste que se puede mostrar en el monitor. El contraste entre un objeto y el fondo se indica mediante el valor promedio de gris de todos los píxeles del objeto en la pantalla. El valor de gris es linealmente proporcional al contraste. Cuanto mayor sea el contraste, mayor será el valor de gris. Debido a que la ventana de visualización usaba el tipo de datos 'uint8' para diferenciar la escala de grises, el rango dinámico se definió como el rango de contraste con un valor de gris que va de 0 a 255.

El objeto con un contraste de −15 dB tiene el valor de gris promedio más bajo, mientras que el objeto con un contraste de +15 dB tiene el más alto (Fig. 16 complementaria). En nuestro caso, hay seis objetos con diferentes contrastes con el fondo del fantasma. El valor de gris más alto obtenido del objeto con un contraste de +15 dB fue 159,8, mientras que el valor de gris más bajo del objeto con un contraste de -15 dB fue 38,7. Utilizamos un ajuste lineal para extrapolar los contrastes cuando los valores de gris promedio correspondientes eran iguales a 255 y 0, lo que correspondía a contrastes de 39,2 dB y −24,0 dB, respectivamente. Entonces el rango dinámico se determinó como:

La zona muerta se define como la profundidad del fantasma de primera línea que no se ve abrumado por los pulsos iniciales. La zona muerta se probó tomando imágenes de un conjunto específico de fantasmas de cables con diferentes profundidades justo debajo del dispositivo (Fig. 11 complementaria, posición 4) directamente y midiendo los fantasmas de línea que eran visibles en la imagen en modo B.

El ancho de banda del generador de imágenes se define como la relación entre el ancho total a la mitad del máximo en el espectro de frecuencia y la frecuencia central. Se midió mediante una prueba de pulso-eco. Se colocó un trozo de vidrio a 4 cm del dispositivo y la forma de onda de reflexión se recogió con un solo transductor. La forma de onda de reflexión recopilada se convirtió al espectro de frecuencia mediante una transformada rápida de Fourier. El ancho completo a la mitad del máximo se leyó del espectro de frecuencia. Obtuvimos el ancho de banda usando:

La sensibilidad al contraste representa la capacidad del dispositivo para diferenciar objetos con diferentes contrastes de brillo20. La sensibilidad al contraste se probó con los objetos en escala de grises. La sensibilidad al contraste se define como la relación contraste-ruido (CNR) de los objetos que tienen ciertos contrastes con el fondo en la imagen en modo B:

donde μin y σin son la media y la desviación estándar de la intensidad de píxeles dentro del objeto, y μout y σout son la media y la desviación estándar de la intensidad de píxeles del fondo.

La pérdida de inserción se define como la pérdida de energía durante la transmisión y recepción. Se probó en agua con un cristal de cuarzo, un generador de funciones con una impedancia de salida de 50 Ω y un osciloscopio (Rigol DS1104). Primero, el transductor recibió una excitación en forma de una ráfaga de tonos de una onda sinusoidal de 3 MHz del generador de funciones. Entonces el mismo transductor recibió el eco del cristal de cuarzo. Dada la pérdida de energía de 1,9 dB de la transmisión en el cristal de cuarzo y la atenuación del agua de 2,2 × 10−4 dB (mm MHz)−1, la pérdida de inserción podría calcularse como:

La simulación calcula la raíz cuadrada media de la presión acústica en cada punto del campo de simulación definido. El cuadrado medio de la raíz se define en la siguiente ecuación y proporciona una presión acústica promedio durante un tiempo determinado, que está predefinido en una función empaquetada del software. En la ecuación, xi es la presión acústica simulada en el i-ésimo paso de tiempo.

La figura 2c es la raíz cuadrática media simulada del campo de presión acústica transmitido por los transductores ortogonales. La simulación se realizó utilizando MATLAB UltraSound Toolbox67. Cada matriz en fase unidimensional en los transductores ortogonales proporciona un campo de presión acústica en forma de sector. La simulación fusiona dos de estos campos de presión acústica en forma de sector. El procedimiento de formación de imágenes se realizó con los mismos parámetros que las simulaciones.

En la simulación, definimos primero los parámetros del transductor: la frecuencia central de los transductores como 3 MHz, el ancho de los transductores como 0,3 mm, la longitud de los transductores como 2,3 mm, el paso de la matriz como 0,4 mm, el número de elementos como 32 y el ancho de banda de los transductores como 55%. Luego, definimos la combinación de haz ancho (Fig. 13 complementaria) como el método de transmisión: 97 ángulos de transmisión, desde −37.5 ° a +37.5 °, con un tamaño de paso de 0.78 °. Luego, el campo de presión acústica fue el efecto general de las 97 transmisiones. Finalmente, definimos el área de cálculo: −8 mm a +8 mm en la dirección lateral, −6 mm a +6 mm en la dirección de elevación y 0 mm a 140 mm en la dirección axial.

Todos los datos están disponibles en el manuscrito o en Información complementaria.

El código que produjo los hallazgos de este estudio está disponible en https://github.com/UCSD-XuGroup/Wearable-Cardiac-Ultrasound-Imager.

