频域分割的复合超声热应变成像

在超声热应变成像(TSI)中,二维TSI图像中加热区域即感兴趣区域(ROI)的后方(远离声源方向)由于热声棱镜效应、互相关函数峰值误判等可能出现较强的噪声,影响对热区的识别。为对TSI图像降噪并优化ROI的选取,提出一种频域分割的复合超声热应变成像方法。首先,对加热过程中超声成像得到的射频数据进行频段划分,将划分后每个频段的数据视作一次独立成像的结果。其次,利用不同频段数据分别进行TSI计算,所得ROI的形态及其中的热应变分布有很好的一致性,而噪声分布差异较大。基于此对ROI与噪声区域进行区分,通过多频段TSI的复合实现降噪。最后,对降噪后的TSI图像,借助径向梯度指标实现ROI的识别。基于数值仿真和离体猪脂肪加热实验,对所建立的方法进行了验证,仿真中ROI热应变成像的对比度提升了1.7 dB,实验中提升了13.6 dB。

生物热应变成像技术的研究进展

热应变成像(thermal strain imaging,TSI)是一种利用超声回波时移的温度相关性进行成像的超声应用.它既具有超声安全、无创和实时成像的优点,又能够显示与其他超声成像方式不同的组织特征,具有良好的应用前景.热应变成像目前在生物医学领域主要应用于组织表征和温度监测两个方面.本综述介绍了热应变成像的基本原理,讨论了适用于临床的主要能量源,并通过回顾近几年热应变成像的研究成果和分析目前面临的局限与挑战,对热应变成像技术的发展进行了探讨和展望.

用于活体温度评估的非线性超声热应变模型

热疗在肿瘤消融、高血压治疗等方面有重要应用价值。对热疗过程进行温度监控有利于实施合理的治疗规划,同时可提高治疗的安全性、减少副作用。利用基于超声回波偏移的热应变测温理论进行二维温度估计是一种常用的超声测温方法。但该理论基于组织热膨胀及声速随温度线性变化的假设,适用的温度测量范围一般限于37℃-50℃。该文基于升温组织的物理参量非线性变化,提出了基于非线性超声热应变评估温度变化的模型。在基于活体猪肾周脂肪的微波加热实验中,该文利用上述模型结合动态帧选取算法和自适应滤波,对活体的呼吸、心跳运动进行抑制,减小二维温度图像中的噪声。所得结果表明运动补偿效果良好,对于温升范围不超过30℃的情况,测温误差在2.5℃以内。