馬 真 孫 正 王健健
(華北電力大學(xué)電子與通信工程系,河北 保定 071003)
生物感應(yīng)式磁聲成像的研究現(xiàn)狀
馬 真 孫 正*王健健
(華北電力大學(xué)電子與通信工程系,河北 保定 071003)
生物感應(yīng)式磁聲(MAT-MI)成像是一種新型功能成像技術(shù),融合電磁技術(shù)、超聲技術(shù)和多物理場(chǎng)探測(cè)與成像技術(shù),具有電阻抗成像的高對(duì)比度以及超聲掃描成像的高空間分辨率的特點(diǎn),能夠反映生物組織的電導(dǎo)率變化信息,達(dá)到對(duì)病變組織進(jìn)行早期診斷的目的。將MAT-MI與內(nèi)窺檢測(cè)技術(shù)相結(jié)合,則可直接檢測(cè)生物腔體組織(如鼻腔、消化道以及血管等)病變的情況,為腔體組織疾病的診斷和治療提供更及時(shí)可靠的依據(jù)。在分析MAT-MI的成像原理的基礎(chǔ)上,對(duì)其正/逆問題的研究現(xiàn)狀進(jìn)行綜述,并探討內(nèi)窺感應(yīng)式磁聲成像的可行性以及所面臨的技術(shù)難點(diǎn)。
感應(yīng)式磁聲成像;電阻抗;超聲;內(nèi)窺成像;生物組織電導(dǎo)率
健康的人體組織具有固定的電特性(如電導(dǎo)率、介電常量等)[1],且組織電特性對(duì)其自身的生理結(jié)構(gòu)和病理變化非常敏感,即當(dāng)組織發(fā)生早期病變且尚未表現(xiàn)于形態(tài)結(jié)構(gòu)時(shí),組織內(nèi)的各類化學(xué)物質(zhì)及其空間分布會(huì)首先發(fā)生變化,宏觀上表現(xiàn)為病變組織的電特性(如電導(dǎo)率)發(fā)生明顯變化。因此,通過檢測(cè)生物組織的電特性就可以無損地檢測(cè)其病變情況,達(dá)到對(duì)病變組織進(jìn)行早期診斷和治療的目的。
生物電阻抗成像(biological electrical impedance imaging,BEII)技術(shù)是新一代的無創(chuàng)醫(yī)學(xué)成像技術(shù)[2],它通過測(cè)量生物組織表面的電勢(shì)差、磁場(chǎng)的變化或者超聲信號(hào),重構(gòu)出生物組織內(nèi)部的電阻抗或電阻抗的變化值。與計(jì)算機(jī)斷層掃描(computerized tomography, CT)、X射線透射成像以及超聲成像等結(jié)構(gòu)性成像方式不同,BEII是功能成像,它可以反映生物組織功能的變化情況,理論上可以實(shí)現(xiàn)對(duì)病情的早期精確診斷。其中,具有代表性的有電阻抗層析成像(electrical impedance tomography, EIT)、磁感應(yīng)電阻抗層析成像(magnetic impedance tomography, MIT)、磁共振電阻抗層析成像(magnetic resonance electrical impedance tomography, MREIT)、注入電流式磁聲成像(magnetoacoustic tomography with current induction, MAT-CI)和感應(yīng)式磁聲層析成像(magnetoacoustic tomography with magnetic induction, MAT-MI)。EIT通過檢測(cè)組織表面的電壓值,根據(jù)電壓與電流之間的關(guān)系,重建出組織內(nèi)部的電阻率或電導(dǎo)率分布圖像,但它是一種接觸式成像方式,存在接觸阻抗和屏蔽效應(yīng),從而會(huì)影響圖像重建的精確度。不同于EIT,MIT采用線圈進(jìn)行激勵(lì)與檢測(cè),是非接觸的成像方式,避免了接觸阻抗的問題,但是它無法消除擾動(dòng)磁場(chǎng)的影響,導(dǎo)致重建圖像的空間分辨率較低。MREIT融合了磁共振電流密度成像(magnetic resonance current density imaging, MRCDI)和EIT技術(shù),同之前的電阻抗成像技術(shù)相比,它通過改進(jìn)測(cè)量手段和增加測(cè)量?jī)?nèi)容,提高了重建圖像的分辨率。但是,它的抗噪性較差,并且存在注入電流的安全性問題。MAT-CI采用注入電流的激勵(lì)方式,相對(duì)于感應(yīng)式激勵(lì)更容易實(shí)現(xiàn),但仍存在屏蔽效應(yīng)和注入電流的安全性問題[3]。目前,生物組織電阻抗成像在臨床研究中已經(jīng)有了較廣泛的應(yīng)用,如腦功能成像[4]、心臟功能成像[5]、乳腺癌篩查[6]以及肺功能成像[7]等。但是到目前為止,仍然沒有可應(yīng)用于臨床的、兼具高對(duì)比度和高空間分辨率的電阻抗成像方式。
