CN101055213B - 基于组织特征的分段式实时无损温度测量方法 - Google Patents

Abstract

一种生物医学工程技术领域的基于组织特征的分段式实时无损温度测量方法，通过采用医学超声设备取得组织体的实时图像，获取组织特征和温度区域下的组织特征参数，通过线性拟合，得到组织温度-组织特征的关系参数。在实时测温时，使用这些已知的拟合参数，通过组织温度-组织特征的关系，从B超图像或者A超散射信号反推分析得到组织温度，最终通过计算机实时显示二维温度分布图像。本发明能够在无损组织的情况下，获得较高的精度和较快的实时性。对于不同特征的组织以及不同加热区域，选择不同组织特征参数以及实验参数，可以保证较高的测温精度，测温精度将达到0.5℃。

Description

基于组织特征的分段式实时无损温度测量方法

技术领域

本发明涉及的是一种生物医学工程技术领域的测量方法，特别是一种基于组织特征的分段式实时无损温度测量方法。

背景技术

对生物组织的实时无损温度测量是生物医学研究领域的关键技术。热疗中温度测量的实时性和精度将直接影响到肿瘤热疗的疗效。现有的无损温度测量方法包括在时域、频域，或者能量域上从超声回波信号提出温度信息，进行无损测温。由于生物组织的差异性以及在不同温度区域表现的特性不同，试图在所有温度段，用单一的方法实现无损测温是非常困难的。高精度，高分辨率，实时性仍是人们努力的目标。

对现有技术文献的检索发现，Zhigang Sun，Hao Ying在“A multi-gatetime-of-flight technique for estimation of temperature distribution inheated tissue”(通过多门时间技术对加热组织进行温度分布的估测)，theoryand computer simulation Ultrasonics 37(1999)107-122(超声波理论及超声波电脑模拟)中提出了基于时移的温度提取方法非常直观，但在实际操作中该方法很难实现，主要原因包括：该方法需要在组织中存在两个以上相对静止的反射介质，这在临床操作当中并不容易获得；时间点上的精确测量比较困难；温度分辨率低，它将两个反射介质间真正的温度分布和由温度引起的声速差异取了平均。

由Ralf Seip，Emad S.Ebbini在“Noninvasive Estimation of TissueTemperature Response to Heating Fields Using Diagnostic Ultrasound”(通过诊断用超声波针对组织对加热场的温度反应进行非侵入性估测)，1995 IEEETransactions on Biomedical Engineering Vol.42，No.8(IEEE生物医学工程会报)中提出的基于频移的无损测温技术是现有技术中比较经典的方法之一。但其在实际应用中有很多问题：生物组织与实验样品有很大差异，生物组织散射粒子规则性较差，规则散射较弱；自相关谱中共振峰不太明显且受数据长度和阶次的影响较大。这些特性都阻碍了该方法在实际测量中的应用。

此外，由牛金海，张红煊，王鸿章等在“基于离散随机介质平均散射声功率的无损测温方法”声学学报，2001，26(3)：247-250中提出的基于能量的超声无损测温技术，虽然能够有效解决现有技术的问题，但其缺点是空间分辨率较差。

上述现有技术中的无损测温方法存在的一个共同的缺点即：试图在所有温度测温范围内采用单一方法进行估计组织温度。这是非常困难的，因为生物组织具有很大的差异性，而且不同的温度生物组织的超声特性也不同(如，B超图像的灰阶，A超的散射特性等)。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于组织特征的分段式实时无损温度测量方法。使其取代以往的温度测量方法，对生物组织特性进行分类，对测温的组织区域进行分区，对于不同的加热区域采用不同的组织特征参数进行温度估计，实现对组织体精确、无损和实时测温。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明通过采用医学超声设备取得组织体的实时图像，获取温度区域下的组织特征参数。在实时测温前，使用这些已知的测量参数，对该组织特征参数-组织温度进行线性拟合，得到拟合参数；在实施无损测温过程中，利用拟合参数，以及组织温度-组织特征参数关系，从B超图像或者A超散射信号中反推分析得到组织温度。最终通过计算机实时显示二维温度分布图像。

所述的组织特征，是指：被测肝脏，肌肉，脂肪等组织的生理特征。

所述的组织特征参数，是指：超声波速度、温度-灰度实验数据。所述的线性拟合，是指：根据被测组织的不同生理特征，将其中相同类的组织在不同温度下测得的超声散射系数、超声速度系数、超声吸收系数、B超灰度级别系数分别对应组织温度，获得不同组织温度与上述系数之间的线性关系，即组织特征参数＝拟合参数A×温度+拟合参数B。

所述的温度区域，是指：焦点区域，近焦区域，远焦区域。

其中：焦点区域，是大于100℃加热的焦点区域，温度最高；近焦区域，是75℃-55℃，温度次之；远焦区域，是45℃-37℃。温度最低。

测量温度区域的超声散射系数、超声速度、超声吸收、B超灰度级与组织温度的关系，拟合得到组织温度-组织特征参数的关系参数。

所述的通过拟合和反推的方法，是指：无损测温过程中，首先，通过B超图像可以得到组织灰度级等，针对大于100℃，75℃-55℃，45℃-37℃不同温度范围，得到温度-组织特征的关系参数。拟合关系表达式为：

