文摘

超声对比成像提供了更精确的医学诊断的发展创新模式脉冲反演成像。然而,后一种方式,提高了contrast-to-tissue比率(CTR)不是最优,由于频率是手动选择会同调查。然而,一个最优选择的这个命令是可能的,但它需要精确的传感器信息和媒介可以实验很难获得,甚至无法访问。事实证明,优化可以通过考虑变得更复杂的发电机,发电机以来电信号在传统超声波扫描仪可以单极,双或三极的。我们的目标是寻求最大化的CTR的三元命令。通过结合遗传算法和一个封闭的循环,系统自动提出最优三元命令。在模拟,获得与通常的三元信号可能达到3.9分贝。另一个有趣的发现是,与普遍接受的是,最佳的命令并不是一个固定频率的信号,但谐波组件。

1。介绍

静脉注射含有微气泡超声造影剂已经彻底改变了医学超声成像在过去的20年中通过可能的生理和病理信息提取(1]。随后,组织灌注微气泡之间的对比和nonperfused组织,也就是说,contrast-to-tissue比率(CTR),改善了考虑微气泡的非线性行为,如二次谐波成像(2)、次谐波成像(3],超低成像[4),衰减校正(5]。

然而,超声波的传播的影响是有限的这些改进自组织可以产生非线性,从而减少威胁。此外,由于良好的谐波分离组件需要一个有限脉冲带宽(6),轴向分辨率是有限的。为了克服这个缺点,某些离散编码技术,如脉冲反演成像(7),功率调制(8),对比脉冲序列(9),和脉冲减法10)已经开发,以确保良好的轴向分辨率,同时增加点击率。最后,为了解决分辨率和渗透率之间的权衡,其他成像方法,如谐波唧唧声成像(11)扩展这一原则连续编码。

然而,无论在临床实践中使用的成像系统,事实上,激发设置制造商和用户的依赖。从我们的观点来看,这些设置都不是最优,因为他们必须考虑了介质。调整这些设置任何考试,需要正确地调整激励。要做到这一点,最优的命令框架问题发生。因此,这个问题可以用这样一种方式,最优命令的超声成像系统提供了最好的CTR: 在哪里信号传输和吗是离散时间。

一些解决方案已经提出了解决(1)组织反向散射最小化或最大化微反向散射。在这种背景下,提出了两个有趣的方法。一方面,时间反转成像仅可以降低组织的非线性逆散射(12]。不幸的是,形式是线性的,不能考虑微非线性最大化。另一方面,微泡的分析解决方案提出了反向散射(13]。然而,这一理论解决方案要求所有关于微物理特性的知识,周围的介质,和传感器。这先天的信息可以访问与困难,甚至完全无法访问,使这种分析解决方案在实践中是不适用的。

为了克服这些限制,一个新颖的方法最近被提出。这种方法解决了(1)通过将一个形状优化转换为一个次优的参数优化(14]。在后面的工作中,传输频率参数进行优化。因此,最优频率传输频率优化成本函数CTR。计算得到的最优频率自动通过使用一个简单的基于梯度的算法。虽然这个方法很简单,但它奠定了基础的最优命令。不幸的是,这种方法并不是完全令人满意的自初始固定波形可能不是合适的15]。此外,这种方法没有考虑电信号发生器的具体特征在传统超声波扫描仪。对于这些超声波扫描仪,发射器通常单极(电压脉冲V),双相(电压或V),或三极的电压0或V)发电机,因为他们的电子概念更容易。最近,发电机的性质考虑为了提高信噪比(16)和微检测(17)通过结合二进制波形和一个先进的成像方法。然而,输入优化过程尚未提出找到最佳的命令。

最后,没有方法提出了迄今为止圆满解决这个问题和最优考虑的三极的发射机约束。因为(我)最常用的超声波成像的方法之一是脉冲反演成像和(2)传统的发射机是三极的发电机,本研究的目的是为超声波自动确定最佳三元命令脉冲反演成像系统提供最好的CTR:

因此我们修改当前系统(包括一个三极的超声波发射器),包括反馈。解决数字波形优化,我们提出利用遗传算法通过模拟。方法的优点是,没有先天的信息需要为了找到最优三元命令。

2。闭环系统

脉冲反演成像的原理包括反馈是图中描述1。在迭代中一个单独的解决方案,两个三元脉冲,和相反,传播阶段。之和两个各自的回声,和,形成了一个射频线。考虑到估计在这个射频线,一个新的三元信号传播提出的算法优化。