MAT-MI是一種以超聲波為載體的新型生物電阻抗功能成像技術(shù),它依據(jù)電磁感應(yīng)原理在被測(cè)組織內(nèi)部產(chǎn)生渦電流,既消除了生物組織的屏蔽效應(yīng),避免了注入電流的安全問題,也提高了檢測(cè)靈敏度[7]。若將MAT-MI技術(shù)與內(nèi)窺檢測(cè)技術(shù)相結(jié)合,即內(nèi)窺式磁感應(yīng)磁聲層析成像(endoscopic magnetoacoustic tomography with magnetic induction, EMAT-MI),則可直接檢測(cè)生物腔體內(nèi)組織病變的情況,為腔體組織疾病的早期診斷和治療提供及時(shí)可靠的依據(jù)。下面在討論MAT-MI成像原理的基礎(chǔ)上,對(duì)MAT-MI的發(fā)展歷史和其正/逆問題的研究現(xiàn)狀進(jìn)行綜述,并探討EMAT-MI的可行性及其所面臨的技術(shù)難點(diǎn)。
在參照霍爾效應(yīng)成像和磁聲成像的基礎(chǔ)上,美國明尼蘇達(dá)大學(xué)賀斌教授領(lǐng)導(dǎo)的研究組于2005年首次提出MAT-MI技術(shù)[8]。它將磁感應(yīng)電阻抗成像技術(shù)和超聲成像技術(shù)相結(jié)合,兼具生物電阻抗成像的高對(duì)比度和超聲成像的高空間分辨率的雙重特點(diǎn)(成像分辨率能夠達(dá)到甚至超過2 mm[9-10],圖像的空間分辨率可達(dá)到毫米級(jí)別),是多物理場(chǎng)耦合功能成像技術(shù)的標(biāo)志性進(jìn)展。
1.1 成像原理
如圖1所示,MAT-MI的成像原理是:將被測(cè)生物組織置于靜磁場(chǎng)中,通過激勵(lì)線圈引入與靜磁場(chǎng)同方向的脈沖磁場(chǎng),在生物組織內(nèi)產(chǎn)生感應(yīng)渦流,感應(yīng)渦流與靜磁場(chǎng)相互作用產(chǎn)生洛倫茲力,組織內(nèi)的帶電粒子受到洛倫茲力的作用產(chǎn)生機(jī)械振動(dòng),從而發(fā)射出超聲波(通常稱為“磁聲信號(hào)”)。生物組織內(nèi)產(chǎn)生的感應(yīng)渦電流取決于電磁激勵(lì)特性、成像目標(biāo)的幾何形狀和組織內(nèi)的電導(dǎo)率分布情況,因此磁聲信號(hào)中包含組織電導(dǎo)率的信息。超聲換能器接收到磁聲信號(hào)后,通過重建聲場(chǎng)信號(hào),即可獲得具有較高空間分辨率的組織電導(dǎo)率分布圖像。
圖1 MAT-MI成像原理Fig.1 Schematics of MAT-MI imaging
MAT-MI是由組織產(chǎn)生的超聲波獲得電導(dǎo)率的分布和變化情況,本質(zhì)上仍是電阻抗成像,因此具備BEII高對(duì)比度的特點(diǎn)。它采用施加脈沖磁場(chǎng)的激勵(lì)方式,直接在生物組織內(nèi)產(chǎn)生感應(yīng)渦流,消除了通過電極對(duì)組織注入電流所產(chǎn)生的接觸阻抗和屏蔽效應(yīng)的影響;這種激勵(lì)方式更容易進(jìn)入深層組織,從而提高了成像深度。MAT-MI通過采集超聲波(并非磁場(chǎng)信號(hào)或者電勢(shì))進(jìn)行圖像重建,受到外界電磁干擾的影響較小,在一定程度上減小了誤差。
1.2 正逆問題
目前對(duì)MAT-MI的研究仍處于理論分析和實(shí)驗(yàn)仿真階段,主要包括正、逆問題兩個(gè)方面。如圖2所示,正問題是指根據(jù)已知的生物組織電導(dǎo)率分布情況,求解聲源及聲壓分布;逆問題是指在已知生物組織產(chǎn)生的磁聲信號(hào)的前提下,求解聲源的分布,進(jìn)而求解組織電導(dǎo)率的空間分布,即圖像重建。正問題又分為電磁場(chǎng)正問題和聲場(chǎng)正問題,前者的結(jié)果是組織內(nèi)振動(dòng)聲源的分布,后者的結(jié)果是組織中聲壓的分布情況。
圖2 MAT-MI的正/逆問題Fig.2 Forward/inverse problem of MAT-MI
由于實(shí)際生物組織的結(jié)構(gòu)十分復(fù)雜,很難得到感應(yīng)電流的解析解[11],目前多是建立電導(dǎo)率均勻的規(guī)則幾何形狀模型,并假設(shè)激勵(lì)磁場(chǎng)在空間中分布均勻、聲速均勻,超聲探測(cè)器是理想的點(diǎn)探測(cè)器,且忽略噪聲的影響等。應(yīng)用有限元法(finite element method,F(xiàn)EM)計(jì)算具有不同電導(dǎo)率的幾何模型中感應(yīng)電流的分布情況,再由獲得的感應(yīng)電流數(shù)據(jù)仿真出模型中的聲源分布和聲壓序列,最后選擇適當(dāng)?shù)乃惴ㄖ亟ǔ瞿P偷碾妼?dǎo)率分布。
1.3 研究現(xiàn)狀
作為一種研究生物組織電特性的復(fù)合物理場(chǎng)耦合的功能性成像技術(shù),MAT-MI成像近年來受到研究者的廣泛關(guān)注,在理論和實(shí)驗(yàn)研究上均取得了顯著成果。目前,對(duì)MAT-MI成像的研究主要集中在聲源產(chǎn)生機(jī)制、聲場(chǎng)仿真和圖像重建三方面,其中前兩者屬于MAT-MI正問題的研究范疇。
1.3.1 聲源產(chǎn)生機(jī)制
聲源(即洛倫茲力或其散度)是MAT-MI研究的基礎(chǔ)[12],其產(chǎn)生主要受待測(cè)組織電導(dǎo)率的分布情況以及激勵(lì)磁場(chǎng)特性的影響。
