機能的超音波画像法（f USI）は、人間の研究においてまだ実証され始めた脳画像モダリティです。多くの人が構造的超音波画像法に馴染みがあることでしょう。これは超音波を使って静止画を作成するもので、ソノグラム1のように機能します。一方、機能的超音波画像法は、脳組織の映画を非常に高速で捉え、神経活動に続く血流によって引き起こされる微細な変化を追跡します。機能的超音波画像法は、Macé et al. (2011)によって初めて実証されました。超音波プローブを使用して、ラットの脳を非常に高速で画像化します。計算アプローチにより、急速に変化するピクセルを分離し、血管のマップを作成します。これは機能的磁気共鳴画像法（fMRI）と同じコントラストの源を使用していますが、機能的超音波画像法は線形解像度が最大で10倍高い可能性があります（ボクセルが1000倍）、サイズが小さく（磁石不要！）、コストが低く（磁石不要！）、信号対雑音比が高くなります。このモダリティは、低強度焦点超音波（LIFU、または紛らわしくf USと呼ばれる）と自然に組み合わされます。これは脳の特定領域にエネルギーを集中させて調整し、神経精神・神経疾患の新たな治療オプションを提供します。造影剤や遺伝子療法を活用した拡張により、血流動力学的応答を超えて、血管を超解像度で測定したり、さらには神経活動を直接測定したりすることが可能になるかもしれません。また、超音波は頭蓋骨を容易に透過できませんが、f USIは手術中および再建頭蓋骨手術後に音響透明な頭蓋骨インプラントを受けた患者において実証されています。
昨年、私はf USIについて深く掘り下げ、技術情報の多くが応用論文の方法セクションに隠されているか、超音波画像法全般に関する長い書籍に散らばっていることを発見しました。f USIは血流動力学的応答を捉えますが、どのように？コントラストの源は何ですか？血流または血量を測定していますか？頭部の運動はどのように扱っていますか？超音波とは何ですか？私は800ページの教科書をほぼ表紙から裏表紙まで読むというウサギの穴に飛び込みましたので、あなたはそれをする必要はありません。私はf USIの物理的な働き方とその分析方法を説明します。これにより、あなたはf USIを計算的に研究するための良い基盤を得ることができます。f USIのシミュレーション用の分析ツールキットの多くはMatlabにロックされているため、私はGitHubでPythonチュートリアルのシリーズを公開し、あなた（またはあなたのエージェント）が追従できるようにしました。
このエッセイの終わりまでに、f USIとは何か、どのように機能するか、そしてなぜそれがまだその可能性の限界に達していないのかを理解できるはずです。これは、私が2月にXに投稿した記事の大幅に拡張されたバージョンです。オリジナルに満足していなかったため、第二稿を作成しました：この記事には新しい画像とビデオが含まれ、物理への理解を深め、f USIの信号処理を改善できる点を特定しています。
機能的超音波画像法は、従来の超音波画像法と同様に、送信機と受信機の両方として機能するトランスデューサー—which act as both transmitters and receivers—to使用して、組織を通じて超音波を伝達します。この超音波は、脳組織2の中でほぼ障害なく伝播し、インピーダンスの変化がある場所—例えば赤血球、気泡、または頭蓋骨—で後方散乱します。これらの後方散乱波を測定することにより、局所的なインピーダンスの変化を計算的に再構築することが可能です。再構築された画像の解像度は、伝達された超音波の波長に比例します；これは18 MHzでの超音波化時に約100µmの線形解像度に達する可能性があり、これは臨床で使用される上限です。これにより、高解像度の構造画像を測定できる理由が説明されますが、機能的画像についてはどうでしょうか？ニューロンが発火するとき、エネルギーを消費し、これが血管拡張と活性領域への血流の遅れた増加を引き起こします：血流動力学。この血液はベースラインと異なります：量が多く、流れが速く、酸素含量が異なり、色が異なります。脳画像の多くのモダリティはこの事実を利用しています。これにはf MRI（BOLD）とf NIRSが含まれます。f USIは、動いている赤血球が後方散乱超音波信号にシフトを引き起こすという事実を利用しており、これにより神経活動に続く血流の急速な変化を追跡することが可能になります。この血流動力学的応答が、機能的画像のコントラストを提供します。
出典: Hacker News · 要約：HeadlinesBriefing