组织特征参数＝拟合参数A×温度+拟合参数B

拟合实现方法为：通过实验可以得到，N组温度-组织特征参数的关系样本，(组织特征参数0，温度0)，(组织特征参数1，温度1)，(组织特征参数2，温度2)，…(组织特征参数N，温度N)。代入上式，得到下面方程组：

组织特征参数0＝拟合参数A×温度0+拟合参数B

组织特征参数1＝拟合参数A×温度1+拟合参数B

组织特征参数2＝拟合参数A×温度2+拟合参数B

......

组织特征参数N＝拟合参数A×温度N+拟合参数B

求解上述方程组，可以得到最优的拟合参数A以及拟合参数B。

其次，在无损测温实施过程中，使用上述得到的拟合参数A，以及拟合参数B。

同时，所述的反推，是指：当从B超图像得到组织特征参数，组织温度-组织特征关系式中，只有组织温度是未知的，对组织温度-组织特征关系做变换，得到组织温度的反推公式：

组织温度＝(组织特征参数-拟合参数B)/拟合参数A

这样，就得到组织温度信息，最后得到一幅被测组织的二维温度分布图，通过计算机显示屏幕上。

本发明首先根据被测组织的不同生理特征进行分类，将其中相同类的组织在不同温度下测得的超声散射、超声速度、超声吸收、B超灰度级别系数，分别按照其对应组织温度进行排列，得出温度与系数的线型关系，即组织特征参数＝拟合参数A×温度+拟合参数B。通过对其进行拟合，得到对应拟合参数A(斜率)及拟合参数B(补偿)。按照温度进行空间分区：测量焦点区、近焦点区、远焦点区三个区域，建立超声散射、超声速度、超声吸收、B超灰度级系数与组织温度的关系。拟合得到温度-组织特征参数的关系参数。通过拟合参数反推，在无损测温实施过程中，通过B超图像可以得到组织灰度级等，针对大于100℃，75℃-55℃，45℃-37℃不同温度范围，获得组织温度信息，通过显示在计算机屏幕上的二维温度分布图，用于实际肿瘤热疗。

与现有技术相比，本发明能够在无损组织的情况下，获得较高的精度和较快的实时性。对于不同特征的组织以及不同加热区域，选择不同组织特征参数以及实验参数，可以保证较高的测温精度，测温精度将达到0.5℃。

附图说明

图1为本发明实施例效果图

具体实施例

下面对本发明做详细说明，本实例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和过程，但本发明的保护范围不限于下述的实例。

如图1所示，整个实例实现过程如下(以肝脏组织，灰度测温为例)：

具体实现步骤如下：

1)测试不同生物组织(如，各个年龄段人体肝脏，脂肪，病变肿瘤等组织)，在不同温度段(如，大于100℃，75℃-55℃，45℃-37℃)的组织特征参数，如超声散射系数，灰度值，超声衰减系数等，获得这些参数与温度的关系。以B超灰度为例，表达式为：

Y＝A×X+B            (1)

其中Y是超声图像灰度级，A，B是拟合参数，X是组织温度。通过大量实验测试Y与X的值，通过拟合可以得到表达Y与X的关系的参数A和B。在临床实际测温过程中Y(超声图像的灰度级)是已知的(可以从B超图像中得到)。根据公式(1)拟合得到组织温度与灰度的关系曲线以及拟合系数，本例肝脏组织的灰度-温度关系曲线拟合系数为：A＝2.000，B＝40.000。于是得到公式(1)在本实例中的表达为：Y＝2.000×X+40.000。

通过公式(1)，以及实验得到的参数A，B，就可以反推出组织的温度X，实现无损测温。不同组织的超声参数(如超声速度，吸收系数等)，在没有获得人体组织第一手参数之前，哺乳动物的参数可做参考，如下表1所示：

表1、哺乳动物的超声组织特征参数

通过实验，测量不同生物组织(本例为肝脏组织)，在不同温度段(本例为45℃-27℃)的组织特征参数(本例为超声图像灰阶参数)。

表2温度-灰度实验数据

温度℃	27℃	29℃	31℃	33℃	35℃	37℃	39℃
								灰度级	94	98	101	106	110	114	118

2)根据肿瘤热疗加热方式不同(如，聚焦加热)，把生物组织在空间上进行分区为：a)焦点区域，b)近焦点区域，以及c)远焦点区域，如图1。

以高强度聚焦超声为例：a)焦点区域大约为半径3mm的圆心区域，焦点区域的温度最高达到100℃以上，这个区域定义为焦点区域；b)焦点区域外围环状半径在3mm-10mm之间的区域为，为近焦区域，温度在75℃左右；c)半径大于10mm区域温度在45℃-37℃之间为远焦区域，参见图1。从B超声仪读取得被测组织的无损实时图像，从图像中可以知道被测组织的灰度，本例为112，即Y＝112。