1.3.1.1 電導(dǎo)率模型
目前的研究主要是在假設(shè)激勵(lì)磁場(chǎng)均勻的條件下,對(duì)電導(dǎo)率均勻分布的對(duì)稱幾何模型的聲源產(chǎn)生機(jī)制進(jìn)行理論研究與仿真實(shí)驗(yàn)。例如,Brinker等分析在均勻磁場(chǎng)中二維對(duì)稱電導(dǎo)率各向異性的模型中聲源和聲壓的分布[13],Ammari等分析在均勻磁場(chǎng)中電導(dǎo)率均勻分布的三維電導(dǎo)率模型中聲源的解析解[14],Wang等應(yīng)用聲偶極子源模型對(duì)電導(dǎo)率均勻的一維導(dǎo)線的聲源產(chǎn)生機(jī)制進(jìn)行了數(shù)學(xué)理論分析,并通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了聲波的傳播在一定程度上符合聲偶極子輻射理論[15]。
生物組織邊界處的聲源主要是由邊界處電導(dǎo)率的變化率決定的,內(nèi)部聲源是由感應(yīng)電場(chǎng)決定的。對(duì)于低電導(dǎo)率的生物組織,當(dāng)電導(dǎo)率過渡區(qū)域非常狹窄時(shí),邊界聲源強(qiáng)度遠(yuǎn)大于內(nèi)部聲源強(qiáng)度,此時(shí)內(nèi)部聲源可忽略,生物組織可看作是邊界處電導(dǎo)率突變且內(nèi)部電導(dǎo)率均勻的模型;而當(dāng)電導(dǎo)率過渡區(qū)域相對(duì)較寬時(shí),則要同時(shí)考慮內(nèi)部聲源和邊界聲源,此時(shí)的生物組織應(yīng)當(dāng)看作是電導(dǎo)率連續(xù)變化的模型。Wang等基于磁聲激勵(lì)和聲偶極子輻射理論分析了電導(dǎo)率連續(xù)變化的生物組織聲源,并借助有限元分析軟件對(duì)電導(dǎo)率連續(xù)變化的單層圓柱模型進(jìn)行了數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)[16],為邊界處電導(dǎo)率漸變的生物組織MAT-MI成像的研究提供了基礎(chǔ)。Zhang等將廣義有限元理論應(yīng)用于MAT-MI的研究,通過對(duì)同心球和偏心球的電導(dǎo)率模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),證明了這種方法能夠提高計(jì)算機(jī)仿真中感應(yīng)渦流和聲源分布計(jì)算的精確度[17]。
對(duì)均勻磁場(chǎng)中幾何對(duì)稱的電導(dǎo)率模型聲源產(chǎn)生機(jī)制進(jìn)行研究,有助于改善電導(dǎo)率重建算法,能夠?yàn)楦_的電導(dǎo)率圖像重建提供理論基礎(chǔ)。但是,為了能夠更接近實(shí)際生物組織且將MAT-MI應(yīng)用于臨床,對(duì)任意幾何形狀、電導(dǎo)率非均勻分布的生物組織的聲源產(chǎn)生機(jī)制尚需進(jìn)行更深入的研究。Li等提出了一種求解電導(dǎo)率各向異性模型聲源密度分布的數(shù)值方法,并采用有限元分析法構(gòu)造了激勵(lì)線圈和永磁鐵,對(duì)雙層同軸圓柱導(dǎo)體模型進(jìn)行了數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)[18],為MAT-MI的研究提供了一個(gè)更加接近實(shí)際情況的仿真環(huán)境。
1.3.1.2 激勵(lì)磁場(chǎng)
聲源的產(chǎn)生也受制于激勵(lì)磁場(chǎng),對(duì)磁場(chǎng)激勵(lì)方式的改進(jìn)有助于提高M(jìn)AT-MI的成像質(zhì)量。Li等利用有限元分析的方法,應(yīng)用矢量磁勢(shì)和標(biāo)量電勢(shì),推導(dǎo)了有限元模型中感應(yīng)電流的求解方程,并通過建立實(shí)體三維磁激勵(lì)線圈模型以及雙層同心球和偏心球電導(dǎo)率模型,對(duì)MAT-MI正問題進(jìn)行分析,并研究了聲壓與電導(dǎo)率分布之間的關(guān)系[19]。
在早期的研究中多采用單線圈激勵(lì),即把通有微秒級(jí)脈沖的單線圈置于被測(cè)樣本上方來實(shí)現(xiàn)磁激勵(lì)。但是,在單一磁激勵(lì)源的情況下,MAT-MI圖像只能顯示生物組織的輪廓。Li等通過建立立體線圈體系,采用多重磁激勵(lì)的方式產(chǎn)生聲源,實(shí)現(xiàn)了更完整的組織電導(dǎo)率的重建[20]。為了產(chǎn)生較高強(qiáng)度的聲源,Mariappan等采用超順磁氧化鐵納米顆粒標(biāo)記活體組織,然后對(duì)納米顆粒的分布進(jìn)行成像,獲得了較高的空間分辨率和成像深度[21]。Guo等設(shè)計(jì)了能夠產(chǎn)生高能脈沖磁場(chǎng)的激勵(lì)系統(tǒng),脈沖瞬間功率可達(dá)2.7 MW,組織中產(chǎn)生的渦流強(qiáng)度約為1600 V/m,由此可以產(chǎn)生高強(qiáng)度的聲源[22]。