【仪表网 研发快讯】近日，上海科技大学信息科学与技术学院智能医学信息研究中心蔡夕然课题组与复旦大学智慧医疗超声实验室合作，在超声空化治疗三维监测领域中取得进展，提出基于行列阵列(Row–Column Array，RCA)互谱估计的三维被动空化成像新方法，可高质量实时三维定位空化声源，有望为聚焦超声空化治疗提供低成本、高帧率的三维可视化监测能力。该工作以“Real-time 3D Passive Acoustic Mapping for Row-column Arrays with the Cross-spectrum method”为题发表于超声工程领域知名期刊《IEEE超声学、铁电体技术与频率控制汇刊》(IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control)。
基于被动空化成像(Passive acoustic mapping, PAM)技术开发声空化活动的精准可视化和调控方法，是促进聚焦超声空化治疗安全、高效的重要依托，对其临床转化具有重要意义。传统三维被动空化成像方案通常依赖高成本、高通道数的半球面阵列或二维面阵阵列超声换能器。相比于传统半球面阵列或二维面阵阵列，RCA阵列具备通道数量低、兼容临床超声成像设备等优势，在三维实时超声成像方面有巨大的应用潜力。蔡夕然课题组前期开发了基于深度学习的RCA三维被动空化成像方法，但存在泛化性能受限于可用训练数据集的问题。为了克服上述问题，研究团队利用RCA阵列的正交特性及行列阵元信号的空间相干特征，通过计算变迹行阵列和列阵列孔径所估计的两个三维频域声场的互谱成像(图1)，显著降低图像伪影、实现声源精确定位。与传统基于二维面阵的三维被动空化成像方法相比，该方法具备更低的计算复杂度，使用GPU并行加速可实现40帧/秒的三维图像重建速度(400万个体素)。基于该方法，研究团队实现了被动空化+B超双模态三维实时成像，准确定位和监测微泡声空化活动(图2)。这一技术为肿瘤等疾病的超声空化治疗提供了更具实用性和推广价值的可视化监测方案，有望在临床转化中发挥关键作用。
上海科技大学为第一完成单位，信息学院博士研究生朱卉为第一作者、博士研究生曾一为共同作者，信息学院蔡夕然教授和复旦大学许凯亮教授为共同通讯作者。此项工作得到了上海科技大学电子学科平台的设备支持和生命学院李剑峰教授的指导。
图1 基于行列阵列互谱估计的实时三维被动空化成像方法概述。(a)接收点源发出的球面波的示意图；(b)使用来自两个正交孔径的波场通过互谱法进行三维重建的流程图。
图2 单双空化源仿体实验以及小鼠肿瘤空化治疗(被动空化成像+B超)双模态图像引导和监测成像结果。
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