Speckle tracking 2-D in ecografia vascolare ed ecocardiografia: limitazioni pratiche ed ottimizzazione

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CAPITOLO 1 
INTRODUZIONE 
In questo capitolo si cercherà di descrivere il più dettagliatamente possibile in che 
cosa consiste e per quali scopi viene utilizzata la tecnica dello speckle tracking in generale, e 
in particolare quella applicata a immagini ecocardiografiche (STE). Verranno, quindi, 
elencati i vecchi limiti che tale tecnica è stata in grado di superare rispetto alle tecniche 
passate, e i nuovi introdotti dall’utilizzo dello STE. Infine, verranno elencati gli algoritmi che 
comunemente vengono utilizzati per implementare una comune tecnica di speckle tracking 
2D e 3D, riportandone di ognuna pregi e difetti. 
1.1 Origine dello speckle tracking 
La tecnica dello speckle tracking nasce intorno agli anni ’80 con l’intento di superare i 
principali limiti della tecnica Doppler utilizzata per quantificare la velocità del sangue e dei 
tessuti. Alcuni tra i più grandi limiti di qualsiasi tecnica Doppler risiedono nella dipendenza 
delle misure dall’angolo di insonazione, che si genera tra il fascio ultrasonoro e la direzione 
del movimento, dalla capacità di quantificare solo le componenti assiali del movimento, e dal 
fenomeno dell’aliasing che restringe il campo di velocità massime portando ad una incorretta 
valutazione di quest’ultime [3]. 
Le tecniche di speckle tracking si basano sul diretto inseguimento degli echi di ritorno diffusi 
dagli scatterer presenti nel sangue o nei tessuti. Il fenomeno dello scattering (o di diffusione 
appunto) è generato da oggetti di dimensione simile alla lunghezza d’onda del fascio 
ultrasonoro o da oggetti dotati di una superficie finemente irregolare. Tali oggetti generano 
riflessioni non a forma di fascio ma diffuse in tutte le direzioni. L’interferenza tra questi 
segnali di scattering dà origine al cosiddetto speckle noise, cioè rumore a specchio. Lo 
speckle noise è, quindi, un tipo di artefatto che riguarda le immagini B-mode alle quali
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INTRODUZIONE 
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conferisce quel tipico aspetto granuloso. Inoltre, lo speckle noise riduce il rapporto segnale 
rumore, la risoluzione spaziale e il contrasto dell’immagine. 
A una prima analisi sembrerebbe, quindi, che il fenomeno dello speckle noise sia qualcosa di 
negativo, qualcosa che sarebbe meglio cercare di eliminare o perlomeno attenuare attraverso 
l’utilizzo di specifici filtri. Una più attenta analisi, invece, ha portato a notare come questi 
speckle pattern rimangano relativamente costanti durante il moto del sangue e dei tessuti, in 
modo tale da poter essere inseguiti usando tecniche di pattern matching. Da questa 
osservazione nasce la tecnica dello speckle tracking. 
1.2 Speckle tracking ecocardiografico 
Lo speckle tracking ecocardiografico (STE) è una nuova promettente tecnica di imaging 
che va a contrapporsi al Tissue Doppler Imaging (TDI). Lo STE fu introdotto da Reisner, 
Leitman, Friedman, e Lysyansky nel 2004. Esso permette il calcolo offline delle velocità del 
miocardio e di parametri di deformazione come lo strain e lo strain rate (SR). E’ ormai ben 
accetto che questi due parametri forniscano informazioni importanti su molti dei processi 
fisiopatologici che riguardano il cuore. L’analisi dello strain, per esempio, è utilizzata per 
investigare i cambiamenti nella deformazione del miocardio che possono identificarne uno 
ischemico. Inoltre, anche  attraverso lo studio dello SR, può essere analizzata la funzione del 
ventricolo sinistro, la presenza di ipertrofie o cardiomiopatie. E ancora malattie valvolari, 
insufficienze cardiache e dissincronie [1]. 
Per comprendere a fondo la tecnica dello STE è dunque necessario comprendere i principi  
base che governano la meccanica del miocardio e i parametri di strain e SR.  
1.2.1 Parametri di deformazione: strain e strain rate 
Lo strain (
€ 
ε ) è una quantità adimensionale relativa alla deformazione del miocardio, 
in particolare misura l’importanza della sua contrazione e distensione. E’ matematicamente 
definito come il cambiamento della lunghezza delle fibre del miocardio durante la fase di 
sollecitazione a fine sistole rispetto alla loro originale lunghezza in condizione di riposo a fine 
diastole, Eq. (1.1). Solitamente lo strain viene espresso in percentuale (%). 
€ 
ε =
l− l
0
l
0 
Eq. (1.1) 
 
Valori negativi di strain indicano l’accorciamento o l’assottigliamento delle fibre 
miocardiche, mentre valori positivi sono indicativi dell’allungamento o dell’ispessimento di 
quest’ultime.
1.2 
Speckle tracking ecocardiografico 
3 
Il cambiamento dello strain per unità di tempo è detto SR ed è pari alla differenza delle 
velocità relative a due punti distinti del tessuto rispetto alla loro distanza, Eq. (1.2). 
 