2.1。三元信号传输

三元脉冲信号与MATLAB数字计算(美国马MathWorks,纳蒂克): 三元信号被定义在一个时间吗,这与分数的换能器的带宽。因此由样本,每个样本可能需要的价值,,或。

开车的振幅的压力然后调整,脉冲的力量吗是常数对所有三元信号传播: 的权力计算一个信号吗的脉冲响应的传感器驱动压力。的力量是信号的力量。透射波的力量从而保持不变,通过调整振幅的信号。

2.2。成本函数

目的是最大化组织灌注微气泡之间的对比和nonperfused组织通过选择传播的信号。因为一般的对比超声对比成像估计是CTR,成本函数计算从一条线: 在哪里发射脉冲的回声。因此,被定义为功率的比例背散射区域的力量灌注介质背散射的区域nonperfused介质(18)如下: 这些权力被计算的脉冲反演的形象。注意地区划定之前手动优化过程,而是一个分割步骤可以帮助实现描述过程。

2.3。遗传算法

最优励磁的寻求是(我)传输三元随机信号通过媒介和(2)选择最优三元信号最大化成本函数。然而,由于这一步骤需要大量的三元随机信号,减少计算时间,我们提出使用metaheuristic。这metaheuristic基于生物繁殖的原则(19)是一种遗传算法。发现最优通过设置一个染色体20.),也就是说,一个向量组成的三元样本信号。

三元基因算法是基于二进制遗传算法(21]。在我们的例子中,在每一个迭代,一代与三元个人解决方案(样本向量)进行了测试,在样本的概率值之间是统一的,,或。提出了(21),每一代的个体解决方案。

为下一代选择运营商只有守恒最好的个人解决方案,最大化CTR。这些向量成为双和伴侣。最好的父母是混合的剩余的父母的交叉算子。后代是构成部分的第一个父样品直到交叉点和第二父母的一部分样本交叉点。注意,交叉点之间随机选择的第一个和最后一个样本。的产物新的个人解决方案从而包含三元父母双方的信号。

最后%的样本变异,以便优化是健壮的。最好的个人的解决方案是最优三元生成的命令。注意,一个小人口和被选出的高突变率解决鲁棒性和计算时间之间的权衡由于每个解决方案的排序21]。

3所示。仿真模型

仿真模型是构建在脉冲反演成像系统(图1)。这是由不同阶段:传输、二维非线性传播,微气泡的非线性振动,和接待14]。一个脉搏波传播非线性衰减介质没有微气泡。这波,由谐波分量,兴奋血管系统的微泡。这个气泡的非线性振动被接收方背散射和测量。

3.1。非线性传播的组织

一个三元的信号由传递函数生成的数字和过滤的现实的换能器,集中在哪里MHz的部分带宽%,dB。二维非线性波传播到介质通过解决基于pseudospectral导数和安德森的模型时域融合算法(22]。这种解算器需要三个网格:网格的平均密度为9281578年,网格平均声速和一个网格非线性参数(23]。弱的散射是产生随机修改网格的密度和网格的速度。注意,一个衰减的是使用。最后,组织反散射信号都会被记录,驱动压力在15毫米包括到微模型描述如下。

3.2。微泡

模拟超声造影剂已经用微泡材料封装的属性在临床实践中平均直径为2.5米(24)和共振频率MHz (25]。声学响应从穆哈姆滕特的模型计算了一个微26)基于Rayleigh-Plesset方程和多变的转换。最后,由于压力很低与传播的压力相比,推导了微泡的回声从振荡(27不包括非线性传播。请注意,为了模拟微云的意思是行为,我们假设响应的云微气泡是次响应单个气泡的平均属性。简化,因此微反应是乘以为了模拟非线性行为的意思稀释微云。此外,更现实,由于高浓度的微气泡衰减影响考虑在内(28)稀释。

回声从组织和微气泡被添加和过滤传感器的传递函数构建的第一个回波信号传播。仿真过程是重复的三元脉冲传播建设第二个回波。最后,射频线是由描述(5)。

4所示。结果

优化过程是应用于以前的仿真模型。驱动压力被设定为400 kPa。持续时间三元信号的代表传感器的部分带宽的100%,也就是说, 根据所需的采样率。仿真模型,有样品在0.3年代;因此,。