若要獲取高信噪比的磁聲信號(hào),則需要高強(qiáng)度的靜磁場(chǎng)或者瞬態(tài)磁場(chǎng)激勵(lì)產(chǎn)生聲源,而人體最大安全電場(chǎng)強(qiáng)度為1 250 V/m[23],受此限制,許多研究者嘗試提高M(jìn)AT-MI中靜磁場(chǎng)的強(qiáng)度。最大磁通密度為0.3 T的永磁體[24]甚至MRI(magnetic resonance imaging)中的超導(dǎo)磁體[25-26]都應(yīng)用到了MAT-MI成像中,缺點(diǎn)是它們應(yīng)用于成像系統(tǒng)都不夠便攜且造價(jià)昂貴。Guo等提出了一種無靜態(tài)磁場(chǎng)的差頻MAT-MI成像方式,避免使用靜態(tài)磁場(chǎng),從而無需過高強(qiáng)度的瞬態(tài)磁激勵(lì)便可獲得高信噪比的磁聲信號(hào)[23]。Aliroteh等提出了一種連續(xù)波磁聲成像技術(shù),用以取代傳統(tǒng)的基于脈沖激勵(lì)的成像方式,并進(jìn)行了驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)[27],實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這種成像方式能夠在提高信噪比的同時(shí)減小所需的峰值平均功率比,而且能夠降低成像系統(tǒng)的復(fù)雜程度,為便攜式成像系統(tǒng)的設(shè)計(jì)奠定了基礎(chǔ)。
1.3.2 聲場(chǎng)仿真
聲源滿足以洛倫茲力密度散度作為源項(xiàng)的聲壓波動(dòng)方程,由于洛倫茲力密度散度和感應(yīng)渦流之間有直接關(guān)系,因此可先求解出給定磁場(chǎng)條件下的感應(yīng)渦流,進(jìn)而求解出聲場(chǎng)分布。目前,對(duì)于聲場(chǎng)仿真的研究主要是在假設(shè)生物組織聲學(xué)特性均勻的前提下,研究聲壓波動(dòng)方程的解析解和數(shù)值解,它是以聲源產(chǎn)生機(jī)制的研究為基礎(chǔ)的。
針對(duì)聲源奇異值的問題,即在介質(zhì)的分界面處電導(dǎo)率的突變導(dǎo)致了洛倫茲力的不連續(xù),因此無法直接應(yīng)用聲壓波動(dòng)方程求解聲場(chǎng)分布,而是采用無界的聲壓波動(dòng)方程。例如,Xu等在對(duì)聲源產(chǎn)生機(jī)制分析的基礎(chǔ)上,應(yīng)用無界介質(zhì)波動(dòng)方程計(jì)算了聲場(chǎng)的空間分布[8];Ma等基于無界聲波方程的解,應(yīng)用聲場(chǎng)傳遞函數(shù)計(jì)算了二維對(duì)稱多層電導(dǎo)率模型聲場(chǎng)的空間分布[28-29]。
對(duì)于實(shí)際生物組織聲場(chǎng)的研究,還需應(yīng)用有界介質(zhì)的亥姆霍茲方程求解聲場(chǎng)的分布。為解決在介質(zhì)邊界電導(dǎo)率不連續(xù)的問題,劉國強(qiáng)等提出基于聲壓-速度耦合方程和位移方程的聲場(chǎng)數(shù)值求解方法[30-32],這兩種方法無需求解洛倫茲力散度,避免了奇異值問題。他們還提出應(yīng)用弱形式處理洛倫茲力散度項(xiàng)的方法,即將邊界處洛倫茲力散度的計(jì)算轉(zhuǎn)化為洛倫茲力與試函數(shù)(shape function)梯度的積分計(jì)算,從而間接解決了奇異值問題。李珣分別計(jì)算均勻介質(zhì)內(nèi)部不同介質(zhì)分界面兩邊的聲源[33],從而有效地解決了洛倫茲力散度奇異值的問題。
實(shí)際上,生物軟組織的聲學(xué)特性不均勻率低于10%[34],因此在MAT-MI聲場(chǎng)仿真中假設(shè)生物組織的聲學(xué)特性均勻具有一定的合理性。然而,如顱骨等硬組織的聲學(xué)特性則是非均勻的。因此,為了能夠獲得更高質(zhì)量的MAT-MI圖像,以及使MAT-MI的應(yīng)用能夠更廣泛,仍需研究聲學(xué)特性非均勻生物組織的聲場(chǎng)。張偉等[35]借助有限元分析工具Comsol,應(yīng)用時(shí)域有限差分(FDTD)法仿真了聲學(xué)特性不均勻媒介中的聲場(chǎng)分布,初步揭示了聲學(xué)非均勻特性對(duì)MAT-MI成像的影響,為聲學(xué)非均勻媒質(zhì)的MAT-MI研究奠定了一定的基礎(chǔ)。
1.3.3 重建組織電導(dǎo)率
MAT-MI應(yīng)用多物理場(chǎng)耦合的方式,通過組織產(chǎn)生的超聲信號(hào)重建組織的聲源和電導(dǎo)率,避免了以電場(chǎng)或者磁場(chǎng)作為重建數(shù)據(jù)的缺點(diǎn),使重建圖像在具有高對(duì)比度的同時(shí),也獲得了較高的空間分辨率。由超聲成像以及生物電阻抗成像的研究成果可知,增強(qiáng)物理場(chǎng)對(duì)圖像重建參數(shù)(對(duì)于MAT,指電導(dǎo)率)的敏感度,并且增加有用信息的數(shù)據(jù)量,是獲得高空間分辨率、高對(duì)比度圖像的關(guān)鍵。聲源的產(chǎn)生與生物組織電導(dǎo)率的變化率密切相關(guān),而空間聲場(chǎng)對(duì)聲源的變化十分敏感,因而MAT-MI對(duì)于生物組織電導(dǎo)率的變化非常敏感。