3)将1)得到的大于100℃的高温区域的组织特征参数(A，B)用于焦点区域，75℃-55℃的中温区域参数(A，B)用于近焦点区域，45℃-37℃的低温区域参数(A，B)用于远焦点区域，通过公式(1)，可以计算出不同区域的温度X，并用于温度控制。具体实现方法：公式(1)中不同温度区域的参数A，B的值，可以通过实验获得，为先验参数。Y为图像的灰度，可以从B超图像得到，且是已知量，通过公式(1)可以估计出组织的温度X，具体公式如下。

X＝(Y-B)/A          (2)

根据公式(2)可以得到，远焦点区的温度信息。组织的温度X＝(Y-B)/A＝(112-40)/2＝36.0℃。重复上述步骤，可以得到整个B超图像区域范围内的温度分布。将得到的温度值绘制成二维温度分布图。得到二维实时组织温度分布图，最终显示在计算机屏幕上，用于肿瘤热疗的温度监控。如附图1所示。

Claims (10)

1.一种基于组织特征的分段式实时无损温度测量方法，其特征在于，通过采用医学超声设备取得组织体的实时图像，获取组织特征和温度区域下的组织特征参数，通过线性拟合，得到组织温度-组织特征参数的关系参数，在实时测温时，使用这些已知的拟合参数，通过组织温度-组织特征参数的关系，从B超图像或者A超散射信号反推分析得到组织温度，最终通过计算机实时显示二维温度分布图像。

2.根据权利要求1所述的基于组织特征的分段式实时无损温度测量方法，其特征是，所述的组织特征，是指：被测组织的生理特征。

3.根据权利要求1或者2所述的基于组织特征的分段式实时无损温度测量方法，其特征是，所述的组织特征，其参数是指：超声波速度、温度-灰度实验数据。

4.根据权利要求1所述的基于组织特征的分段式实时无损温度测量方法，其特征是，所述的线性拟合，是指：根据被测组织的生理特征，将其中相同类的组织在不同温度下测得的超声散射、超声速度、超声吸收、B超灰度级别系数分别对应组织温度，获得不同组织温度与超声散射、超声速度、超声吸收、B超灰度级别系数之间的关系参数，组织特征参数＝拟合参数A×温度+拟合参数B。

5.根据权利要求1所述的基于组织特征的分段式实时无损温度测量方法，其特征是，所述的温度区域，是指：焦点区域，近焦区域，远焦区域；焦点区域，是大于100℃加热的焦点区域；近焦区域，是75℃-55℃；远焦区域，是45℃-37℃。

6.根据权利要求1或者5所述的基于组织特征的分段式实时无损温度测量方法，其特征是，测量温度区域的超声散射、超声速度、超声吸收、B超灰度级系数与组织温度的关系，拟合得到温度-组织特征参数的关系参数。

7.根据权利要求1所述的基于组织特征的分段式实时无损温度测量方法，其特征是，所述的通过拟合和反推的方法，是指：无损测温过程中，首先，通过B超图像可以得到组织灰度级，针对大于100℃，75℃-55℃，45℃-37℃不同温度范围，得到温度-组织特征参数的关系参数。

8.根据权利要求1或者7所述的基于组织特征的分段式实时无损温度测量方法，其特征是，所述的通过拟合和反推的方法，其关系表达式为：组织特征参数＝拟合参数A×温度+拟合参数B。

9.根据权利要求8所述的基于组织特征的分段式实时无损温度测量方法，其特征是，所述的拟合，其实现方法为：通过实验可以得到N组，组织特征参数-温度的关系样本：组织特征参数0，温度0，组织特征参数1，温度1，组织特征参数2，温度2，…组织特征参数N，温度N，代入组织特征参数＝拟合参数A×温度+拟合参数B的关系表达式，得到下面方程组：

组织特征参数0＝拟合参数A×温度0+拟合参数B

组织特征参数1＝拟合参数A×温度1+拟合参数B

组织特征参数2＝拟合参数A×温度2+拟合参数B

组织特征参数N＝拟合参数A×温度N+拟合参数B

求解得到最优的拟合参数A以及拟合参数B，无损测温实施过程中，使用上述得到的拟合参数A，以及拟合参数B。

10.根据权利要求1或者7所述的基于组织特征的分段式实时无损温度测量方法，其特征是，所述的反推，是指：当从B超图像得到组织特征参数，组织温度-组织特征参数关系式中，只有组织温度是未知的，对组织温度-组织特征参数关系做变换，得到组织温度的反推公式：

组织温度＝(组织特征参数-拟合参数B)/拟合参数A

这样，就得到组织温度信息，最后得到一幅被测组织的二维温度分布图，通过计算机显示屏幕上。

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