【儀表網 研發快訊】近日，上海科技大學信息科學與技術學院智能醫學信息研究中心蔡夕然課題組與復旦大學智慧醫療超聲實驗室合作，在超聲空化治療三維監測領域中取得進展，提出基于行列陣列(Row–Column Array，RCA)互譜估計的三維被動空化成像新方法，可高質量實時三維定位空化聲源，有望為聚焦超聲空化治療提供低成本、高幀率的三維可視化監測能力。該工作以“Real-time 3D Passive Acoustic Mapping for Row-column Arrays with the Cross-spectrum method”為題發表于超聲工程領域知名期刊《IEEE超聲學、鐵電體技術與頻率控制匯刊》(IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control)。
基于被動空化成像(Passive acoustic mapping, PAM)技術開發聲空化活動的精準可視化和調控方法，是促進聚焦超聲空化治療安全、高效的重要依托，對其臨床轉化具有重要意義。傳統三維被動空化成像方案通常依賴高成本、高通道數的半球面陣列或二維面陣陣列超聲換能器。相比于傳統半球面陣列或二維面陣陣列，RCA陣列具備通道數量低、兼容臨床超聲成像設備等優勢，在三維實時超聲成像方面有巨大的應用潛力。蔡夕然課題組前期開發了基于深度學習的RCA三維被動空化成像方法，但存在泛化性能受限于可用訓練數據集的問題。為了克服上述問題，研究團隊利用RCA陣列的正交特性及行列陣元信號的空間相干特征，通過計算變跡行陣列和列陣列孔徑所估計的兩個三維頻域聲場的互譜成像(圖1)，顯著降低圖像偽影、實現聲源精確定位。與傳統基于二維面陣的三維被動空化成像方法相比，該方法具備更低的計算復雜度，使用GPU并行加速可實現40幀/秒的三維圖像重建速度(400萬個體素)。基于該方法，研究團隊實現了被動空化+B超雙模態三維實時成像，準確定位和監測微泡聲空化活動(圖2)。這一技術為腫瘤等疾病的超聲空化治療提供了更具實用性和推廣價值的可視化監測方案，有望在臨床轉化中發揮關鍵作用。
上海科技大學為第一完成單位，信息學院博士研究生朱卉為第一作者、博士研究生曾一為共同作者，信息學院蔡夕然教授和復旦大學許凱亮教授為共同通訊作者。此項工作得到了上海科技大學電子學科平臺的設備支持和生命學院李劍峰教授的指導。
圖1 基于行列陣列互譜估計的實時三維被動空化成像方法概述。(a)接收點源發出的球面波的示意圖；(b)使用來自兩個正交孔徑的波場通過互譜法進行三維重建的流程圖。
圖2 單雙空化源仿體實驗以及小鼠腫瘤空化治療(被動空化成像+B超)雙模態圖像引導和監測成像結果。
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