1.3.3.1 聲源重建
聲源重建方法的選取取決于磁聲信號(hào)的采集方式,目前主要有3種方式:將超聲換能器均勻分布于目標(biāo)體周圍、采用線性陣列超聲換能器和平移/旋轉(zhuǎn)超聲換能器。孫曉冬等基于偶極子聲源輻射理論,分別對(duì)單向型(unidirectional)、全方向型(omnidirectional)以及強(qiáng)方向型(strong directional)超聲換能器進(jìn)行聲壓、波形以及圖形重建的數(shù)值仿真[36]。結(jié)果表明,對(duì)于三維電導(dǎo)率模型,大半徑強(qiáng)方向型的超聲換能器可以有效地減少等效源、投射源和圖層效應(yīng)的影響,可增強(qiáng)聲壓信號(hào),改善成像對(duì)比度,有益于電導(dǎo)率重建中邊界聲壓的獲取。
Xia等應(yīng)用諧函數(shù)展開法,推導(dǎo)由聲壓信號(hào)重建洛倫茲力的計(jì)算公式,并將其應(yīng)用于凝膠和豬肉組織仿體的實(shí)驗(yàn)研究,獲得了較為清晰的圖像[37-38]。他們提出并用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了根據(jù)接收到的標(biāo)量聲壓數(shù)據(jù)重建向量聲源的理論方法,這種方法對(duì)傳感器與聲源之間的距離不敏感,能夠更準(zhǔn)確地重建聲源,進(jìn)而重建更高質(zhì)量的電導(dǎo)率分布圖。李珣等借助有限元理論,應(yīng)用時(shí)間反演法(time-reversal),對(duì)空心圓柱及二層同心球模型進(jìn)行聲源重建,并分析了電導(dǎo)率各向異性對(duì)圖像重建的影響[39]。
對(duì)于三維聲源重建,聲壓的檢測(cè)面必須為封閉曲面,主要有平面、柱面和球面3種方式。Zhou等[40]證明,若檢測(cè)面上以聲源為中心的兩點(diǎn)的立體角相同,那么在這兩點(diǎn)處接收到的聲波振幅相同,這樣可以利用不完備的聲壓數(shù)據(jù)進(jìn)行MAT-MI聲源的三維重建,從而簡(jiǎn)化了計(jì)算,縮短了重建時(shí)間。Xia等提出基于格林函數(shù)的3種聲源重建方法,即勢(shì)能法、矢量聲壓法和洛倫茲力散度法[41]。其中,勢(shì)能法和矢量聲壓法可以直接求解洛倫茲力,進(jìn)而準(zhǔn)確地重建出組織電導(dǎo)率分布,而應(yīng)用洛倫茲力散度法只能重建出電導(dǎo)率不同的組織邊界。Ma等提出基于超聲換能器特性的算法重建聲源的向量分布,用插值方法建立真實(shí)聲換能器的三維聲場(chǎng)分布模型[11]。
目前,聲源重建算法大多是基于生物組織聲學(xué)特性均勻分布的假設(shè),而人體絕大部分組織都是聲學(xué)特性非均勻的。對(duì)此,Zhou等提出了一種通過超聲傳感器發(fā)射和接收聲信號(hào)獲取聲學(xué)特性非均勻生物組織的聲速分布的方法;對(duì)于聲源重建迭代算法,通過對(duì)人腦模型的數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該算法的可行性,并評(píng)價(jià)了算法的性能,為聲學(xué)特性非均勻媒質(zhì)MAT-MI成像的研究提供了一種方法[42]。
1.3.3.2 電導(dǎo)率重建
目前,關(guān)于MAT-MI成像的理論和實(shí)驗(yàn)研究?jī)H限于在生物組織體外接收磁聲信號(hào),也就是將超聲換能器置于待測(cè)目標(biāo)周圍,如圖1所示。相對(duì)于內(nèi)窺成像,這種方式不能及時(shí)有效地對(duì)腔體組織(如消化道、腸道、血管等)進(jìn)行觀察和診斷。對(duì)于鼻腔、消化道以及血管等腔體器官的診斷,采用內(nèi)窺成像方式可比外部掃描成像方式更加準(zhǔn)確地檢測(cè)組織的病變情況。
圖3 EMAT- MI成像原理Fig.3 Schematics of EMAT-MI imaging
2.1 成像原理
內(nèi)窺檢測(cè)是將內(nèi)窺鏡由人體天然通道或微創(chuàng)切口送入人體內(nèi),能夠直接觀察腔體器官的空間結(jié)構(gòu)和病變情況,是一種無創(chuàng)或者微創(chuàng)的成像手段。將MAT-MI成像技術(shù)與內(nèi)窺檢測(cè)技術(shù)相結(jié)合(即EMAT- MI),可直接準(zhǔn)確地檢測(cè)生物腔體組織的病變情況,為腔體組織疾病的診斷和治療提供依據(jù)。
如圖3所示,EMAT-MI的成像原理是:對(duì)腔體組織施加沿腔體組織軸向的靜磁場(chǎng),在與靜磁場(chǎng)同方向上施加磁脈沖激勵(lì),在脈沖磁場(chǎng)的作用下腔體壁中產(chǎn)生感應(yīng)渦流,其中的帶電粒子在靜磁場(chǎng)中受到洛倫茲力的作用產(chǎn)生微小振動(dòng),從而發(fā)射出超聲波,置于腔體內(nèi)的超聲換能器接收到超聲信號(hào)后,再經(jīng)由圖像重建得到腔體組織電導(dǎo)率的空間分布。