€ 
SR =
v
1
− v
2
d
 
Eq. (1.2) 
 
Siccome lo SR (1/s) è la derivata spaziale della velocità del tessuto (mm/s), e lo strain (%) è 
l’integrale temporale dello SR, tutti questi tre parametri sono matematicamente legati l’uno 
all’altro [2]. 
1.2.2 Nozioni base della meccanica del miocardio 
La contrazione del ventricolo sinistro (VS) è simile all’avvolgersi e allo srotolarsi di un 
asciugamano. Nei soggetti sani, durante la diastole, l’apice del VS esegue una rotazione in 
senso orario mentre la base in senso antiorario.  Durante la fase di eiezione, invece, l’apice 
ruota in senso antiorario mentre la base in senso orario. Da un punto di vista matematico i 
diversi parametri della meccanica del miocardio possono essere così descritti [2]: 
 
• Rotazione (gradi): spostamento angolare di un segmento miocardico, in proiezione 
asse corto, intorno all’asse longitudinale del VS, misurato in un singolo piano. 
• Torsione (gradi): rappresenta la netta differenza tra la rotazione dell’apice rispetto a 
quella della base, calcolato tra due piani trasversali in proiezione asse corto del VS. 
• Gradiente torsionale (gradi/cm): è definito come torsione normalizzata rispetto alla 
lunghezza del ventricolo definita dalla base fino all’apice. Tiene conto del fatto che 
un ventricolo più lungo possiede un angolo di torsione più ampio. 
 
Diversi studi hanno dimostrato che in molte malattie cardiache vengono riscontrati disturbi 
della meccanica rotazionale. 
Queste grandezze vengono valutate con l’aiuto dello STE che è in grado di derivarle a partire 
da tre diversi parametri di deformazione [2]: 
 
• Strain longitudinale: rappresenta la contrazione dalla base verso l’apice. 
• Strain transmurale: nella proiezione asse corto è perpendicolare sia all’asse lungo sia 
all’epicardio. In questo modo, la deformazione transmurale rappresenta 
l’ispessimento e l’assottigliamento del miocardio. 
• Strain circonferenziale: rappresenta il cambiamento del raggio nella proiezione asse 
corto, perpendicolarmente all’asse lungo e all’asse radiale.
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INTRODUZIONE 
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Figura 1.1 I tre differenti tipi di deformazione della parete miocardica del VS 
 
Come è possibile notare dalla Figura 1.1 la deformazione longitudinale è valutata a partire 
dalla proiezione apicale del VS, mentre la deformazione circonferenziale  e transmurale dalla 
proiezione asse corto. Questi tre parametri vengono calcolati attraverso tecniche di STE. E’ 
inoltre possibile valutarli globalmente, cioè su tutto il miocardio, o localmente, cioè sui 
singoli segmenti che costituiscono l’intero miocardio. 
1.3 Tecniche di speckle tracking 2D e 3D 
Come accennato nel paragrafo 1.1, per inseguire gli speckle pattern da un frame all’altro 
occorre utilizzare delle tecniche di pattern matching. Le tecniche di pattern matching 
possono essere realizzate in una, due o tre dimensioni, a seconda del tipo di dati che si ha a 
disposizione. La Figura 1.2 mostra come avviene la ricerca di speckle pattern nel caso dello 
speckle tracking 2D. Nella prima acquisizione viene identificata una regione detta kernel che 
contiene al suo interno gli speckle pattern di interesse. Nelle acquisizioni successive alla 
prima, lo spostamento del kernel viene ricercato all’interno di una regione di ricerca più 
ampia detta search region. 
 
 
Figura 1.2 Geometria di ricerca 2D. Un kernel di dimensione l x k è acquisito dall’immagine 
X mentre la search region di dimensione n x m dall’immagine successiva Y.
1.3 
Tecniche di speckle tracking 2D e 3D 
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Le dimensioni del kernel definiscono la risoluzione spaziale della velocità, mentre le 
dimensioni della search region relative al kernel definiscono il range delle velocità. Il miglior 
accoppiamento (best match) tra il kernel dell’acquisizione precedente e tutte le possibili 
regioni di prova dell’acquisizione successiva è determinato usando uno tra tre diversi 
algoritmi descritti nel paragrafo 1.3.1. La nuova posizione del kernel determinata dalla 
localizzazione del best match definisce il vettore di movimento per quel particolare kernel. Il 
vettore velocità 2D è dato dall’ Eq. (1.3), dove t è il tempo che trascorre tra un’acquisizione e 
l’altra (frame time). 
 
  
€ 
 
v =
Δ x
2
+Δy
2
t
 
Eq. (1.3) 
 
Una procedura simile è seguita per le tecniche di speckle tracking 3D, dove il kernel e la 
search region, invece di essere definiti su un piano, sono definiti su un volume (Figura 1.3). 
 
Figura 1.3 Speckle tracking in 3D 
1.3.1  Algoritmi di speckle tracking 
Gli algoritmi maggiormente utilizzati nelle tecniche di pattern matching sono tre: 
 
• massimizzazione del coefficiente di cross-correlazione normalizzato, Eq. (1.4) 
• minimizzazione della somma delle differenze quadratiche (SSD), Eq. (1.5) 
• minimizzazione della somma delle differenze assolute (SAD), Eq. (1.6) 
 
Ognuno di questi tre algoritmi risulta valido per l’inseguimento degli speckle pattern, quello 
che però ha delle performance migliori è sicuramente l’ultimo. L’algoritmo SAD, infatti, è 
molto più semplice da implementare e richiede minor tempo computazionale rispetto agli 
altri due [3].