为了演示新方法的有效性,结果相比的两个传输信号。构造,Gaussian-modulated正弦脉冲获得三元信号数字化。他们的带宽代表100%的分数换能器的带宽,和他们的传输功率。他们的传输频率设定在(我)三分之二的中心频率的传感器29日)(MHz),(2)最优频率。注意,这个最优频率启用最大化成本函数提出了在(14]。

表1总结了最佳三元的CTR测量信号和两个通常的三元信号。通过使用频率优化,可以达到一个理想的解决方案,比普通的传输信号传输频率。然而,点击率高的三元信号传播。这CTR价值不能实现,通常三元从Gaussian-modulated正弦脉冲信号数字化,虽然传输频率进行优化。

图2展示了最好的CTR的函数生成。作为一个例子,这个结果与两个通常的三元信号。239代之后,点击率达到一个最优值高于频率设置情况。增益达到3.9 dB的比较与通常的频传输信号和0.8 dB相比,最优的传输信号的频率。

图3(一个)显示的最佳三元命令。作为一个示例,图3 (b)显示了信号在传感器输出(图1)传播时组织是最佳的三元信号(图3(一个)),以及相应的背散射信号如图3 (c)。提出了各自的光谱图3 (d)。与通常的固定频率传输信号,最优传输信号非线性组件。注意,非线性组件组织和微气泡仍然背散射,因为在脉冲反演成像线性组件被抑制。

5。讨论和结论

从结果来自图2,最佳的命令的方法,提出了14]在这里,表现可行的参考方法。虽然这两种方法是最佳的命令方法,他们提出了一些重要的差异。第一种方法(14)通过施加一个波形频率定义的参数构成最优monoparametric解决方案,并在这里提出的第二种方法对波形构成三元约束最优multisample解决方案。

在这后一种方法,三元序列自动通过脉冲反演成像系统以优化CTR。没有考虑到这种优化执行先天的关于媒介或传感器的信息,除了这个方法需要选择两个感兴趣的区域(有或没有微气泡)。界定这些地区的利益构成了两种强度的方法,因为它能够定义CTR成本函数和缺点完全灌注组织CTR的计算是可能的。注意,一定程度上解决这个问题,它可以建议改变器官部分描绘nonperfused区域。

然而,无视后者的缺点,闭环系统有优势提供一个最佳三元命令。通过使用这个最佳三进制命令,CTR高于与通常的三元信号数字化Gaussian-modulated正弦脉冲在一个固定的传输频率。此最优设置提出了一个过滤谐波分量组成的三元波传播媒介被探索。虽然大多数研究人员专注于使用一个固定频率传输信号,更好的解决方案是要找到一个传输信号谐波组成的组件。这些谐波组件出现在传输信号不影响CTR,因为脉冲产生的非线性反演属性保证提取的媒介。这个属性可以解释气泡后向散射和最小化最大化组织反向散射之间的妥协。此外,自换能器的带宽不够广泛,双二次谐波分量的频率并不是出现在背散射信号。然而,由于这个过程达到最优没有这个组件的倍频的存在,只存在一个线性交互作用于传播的二次谐波分量似乎优化过程中发挥着至关重要的作用。

最后一个优势似乎是重要的方法自动调整任何非线性的三元信号传播和衰减的媒介。这个好处是成本函数的原因,只计算的平均功率输出系统,独立的气泡大小分布。事实上,正如反散射平均功率对应于平均操作整个频谱,因此其价值是独立的频率分布,频谱是否有狭窄的带宽(微泡尺寸相同)或大带宽(多分散的气泡大小)。因此,即使假设仿真模型的简化,CTR优化的过程完全无视的性质不同的潜在过程的多次散射微泡或斑纹。因此可以应用于任何介质的方法。

未来在超声波成像系统集成,实现优化的时间是至关重要的。首先,CTR计算从感兴趣的区域(在所需的图像大小)操作。其次,所需的遗传算法随机选择每一代达到最优。考虑到个人电脑的计算能力,最后两个操作不能减慢优化过程。然而,一代又一代的数量达到最佳的可能是一个限制因素。由于帧速率可达2000赫兹在一些超声波扫描仪,这种限制应该是相对的。因此我们估计优化应该小于5秒。

最后,报告的方法确保了最佳的CTR通过选择适当的三元信号传播。该方法可以应用于超声波成像不使用可编程模拟发射机与传输频率优化。制造商和临床医生不会自己需要调整传输信号。这种新方法可能对超声波成像开放优化命令。下一步将是在超声波扫描仪实现它。此外,未来的方法应该考虑这样一个事实:最优传输信号必须由谐波组件。