根據(jù)MAT-MI的成像特點(diǎn),EMAT-MI的靜磁場(chǎng)與激勵(lì)磁場(chǎng)須在腔體組織外部施加,而組織產(chǎn)生的磁聲信號(hào)的本質(zhì)仍是超聲波,因此EMAT-MI成像導(dǎo)管的設(shè)計(jì)可以借鑒超聲或者光聲內(nèi)窺成像,如血管內(nèi)超聲(intravascular ultrasound,IVUS)或血管內(nèi)光聲(intravascular photoacoustic,IVPA)成像[46]。
單一的成像技術(shù)不能全面、詳盡地描述組織信息,而超聲、光聲(photoacoustic, PA)和磁聲成像的原理具有相似之處,都是以超聲波作為載體,因而可將它們結(jié)合起來,用同一個(gè)成像導(dǎo)管對(duì)生物腔體組織同時(shí)進(jìn)行磁聲、光聲和超聲聯(lián)合內(nèi)窺成像。采用同一個(gè)超聲換能器,分時(shí)接收組織反射的超聲信號(hào)以及產(chǎn)生的光聲和磁聲信號(hào),再利用合成孔徑聚焦技術(shù)(synthetic-aperture focusing technique, SAFT)進(jìn)行合成并重建圖像[47]。理論上講,這種聯(lián)合成像具有極高的空間分辨率、對(duì)比度、靈敏度和對(duì)比分辨率,能準(zhǔn)確定位病變組織的位置形態(tài)及功能成分。
2.2 技術(shù)難點(diǎn)
2.2.1 建立腔體組織的電導(dǎo)率模型
生物組織的電磁特性非常復(fù)雜,而且組織電導(dǎo)率的各向異性、介質(zhì)邊界處電導(dǎo)率的突變以及二次磁場(chǎng)干擾等都會(huì)造成重建圖像定位誤差,同時(shí)還要考慮腔體組織內(nèi)部的物質(zhì)(如血管內(nèi)的血液、消化道內(nèi)的消化液等)對(duì)成像質(zhì)量的影響。
2.2.2 磁場(chǎng)的施加方式
根據(jù)MAT-MI以及內(nèi)窺成像的特點(diǎn),靜磁場(chǎng)和脈沖磁場(chǎng)必須覆蓋檢測(cè)部位,且方向沿腔體的軸向,因此對(duì)于彎曲程度較大的腔體組織(如冠狀動(dòng)脈等),施加靜磁場(chǎng)和脈沖磁場(chǎng)的難度較大。
2.2.3 超聲換能器的特性
近距離檢測(cè)超聲信號(hào)的換能器的特性也是需考慮的技術(shù)難點(diǎn)。EMAT-MI是通過成像導(dǎo)管前端的超聲換能器采集腔體組織產(chǎn)生的磁聲信號(hào),因此超聲換能器的選擇和設(shè)計(jì)可以借鑒超聲內(nèi)窺成像或者光聲內(nèi)窺成像。
2.2.4 電磁場(chǎng)的影響
EMAT-MI的激勵(lì)磁場(chǎng)是在生物腔體組織的外部施加的,而組織產(chǎn)生的磁聲信號(hào)是由位于腔體內(nèi)部的超聲換能器采集的,并且電磁場(chǎng)和聲場(chǎng)屬于兩個(gè)不同的物理場(chǎng),因此仿真中可以認(rèn)為電磁場(chǎng)對(duì)磁聲信號(hào)的采集基本沒有影響。然而,在實(shí)際實(shí)驗(yàn)中,由于距離近,電磁場(chǎng)覆蓋了聲傳感器的位置,對(duì)傳感器有低頻電磁干擾,對(duì)此可以采用小波濾波等方法,降低干擾噪聲,提高信號(hào)的信噪比。
2.2.5 圖像重建算法的優(yōu)化
EMAT-MI是MAT-MI與內(nèi)窺檢測(cè)相結(jié)合的成像方式,本質(zhì)上仍是根據(jù)采集到的超聲信號(hào),重建腔體組織的電導(dǎo)率空間分布,因此理論上講,MAT-MI的圖像重建算法均適用于EMAT-MI的圖像重建,只是需要考慮有限角度掃描對(duì)重建圖像質(zhì)量的影響。
MAT-MI是近年提出的一種多物理場(chǎng)耦合的新型功能成像方法,研究者已從理論和實(shí)驗(yàn)上證實(shí),MAT-MI有望實(shí)現(xiàn)電導(dǎo)率分布的高對(duì)比度和高分辨率成像,但目前對(duì)它的研究仍處于理論的建立與完善以及建立簡(jiǎn)單模型仿真的階段。若將MAT-MI成像技術(shù)與內(nèi)窺檢測(cè)技術(shù)結(jié)合,則可應(yīng)用于生物腔體組織病變的早期診斷,特別是超聲/光聲/磁聲聯(lián)合內(nèi)窺成像,可實(shí)現(xiàn)多種成像手段的高度集成化,具有很高的潛在應(yīng)用價(jià)值,有望成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
[1] Duck FA. Physical properties of tissue: a comprehensive reference book[J]. Medical Physics, 1991, 18(4):834-834.
[2] 徐燦華, 董秀珍. 生物電阻抗斷層成像技術(shù)及其臨床研究進(jìn)展[J]. 高電壓技術(shù), 2014, 40(12): 3738-3745.