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Damos las gracias a Z. Wu, R. Chen y W. Zhao de orientación y debates sobre los experimentos. Agradecemos a E. Echegaray, M. Kraushaar, X. Guo e Y. Hewei por las pruebas y consultas de ecocardiografía. Este trabajo fue apoyado por los Institutos Nacionales de Salud (NIH) (1R21EB025521-01, 1R21EB027303-01A1, 3R21EB027303-02S1 y 1R01EB033464-01). El contenido es responsabilidad exclusiva de los autores y no representa necesariamente los puntos de vista oficiales de los NIH. Todos los bioexperimentos se realizaron de acuerdo con las pautas éticas del NIH y con la aprobación de la Junta de Revisión Institucional de la Universidad de California, San Diego.

Estos autores contribuyeron por igual: Hongjie Hu, Hao Huang, Mohan Li, Xiaoxiang Gao

Departamento de Nanoingeniería, Universidad de California San Diego, La Jolla, CA, EE. UU.

Hongjie Hu, Hao Huang, Xiaoxiang Gao, Lu Yin, Ray S. Wu, Yuxiang Ma, Muyang Lin, Zhiyuan Lou, Yimu Chen, Yusheng Lei, Xinyu Wang, Ruotao Wang, Wentong Yue, Yizhou Bian, Geonho Park, Joseph Wang y Sheng Xu

Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática, Universidad de California San Diego, La Jolla, CA, EE. UU.

Mohan Li, Chengchangfeng Lu y Sheng Xu

Departamento de Informática e Ingeniería, Universidad de California San Diego, La Jolla, CA, EE. UU.

Qi de Ruixiang

Programa de Ciencia e Ingeniería de Materiales, Universidad de California San Diego, La Jolla, CA, EE. UU.

Xiangjun Chen, Keren Shi, Sai Zhou, Yue Gu, Xinyi Yang, Jing Mu, Shengqiang Cai, Joseph Wang y Sheng Xu

Departamento de Ingeniería Mecánica, Instituto Tecnológico de Massachusetts, Cambridge, MA, EE. UU.

Yuxiang Ma

Programa de Ciencia e Ingeniería de Materiales, Universidad de California, Riverside, CA, EE. UU.

Keren Shi

Departamento de Ingeniería Mecánica y Aeroespacial, Universidad de California San Diego, La Jolla, CA, EE. UU.

Chenghai Li y Shengqiang Cai

Departamento de Anestesiología, Universidad de California, San Diego Health Sulpizio Cardiovascular Center, La Jolla, CA, EE. UU.

Timoteo M. Maus

Departamento de Radiología, Facultad de Medicina, Universidad de California San Diego, La Jolla, CA, EE. UU.

Brady Huang y Sheng Xu

Departamento de Neurocirugía, Universidad de Yale, New Haven, CT, EE. UU.

yue gu

Departamento de Ingeniería Química, Universidad de Stanford, Stanford, CA, EE. UU.

Yusheng Lei

Softsonics, Inc., San Diego, CA, EE. UU.

shu xiang

Departamento de Anestesiología, Sharp Memorial Hospital, San Diego, CA, EE. UU.

Paul W. Corey

Departamento de Bioingeniería, Universidad de California San Diego, La Jolla, CA, EE. UU.

Sheng Xu

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H. Hu, H. Huang, M. Li, XG y S. Xu diseñaron la investigación. H. Hu, H. Huang, M. Li y LY realizaron los experimentos. XG, RQ y M. Li diseñaron y entrenaron la red neuronal. H. Hu, H. Huang, M. Li e YM realizaron el procesamiento de datos y las simulaciones. H. Hu, H. Huang y S.Xu analizaron los datos. H. Hu, H. Huang, M. Li, RSW, RQ, S. Xiang, JW y S. Xu escribieron el artículo. Todos los autores proporcionaron comentarios constructivos y valiosos sobre el manuscrito.

Correspondencia a Sheng Xu.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Nature agradece a David Ouyang, Roger Zemp y los otros revisores anónimos por su contribución a la revisión por pares de este trabajo.

Nota del editor Springer Nature se mantiene neutral con respecto a los reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

a, El generador de imágenes ortogonal consta de cuatro brazos, en los que seis elementos pequeños en una columna se combinan como un elemento largo, y una parte central que comparten los cuatro brazos. Los recuadros azul y rojo etiquetan un elemento largo integrado por seis piezas pequeñas en cada dirección. El número de elementos en una dirección es 32. El paso entre los elementos es de 0,4 mm. Imágenes ópticas en vista superior (b) y vista isométrica (c) que muestran la morfología de la matriz ortogonal. Utilizamos una estrategia de alineación automática para fabricar la matriz ortogonal uniendo una gran pieza de capa de respaldo con una gran pieza de compuesto 1-3 y luego cortándolas en pequeños elementos con configuraciones diseñadas. El recuadro en c muestra los detalles de los elementos. El compuesto 1-3 y la capa de respaldo han sido etiquetados.

