基于超聲成像的HIFU治療效果實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)中的關(guān)鍵問(wèn)題研究.pdf

1、治療效果的實(shí)時(shí)無(wú)損評(píng)價(jià)是高強(qiáng)度聚焦超聲（High Intensity Focused Ultrasound，HIFU）治療中的一個(gè)急需解決的問(wèn)題，也是一個(gè)集超聲學(xué)、生物醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、智能信息處理、數(shù)字圖像處理以及數(shù)學(xué)等眾多領(lǐng)域在內(nèi)的多學(xué)科交叉的前沿課題，有著巨大的應(yīng)用需求。 本論文針對(duì)當(dāng)前HIFU治療效果評(píng)價(jià)方法實(shí)時(shí)性不強(qiáng)的缺點(diǎn)，提出了利用超聲成像方式對(duì)HIFU治療效果進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)。并重點(diǎn)研究了HIFU治療效果實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)中的三

2、個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，即：1）超聲圖像中斑紋噪聲的抑制；2）HIFU輻射后焦域組織溫度的無(wú)損測(cè)量；3）組織損傷情況的無(wú)損監(jiān)控方法。 對(duì)于斑紋噪聲的抑制，本論文提出了采用獨(dú)立分量分析方法去除同場(chǎng)景多幅圖像中斑紋噪聲的方法。同場(chǎng)景多幅圖像中的圖像信號(hào)和噪聲信號(hào)被認(rèn)為是相互獨(dú)立的，獨(dú)立分析方法則可以用來(lái)對(duì)這些圖像進(jìn)行分解，并將噪聲信號(hào)從圖像中得到有效地分離，以達(dá)到濾除圖像中的斑紋噪聲。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效地濾除超聲圖像中的斑紋噪聲，同時(shí)能

3、較好地保留圖像中的細(xì)節(jié)信息。 對(duì)于無(wú)損測(cè)溫，本論文利用實(shí)值離散Gabor變換對(duì)HIFU輻射前后的差圖像進(jìn)行變換后，能將反映組織溫度變化的信息有效地提取出來(lái)。采用實(shí)值Gabor變換低頻系數(shù)能量作為無(wú)損測(cè)溫的手段，并利用離體豬骨骼肌和豬肝進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)證明，超聲圖像的實(shí)值離散Gabor系數(shù)能量和組織內(nèi)溫度之間的呈準(zhǔn)線性關(guān)系，且具有較高的溫度分辨率，比灰度平均值的無(wú)損測(cè)溫能力要強(qiáng)，可以作為HIFU無(wú)損測(cè)溫的方法。 HIFU輻射

4、后，組織損傷必然會(huì)引起B(yǎng)超圖像的變化。對(duì)于監(jiān)控組織損傷，本論文提出對(duì)HIFU焦域附近的差圖像進(jìn)行處理和分析，利用聯(lián)合主分量分析和線性判別分析（combining Principal Component Analysis with Linear Discriminant Analysis，PCA-LDA）方法和自組織映射（Self-Organizing Maps，SOM）方法分別對(duì)差圖像進(jìn)行特征提取，以識(shí)別HIFU輻射后焦域組織是否已經(jīng)受

5、到損傷。在對(duì)離體豬骨骼肌組織和離體豬肝組織進(jìn)行了組織損傷識(shí)別實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較分析認(rèn)為，SOM方法能得到最好的識(shí)別率，對(duì)于豬骨骼肌組織樣本識(shí)別率高達(dá)96.1％，對(duì)于豬肝組織樣本識(shí)別率高達(dá)91.7％。PCA-LDA方法的識(shí)別要低于SOM方法，這是因?yàn)镻CA-LDA方法中的分類規(guī)則采用的是線性分類，而由SOM方法的聚類結(jié)果可以看到，組織損傷的特征并不是絕對(duì)線性可分的。 對(duì)HIFU治療效果實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)中的臨床方案做了總體設(shè)計(jì)，并討論了在臨