Ole Marius Hoel Rindal

Ultralyd-forbedringer gir også utfordringer

Pasienter og helsepersonell nyter i dag godt av at medisinsk ultralyd har gjennomgått en formidabel teknologisk utvikling. Men teknologiske framskritt kan også by på nye utfordringer.

Ultralyd er lydbølger som reflekteres i kroppen. Hovedfordelene sammenlignet med andre undersøkelsesmetoder er at du får resultatet i sanntid, det er som regel ingen ting som skal føres inn i kroppen – og det er ufarlig.

– Tidligere trengte du spesialutstyr for å bearbeide signalene. Nå skjer det i standard hardware. Det medfører en ny og større fleksibilitet. Du kan for eksempel bruke en vanlig Iphone til prosesseringen. Og du kan få høyere kvalitet på bildene, det vil si bedre oppløsning og kontrast.

Dette sier Ole Marius Hoel Rindal, som nylig tok doktorgraden på nye, avanserte metoder innen ultralyd.

De siste års utvikling gjør at mange nye løsninger for medisinsk ultralyd blir vitenskapelig publisert. Forskerne lanserer metoder for å oppnå best mulig oppløsning og kontrast i ultralydbildene. Hensikten er at det skal bli enklere for legen å tolke dem – og dermed tryggere for pasienten.

Rindal har gjort grundige undersøkelser og sammenlignet en rekke metoder. Han konkluderer med at mange av dem egentlig ikke tilbyr høyere bildekvalitet, selv om det fremstår slik.

I stedet har de egenskaper som gir utslag på måleparameterne. Målingen blir da påvirket uten at selve bildet er tilført ny informasjon.

«A blessing and a curse»      

– Når måltallet blir høyere uten at bildene er blitt tilført ny informasjon, må det være grunnlag for å hevde at målemetoden blir «lurt» uten at det tjener noen hensikt for legen eller pasienten.

Slik oppsummerer Rindal et av de viktigste funnene i sin doktoravhandling, som han forsvarte ved UiOs Institutt for informatikk i november 2019.

Han har kalt avhandlingen «Software Beamforming in Medical Ultrasound Imaging – a blessing and a curse».

Sammen med blant andre Alfonso Rodriguez-Molares (tidligere NTNU, nå University of Vigo, Spania) og sin veileder Andreas Austeng har han utviklet et nytt verktøy, UltraSound ToolBox, som gjør noe med det nevnte problemet.  Rindal med kolleger foreslår også en ny mulig standardmetode for å måle bildekvalitet på ultralydbilder, kalt Generalized Contrast-to-Noise Ratio.

UltraSound ToolBox (USTB) er et åpen kildekode-bibliotek for software-prosesseringen. Her har forskerne lagt inn de mest brukte metodene for å måle kontrast og laget et rammeverk for å sammenligne dem.

– De siste få årene har det vært en kraftig økning i forskningsaktivitet og publiseringer som handler om ultralyd-software. Samtidig har det vært veldig vanskelig å få oversikt, sammenligne metoder og gjøre dybdeanalyser. Mye av min motivasjon bak doktorgraden har derfor vært å rydde opp i dette og bidra til en litt mindre fragmentert ultralydverden, forklarer Rindal.

Hva er software beamforming?

Beamforming, eller stråleforming på norsk, er en betegnelse som brukes om ulike teknikker for å forbedre lyd- og bildekvalitet. Prinsippet går ut på å forsterke ønskede signaler og undertrykke eller dempe uønskede signaler. Teknikken brukes blant annet i systemer for videokonferanse, multimediaprogrammer og altså ultralyd.

Adaptiv beamforming er også en samlebetegnelse, og det handler om avanserte metoder for signalbehandling, der algoritmer styrer prosesseringen av dataene som brukes til å fremstille hver enkelt piksel i et bilde, for eksempel et ultralydbilde.

Og nettopp adaptiv beamforming er kjernen i mye av forskningen til Ole Marius Hoel Rindal.

– Det kalles for adaptiv beamforming fordi algoritmen baserer seg på de dataene du mottar til enhver tid. Siden alle dataene er tilgjengelige i software, kan vi utnytte dem og kombinere dem på ulike måter for å danne best mulig bilder.

I denne prosessen er det mange avveininger å gjøre. Sterkt forenklet kan vi sammenligne med bildefrekvensen i digital video, også kalt frame rate. Hvis hvert enkelt bilde gis høyest mulig bildekvalitet ved hjelp av adaptive algoritmer, kreves det mer regning, og det kan kun vises få bilder i sekundet. Hvis man går ned i bildekvalitet på det enkelte bildet, er det mulig å vise flere bilder i sekundet.

Her kan du se Rindal demonstrere beamformer for ultralyd ved bruk av Iphone. Artikkelen fortsetter under videoen:

Hver piksel er en regneoperasjon

Det har skjedd en rivende utvikling på området medisinsk ultralyd de siste årene. Norske GE Vingmed Ultrasound har værtpionerer på å utvikle metoder og utstyr. De er fortsatt blant de ledende i verden på området.