Imágenes en modo B de un fantasma de línea obtenidas de diferentes situaciones (a). Izquierda, desde una superficie plana. Medio, de una superficie curvilínea sin corrección de fase. A la derecha, desde una superficie curvilínea con corrección de fase. b, Las resoluciones axial y lateral a diferentes profundidades bajo estas tres situaciones. No se encontró una diferencia obvia en la resolución axial porque depende principalmente de la frecuencia y el ancho de banda del transductor. La resolución lateral del generador de imágenes portátil se mejoró después de la corrección de fase. Imágenes recopiladas en (c), la vista del eje largo paraesternal (PLAX) del corazón y (d), la vista apical de cuatro cámaras cuando se mide con una sonda plana (panel izquierdo), una sonda curva sin corrección de fase (panel central) y una sonda curva con corrección de fase (panel derecho). Los límites del ventrículo izquierdo están marcados con líneas discontinuas blancas en las imágenes. e, Comparación de los índices cardíacos medidos que muestran el impacto de la corrección de fase. Cada medición se basa en la media de cinco ciclos cardíacos consecutivos (n = 5). Las desviaciones estándar están indicadas por las barras de error.

a, Vista de eje largo paraesternal. b, Vista de eje corto paraesternal. c, Vista apical de cuatro cámaras. d, Vista apical de dos cámaras. El generador de imágenes cardíaco ortogonal portátil combina vistas paraesternales de eje largo y eje corto (e) y vistas apicales de cuatro cámaras y apical de dos cámaras sin rotación (f). El generador de imágenes portátil puede capturar dos vistas paraesternales desde una sola posición o dos vistas apicales desde otra posición única. El esternón y las costillas están etiquetados para indicar los espacios intercostales.

Las cuatro vistas recopiladas cuando el sujeto está sentado (a), de pie (b), inclinado (c), acostado (d) y acostado de lado (e). Las vistas PLAX y PSAX pueden mantener su calidad en diferentes posturas, mientras que la calidad de las vistas A4C y A2C solo se puede lograr cuando se está acostado de lado. A2C, vista apical de dos cámaras; A4C, vista apical de cuatro cámaras; PLAX, vista eje largo paraesternal; PSAX, vista de eje corto paraesternal.

Imágenes representativas en modo B y modo M durante el descanso (a), el ejercicio (b) y la recuperación (c). La línea roja resalta la sección del modo M correspondiente al marco del modo B actual. Se pueden ver más detalles en el Video complementario 3.

Al evaluar cualitativamente el resultado, no encontramos "nerviosismo" en el video complementario 4. El ventrículo izquierdo segmentado se contrae y se relaja de manera tan natural como el video en modo B. Los límites de segmentación son suaves con la mayor fidelidad. En comparación con la imagen original en modo B, el modelo FCN-32 tiene la mejor concordancia entre todos los modelos utilizados en este estudio.

Esas formas de onda provienen de segmentar el mismo video en modo B. Cualitativamente, la forma de onda generada por el modelo FCN-32 gana la mejor estabilidad y el menor ruido, y la morfología de la forma de onda es más constante de un ciclo a otro. Cuantitativamente, los resultados de la comparación de esos modelos se encuentran en la Fig. 26 complementaria, que muestra que el modelo FCN-32 tiene la intersección media más alta sobre la unión, mostrando el mejor rendimiento en este estudio.

Las filas son imágenes en modo B de vistas A4C, A2C, PLAX y PSAX en la misma fase. Las columnas son imágenes en modo B de la misma vista durante el llenado ventricular, la contracción auricular, la contracción isovolumétrica, el final de la eyección y la relajación isovolumétrica. Las líneas discontinuas destacan las principales características de la fase actual. Las líneas azuladas significan una reducción en el volumen de la cámara etiquetada. Las líneas rojizas significan expansión en el volumen de la cámara etiquetada. Las líneas amarillentas significan retención en el volumen de la cámara etiquetada. A2C, vista apical de dos cámaras; A4C, vista apical de cuatro cámaras; LA, aurícula izquierda; VI, ventrículo izquierdo; TSVI: tracto de salida del ventrículo izquierdo; RA, aurícula derecha; RV, ventrículo derecho; PLAX, vista eje largo paraesternal; PSAX: vista de eje corto paraesternal.

Este archivo contiene Discusiones complementarias 1 a 11, Figuras complementarias 1 a 34, Tablas complementarias 1 a 5 y Referencias complementarias.

Vistas cardíacas de eje largo y corto representadas por una matriz ortogonal.

Vistas apicales cardíacas de cuatro y dos cámaras con una matriz ortogonal.

Imágenes cardíacas continuas durante el reposo, el ejercicio y la recuperación.

Resultados de la segmentación del ventrículo izquierdo por FCN-32.

Biopsia guiada por imágenes en un fantoma por una matriz ortogonal.

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Reimpresiones y permisos

Hu, H., Huang, H., Li, M. et al. Un generador de imágenes de ultrasonido cardíaco portátil. Naturaleza 613, 667–675 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-022-05498-z

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Recibido: 11 mayo 2022

Aceptado: 31 de octubre de 2022

Publicado: 25 enero 2023

Fecha de emisión: 26 de enero de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-022-05498-z

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