基于超声组织定征技术的脂肪肝无创检测

早期检测脂肪肝对于及时治疗和预防肝硬化具有重要意义。本文对基于超声组织定征技术的脂肪肝无创检测方法进行综述,主要包括超声弹性成像技术和定量超声技术(超声衰减系数、包络统计、背向散射系数、谱参数、散射子特性)。系统阐述了各方法评估脂肪肝的原理和研究现状。主要结论包括:①超声弹性成像评估脂肪肝的临床价值存在争议,需进一步研究明确;②定量超声检测不同程度脂肪肝的性能有待明确和提高。提出以下未来发展方向:①各种超声组织定征技术检测不同程度脂肪肝的性能对比研究,以明确各种超声组织定征技术检测不同程度脂肪肝的性能和特点;②融合多种超声组织定征技术的脂肪肝检测方法研究,以提高不同程度脂肪肝检测的性能;③探索能有效评估不同程度脂肪肝的超声组织定征新技术。

超声零差K分布模型仿真研究

目的零差K分布模型是最具有物理意义的超声背向散射信号包络统计分布模型,主要参数包括k(相干散射与弥漫散射的比值)和μ(有效散射子个数),但目前尚缺乏k、μ参数估计算法的系统对比研究,本文系统阐述零差K模型及其参数估算方法,并通过计算机仿真对比研究各类估算算法的性能。方法利用蒙特卡洛仿真产生独立同分布的超声背向散射信号包络样本,利用零差K模型参数估算算法对k和μ参数进行估计,包括偶数阶矩法(Dutt-Greenleaf法和Prager-Berman法)、小数阶矩法、RSK法和XU统计法;最后,进行10组仿真实验,每组进行1 000次仿真,对比分析各类估计算法的性能,包括排除次数、估算误差和运行时间等参数。结果 Dutt-Greenleaf法、Prager-Berman法、小数阶矩法、RSK法和XU统计法的平均排除次数分别为474、915、672、0、0;参数k平均估算误差分别为31. 2%、55. 8%、122. 2%、12. 8%、20. 6%;参数μ平均估算误差分别为23. 2%、41. 9%、16. 3%、6. 8%、3. 0%;平均运行时间分别为0. 72 s、0. 85 s、1. 38 s、298. 34 s、109. 53 s。结论在零差K分布模型参数估计方法中,(1) Dutt-Greenleaf法、Prager-Berman法和小数阶矩法的排除次数较高,RSK法和XU统计法基本无排除;(2) RSK法的k平均估算误差最小,XU统计法的μ平均估算误差最小;(3) Dutt-Greenleaf法、Prager-Berman法、小数阶矩法的平均运行时间远少于RSK法和XU统计法。