Apparatet Rindal bruker for å demonstrere teknikken, er en forskningsversjon av utstyret som brukes på sykehus. Han skrur på maskinen, smører seg inn med gel på halsen og brystet (for å sikre at signalene går sømløst inn og ut av kroppen), holder proben – altså måleinstrumentet – mot halsen, og vips ser vi hvordan hovedpulsåren pumper blod til hjernen. Han tar så proben til brystet og avbilder hjertet som slår.

– Bildet du ser bevege seg i takt med pulsen min, består av flere titusentalls piksler. Hver av disse pikslene er resultat av en serie av algoritmer, så det er tunge regneoperasjoner som ligger bak bildene du ser.

Både Universitetet i Oslo og NTNU i Trondheim har avanserte forskningsmiljøer som ligger langt fremme i verdenssammenheng. Samtidig er det den medisinske industrien som fører an i utviklingen.

 – Det er umulig å si hvem som er ledende på softwareutviklingen. Prosessering av ultralydbilder består nemlig av så mange ledd at det ikke går an for én enkelt forskningsgruppe å være helt i front gjennom hele kjeden.  Nettopp dette er grunnen til at vi har utviklet UltraSound ToolBox, som er en åpen løsning der vi inviterer forskere fra alle miljøer til å samarbeide. Hvis alle bidrar med sine biter, kan vi kanskje komme opp til det samme nivået som vi ser i kliniske scannere i dag. Da vil forskningen vår bli mer relevant.

Hvordan gå effektivt på langrennski?

Da Rindal tok fatt på studiene, var det robotikk og intelligente systemer det handlet om. Etterhvert forsto han at signalbehandling er det aller morsomste.

– Det handler om å lage en representasjon av den virkelige verden. Og hva er vel mer interessant og nyttig enn å jobbe for forbedringer innen medisin?

Det kan høres ut som et nisjefagfelt. Men ber du Rindal om en oversikt over alt han forsker på og jobber med, blir konklusjonen en helt annen. Han er en særdeles travel mann, med engasjementer på mange fronter.

Han er deltidsansatt på SINTEF ved siden av å være postdoktor på Institutt for informatikk. Postdoktor-stillingen er tilknyttet CIUS (Centre for Innovative Ultrasound Solutions) ved NTNU, et senter for forskningsdrevet innovasjon (SFI) som er delfinansiert av Forskningsrådet.

Og hvis du funderer på å måle hvor effektivt det er å bruke armer og bein og resten av kroppen på ulike måter i langrennssporet, trenger du ikke bare noen spreke idrettsutøvere og avansert måleutstyr. Du trenger også å utvikle maskinlæringsalgoritmer for å måle de ulike delteknikkene som brukes underveis. Da er det en forsker av Ole Marius Hoel Rindals kaliber du skal kontakte.

Han har nemlig vært med på flere forskningsprosjekter i regi av NTNUs Senter for toppidrettsforskning, som samarbeider med Olympiatoppen. Langrennsforskningen er videreført via stillingen i SINTEF i et nytt forskningsprosjekt kalt SkiAlive, støttet av Forskningsrådet og i samarbeid med skiprodusenten Madshus.

–  Ja, det er jo så mye gøy man kan drive med!

Under kan du se hvordan en skiløpers teknikk overvåkes og logges på mikronivå. Sensorsystemet er utviklet ved SINTEF av Ole Marius Hoel Rindal og kolleger. Videoen er fra en artikkel i Gemini, den er laget av Rindal og kolleger. 

Vitenskapelige artikler:

Ultralyd:

Rodriguez-Molares, A., Rindal, O. M. H., D’hooge, J., Måsøy, S.-E., Austeng, A., Bell, M. A. L., & Torp, H. (2019). The generalized contrast-to-noise ratio : a formal definition for lesion detectability. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics and Frequency Control, In press, 1–16. 

Rindal, O. M. H., Austeng, A., Fatemi, A., & Rodriguez-Molares, A. (2019). The Effect of Dynamic Range Alterations in the Estimation of Contrast. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, 66(7), 1198–1208. 

Palmer, C. L., &Rindal, O. M. H. (2019). Wireless, Real-Time Plane-Wave Coherent Compounding on an iPhone: A Feasibility Study. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, 66(7), 1222–1231. 

Langrenn:

Rindal, O. M. H., Seeberg, T. M., Tjønnås, J., Haugnes, P., & Sandbakk, Ø. (2018). Automatic classification of sub-techniques in classical cross-country skiing using a machine learning algorithm on micro-sensor data. MDPI Sensors, 18(1). 

Vil du ha flere forskningsnyheter om realfag og teknologi: Følg Titan.uio.no på Facebook eller abonner på nyhetsbrevet vårt