[3] Liu Guoqiang, Huang Xin, Xia Hui, et al. Magnetoacoustic tomography with current injection [J]. Chinese Science Bulletin, 2013, 58(30):3600-3606.
[4] Yang Bin, Xu Canhua, Dai Meng, et al. Generating anatomically accurate finite element meshes for electrical impedance tomography of the human head[C]//Proceedings of Fifth International Conference on Digital Image Processing. Bellingham: SPIE, 2013: 88783L-1-88783L-5.
[5] Pikkemaat R, Lundin S, Stenqvist O, et al. Recent advances in and limitations of cardiac output monitoring by means of electrical impedance tomography[J]. Anesthesia & Analgesia, 2014, 119(1): 76-83.
[6] Hong S, Lee K, Ha U, et al. A 4.9 mΩ-sensitivity mobile electrical impedance tomography IC for early breast-cancer detection system[J]. IEEE Journal of Solid-State Circuits, 2015, 50(1): 245-257.
[7] Becher T, Vogt B, Kott M, et al. Functional regions of interest in electrical impedance tomography: a secondary analysis of two clinical studies[J]. PLoS ONE, 2016, 11(3): e0152267.
[8] Xu Yuan, He Bin. Magnetoacoustic tomography with magnetic induction[J]. Physics in Medicine and Biology, 2005, 50(21): 5175-5187.
[9] 劉國強(qiáng). 磁聲成像技術(shù)上冊(cè):超聲檢測(cè)式磁聲成像[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2014: 8-13.
[10] Hu Gang, He Bin. Magnetoacoustic imaging of electrical conductivity of biological tissues at a spatial resolution better than 2 mm[J]. PLoS ONE, 2011,6(8): e23421.
[11] Ma Ren, Yin Tao, Liu Zhipeng. Magnetoacoustic tomography with magnetic induction (MAT-MI) reconstruction algorithm based on characteristics of acoustic transducer[J]. X-Acoustics: Imaging and Sensing, 2015, 1(1): 48-54.
[12] Roth BJ. The role of magnetic forces in biology and medicine[J]. Experimental Biology and Medicine. 2011, 236 (2): 132-137.
[13] Brinker K, Roth BJ. The effect of electrical anisotropy during magnetoacoustic tomography with magnetic induction[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2008, 55(5): 1637-1639.
[14] Ammari H, Boulmier S, Millien P. A mathematical and numerical framework for magnetoacoustic tomography with magnetic induction[J]. Journal of Differential Equations, 2015, 259(10): 5379-5405.
[15] Wang Shigang, Zhang Shunqi, Ma Ren, et al. A study of acoustic source generation mechanism of magnetoacoustic tomography[J]. Computerized Medical Imaging & Graphics, 2014, 38(1): 42-48.
[16] Wang Jiawei, Zhou Yuqi, Sun Xiaodong, et al. Acoustic source analysis of magnetoacoustic tomography with magnetic induction for conductivity gradual-varying tissues[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2016, 63(4): 758-764.
[17] Zhang Shuai, Zhang Xueying, Wang Hongbin, et al. Forward solver in magnetoacoustic tomography with magnetic induction by generalized finite element method[J]. IEEE Transactions on Magnetics, 2016, 52(3): 1-4.
[18] Li Xun, Hu Sanqing, Li Lihua, et al. Numerical study of magnetoacoustic signal generation with magnetic induction based on inhomogeneous conductivity anisotropy[J]. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2013, 2013(1): 161357.
[19] Li Xun, Li Xu, Zhu Shanan, et al. Solving the forward problem of magnetoacoustic tomography with magnetic induction by means of the finite element method[J]. Physics in Medicine and Biology, 2009, 54(9): 2667-2682.
[20] Li Xu, Mariappan L, He Bin. Three-dimensional multiexcitation magnetoacoustic tomography with magnetic induction[J]. Journal of Applied Physics, 2010, 108(12): 124702.
[21] Mariappan L, Shao Qi, Jiang Chunlan, et al. Magneto acoustic tomography with short pulsed magnetic field for in-vivo imaging of magnetic iron oxide nanoparticles[J]. Nanomedicine: Nanotechnology, Biology and Medicine, 2016, 12(3): 689-699.
[22] Guo Liang, Jiang Wencong, Liu Guoqiang, et al. Development of the pulse magnetic field excitation system in magnetoacoustic tomography[C]//Proceedings of 2015 IEEE International Conference on Electron Devices and Solid-State Circuits (EDSSC). Singapore: IEEE, 2015: 329-332.
[23] Guo Liang, Liu Guangfu, Yang Yanju. Difference frequency magnetoacoustic tomography without static magnetic field[J]. Applied Physics Express, 2015, 8(8): 086601.
[24] Hu Gang, Cressman E, He Bin. Magnetoacoustic imaging of human liver tumor with magnetic induction[J]. Applied Physics Letters, 2011, 98(2): 023703.
[25] Mariappan L, Hu Gang, He Bin. Magnetoacoustic tomography with magnetic induction for high-resolution bioimepedance imaging through vector source reconstruction under the static field of MRI magnet[J]. Medical Physics, 2014, 41(2):131-134.
[26] Shen Boyang, Fu Lin, Geng Jianzhao, et al. Design and simulation of superconducting lorentz force electrical impedance tomography (LFEIT)[J]. Physica C: Superconductivity and its Applications, 2016, 524: 5-12.
[27] Aliroteh MS, Scott G, Arbabian A. Frequency-modulated magneto-acoustic detection and imaging[J]. Electronics Letters, 2014, 50(11): 790-792.
