《超聲激勵檢測技術定量各向異性組織彈粘性的基礎研究》是依託四川大學，由林江莉擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：超聲激勵檢測技術定量各向異性組織彈粘性的基礎研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：林江莉
- 依託單位：四川大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
人體組織彈粘性變化往往是早期疾病的預警信號，對疾病診斷具有重要價值。項目將基於超聲激勵檢測技術研究一種無創、非介入式、定量測量各向異性生物組織彈性和粘性係數的方法。超聲激勵檢測技術是前沿的定量測量技術，能測量納米級的組織位移。研究主要分為三個部分:第一，研究超音波（如：超聲Shear wave等）傳播特性（如：波速等）與特定各向異性介質（正交各向異性、完全各向異性等）彈粘性之間的數理關係；第二，基於超聲激勵檢測技術進行實驗測量研究，研究實驗方案，進一步研究信號快速檢測方法和信號處理算法等；第三，研究有限元反問題方法求解各向異性彈粘性係數，重點研究全局最最佳化搜尋算法。最終，項目研究將建立一種實測數據與各向異性彈粘性係數之間對應的方法和理論，定量表征各向異性組織彈粘性係數。研究結果將輔助腫瘤、血管硬化、骨質疏鬆等疾病的早期診斷，也有代替活檢的套用前景。
結題摘要
由Mayo臨床和醫學院超聲研究室提出的SDUV超聲激勵檢測技術檢測組織黏彈性是基於各向同性Kelvin－Voigt模型。本項目在此基礎上探索超聲傳播特性與各向異性介質黏彈性特性之間的關係，通過系統實驗和有限元仿真等手段，提出了不依賴力學模型的黏彈性反問題求解算法；SDUV採用共聚焦探頭產生超聲輻射力的方法難於用於臨床，本項目研究了以臨床套用為目標的線陣探頭產生激勵力場的方案。具體進展和階段性成果如下： （1）完成了不依賴力學模型的各向異性黏彈性反問題求解算法的研究和程式開發。算法基於混沌粒子群結合神經網路實現。反演算法的可靠性利用具有數值解的各向同性黏彈性模型進行了較好地驗證。 (2)進行了多種黏彈性力學模型下的超聲激勵測量的實驗研究，為合適的力學模型的選擇提供了理論依據。通過多種材料模型和離體組織模型的SDUV實驗，分析了三種經典黏彈性力學模型對於黏彈性材料和黏彈性生物組織的描述能力，結果表明zener模型最好，Maxwell模型次之，Kelvin－Voigt模型最差，而Kelvin－Voigt模型目前被同類研究採用最多。結果同時表明黏彈性力學模型的剪下模量難以區分像豬動脈血管這樣的血管組織黏彈性差別。 （3）血管有限元建模及研究血管中剪下波傳播速度的影響因素。通過大量有限元仿真實驗分析，建立了血管中剪下波傳播速度與血管彈性、血管壁厚、內半徑等各影響因素之間的解析公式，為血管組織的黏彈性參數反演提供了依據。 （4）研究利用線陣探頭產生射頻輻射力的激勵方案和其硬體實現。重點研究了激勵脈衝構成，聚焦延時方法、前置放大電路、時間增益補償電路、對數放大電路等，結合ARFI技術，提出了激勵探頭向臨床套用的改進方案，初步獲得了基於目前臨床所用的線陣探頭的激勵圖像。