[28] Ma Qingyu, He Bin. Investigation on magnetoacoustic signal generation with magnetic induction and its application to electrical conductivity reconstruction[J]. Physics in Medicine and Biology, 2007, 52(16): 5085-5099.
[29] Ma Qingyu, He Bin. Magnetoacoustic tomography with magnetic induction: a rigorous theory[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2008, 55(2): 813-816.
[30] 劉國強(qiáng), 賀文靜, 夏慧, 等. 感應(yīng)式磁聲成像聲場(chǎng)正問題研究 (二):基于位移方程的聲場(chǎng)模擬方法[J]. 現(xiàn)代科學(xué)儀器, 2010 (1): 14-16.
[31] 賀文靜, 劉國強(qiáng), 張洋, 等. 感應(yīng)式磁聲成像聲場(chǎng)正問題研究 (一):基于聲壓-速度耦合方程的聲場(chǎng)模擬方法[J]. 現(xiàn)代科學(xué)儀器, 2010 (1): 9-13.
[32] 劉國強(qiáng), 賀文靜, 夏慧, 等. 感應(yīng)式磁聲成像聲場(chǎng)正問題研究 (三):基于弱形式處理洛倫茲力散度聲源的聲場(chǎng)模擬方法[J]. 現(xiàn)代科學(xué)儀器, 2010 (1): 17-20.
[33] 李珣. 基于乳腺腫瘤模型的感應(yīng)式磁聲成像正問題研究[J]. 中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào), 2010, 29(3): 390-398.
[34] Hermand JP, Randall J. A Monte Carlo experiment for measuring acoustic properties of macroalgae living tissue[J]. The Journal of the Acoustical Society of America, 2015, 137(4): EL314-EL319.
[35] 張偉, 馬任, 張順起, 等. 基于聲學(xué)不均勻特性的磁感應(yīng)磁聲成像聲壓解析[J]. 北京生物醫(yī)學(xué)工程, 2014, 33(6):558-564.
[36] 孫曉冬, 王欣, 周雨琦, 等. Reception pattern influence on magnetoacoustic tomography with magnetic induction[J]. Chinese Physics B, 2015, 24(1): 329-337.
[37] Xia Rongmin, Li Xu, He Bin. Magnetoacoustic tomographic imaging of electrical impedance with magnetic induction[J]. Applied Physics Letters, 2007, 91(8): 83903-83903.
[38] Xia Rongmin, Li Xu, He Bin. Reconstruction of vectorial acoustic sources in time-domain tomography[J]. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2009, 28(5): 669-675.
[39] 李珣,Li Xu,朱善安,等. 基于時(shí)間反演方法的三維磁感應(yīng)磁聲成像電導(dǎo)率重建[J]. 中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào), 2009, 28(1):48-52.
[40] Zhou Lian, Zhu Shanan. Acoustic source reconstructions in limited-view magnetoacoustic tomography with magnetic induction[C]// Proceedings of 2012 IEEE International Conference on Biomedical Engineering and Biotechnology (iCBEB). Macall: IEEE, 2012: 708-711.
[41] Xia Rongmin, Li Xu, He Bin. Comparison study of three different image reconstruction algorithms for MAT-MI[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2010, 57(3): 708-713.
[42] Zhou Lian, Zhu Shanan, He Bin. A reconstruction algorithm of magnetoacoustic tomography with magnetic induction for an acoustically inhomogeneous tissue[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2014, 61:1739-1746.
[43] Li Xu, Xu Yuan, He Bin. Imaging electrical impedance from acoustic measurements by means of magnetoacoustic tomography with magnetic induction(MAT-Ml)[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2007, 54(2): 323-330.
[44] 周廉,朱善安,賀斌. 三維磁感應(yīng)磁聲成像的新算法研究[J]. 電子學(xué)報(bào), 2013, 41(2):288-294.
[46] 孫正,苑園,王健健. 血管內(nèi)光聲成像的研究進(jìn)展[J]. 中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào), 2015,34(2):221-228.
[47] 韓朵朵,孫正,苑園. 基于濾波反投影算法的血管內(nèi)光聲圖像重建[J]. 中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào), 2016, 35(1):10-19.
Progress of Biological Magnetoacoustic Tomography with Magnetic Induction
Ma Zhen Sun Zheng*Wang Jianjian
(DepartmentofElectronicandCommunicationEngineering,NorthChinaElectricPowerUniversity,Baoding071003,Hebei,China)
Biological magnetoacoustic tomography with magnetic induction (MAT-MI), a newly emerged functional imaging modality, combines the electromagnetic, ultrasonic and multi-physics detection and imaging technology. It has the advantages of good contrast of electrical impedance tomography and high spatial resolution of ultrasonography. It provides the information of conductivity changes of biological tissues and is helpful in the early diagnosis of pathological biological tissues. Endoscopic MAT-MI (EMAT-MI) combines MAT-MI and endoscopic detection techniques. It can directly detect the physiology and pathology of the luminal structures including nasal cavity, digestive tract and vessel. In this paper, the feasibility and difficulties of EMAT-MI were discussed based on the review of MAT-MI forward/inverse problem.
magnetoacoustic tomography with magnetic induction (MAT-MI); electrical impedance; ultrasound; endoscopic imaging; conductivity of biological tissue
10.3969/j.issn.0258-8021. 2016. 06.013
2016-06-06, 錄用日期:2016-07-30
國家自然科學(xué)基金(61372042);中央高?;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(2014ZD31)
R318
A
0258-8021(2016) 06-0729-08
*通信作者(Corresponding author), E-mail: sunzheng_tju@163.com