CN107578820A - 一种基于单针实测的生物组织特性参数表征方法 - Google Patents

一种基于单针实测的生物组织特性参数表征方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107578820A
CN107578820A CN201710719730.0A CN201710719730A CN107578820A CN 107578820 A CN107578820 A CN 107578820A CN 201710719730 A CN201710719730 A CN 201710719730A CN 107578820 A CN107578820 A CN 107578820A
Authority
CN
China
Prior art keywords
parameter
temperature
biological properties
feedback
point
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710719730.0A
Other languages
English (en)
Inventor
吴水才
王笑茹
夏秋实
高宏建
周著黄
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing University of Technology
Original Assignee
Beijing University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing University of Technology filed Critical Beijing University of Technology
Priority to CN201710719730.0A priority Critical patent/CN107578820A/zh
Publication of CN107578820A publication Critical patent/CN107578820A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation

Landscapes

  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

本发明公开一种基于单针实测的生物组织特性参数精确表征方法，包括：步骤1，通过射频热消融实验，得到功率分布函数；步骤2，在COMSOL Multiphysics软件中设置预设初始条件和边界条件，建立射频温度场仿真模型；步骤3，对生物组织特性参数进行敏感性分析；步骤4，基于参数敏感性分析结果，利用单针实测数据获得敏感性参数的精确表征函数；步骤5，利用获得的特性参数的精确表征函数进行温度场仿真，并与实测数据进行对比以验证温度场分布模型的精确性。采用本发明的技术方案，解决现有技术中因生物组织特性参数的不确定性而导致无法精确获得温度场分布的问题。

Description

一种基于单针实测的生物组织特性参数表征方法
技术领域
本发明涉及一种基于单针实测的生物组织特性参数表征方法，尤其是利用拟合公式获得射频消融过程中生物组织敏感性特性参数的精确表征形式。
背景技术
肝肿瘤是人类生命安全的最大威胁之一，在中国是肿瘤导致死亡的第二杀手，因此肝肿瘤的有效治疗已成为亟待解决的社会问题。目前，射频热消融技术因微创、治疗效果显著等优点而在医院中得到了广泛应用，已成为治疗人体肝肿瘤行之有效的方法，但热消融的质量仍主要取决于临床医生的经验，缺乏客观依据。在临床手术中，肝肿瘤的热凝固区常采用54℃作为边界阈值。因此，需要热消融温度场的精确表征以提高热消融手术的科学性。
目前，通常采用有限元仿真技术来获得肿瘤消融区域的温度场分布情况。肿瘤加热过程中会导致生物组织特性参数发生改变，但特性参数如何影响温度场模型仍是未知的。目前，在温度场仿真模型的常规研究中，通常无法获得模型参数随温度的实际变化，模型参数一般根据参考文献采用固定值，从而导致仿真温度的精度参差不齐。公开号为CN102008351A的专利公开了一种射频损毁仪温度场分布的获取方法，其获得了特定中心温度下的温度场分布函数，具有一定的便捷性，但未考虑到消融过程会导致生物组织特性参数发生变化，不能较好地应用于临床。公开号为CN103800075A的专利公开了一种基于肝脏肿瘤消融术的患者特定建模的方法和系统，在建模过程中对组织特性参数取为固定值，这不符合实际情况。因此，温度场模型中特性参数的特异性分析和精确表征仍是温度场仿真领域亟待解决的技术。
发明内容
针对现有技术中因生物组织特性参数的不确定性而导致无法精确获得温度场分布的问题，本发明提出了一种基于单针实测的生物组织特性参数表征方法，通过参数敏感性分析和单针实测获得组织特性参数的精确表征形式并进而通过仿真技术获得射频热消融过程中的精确温度场模型。
应用本发明的前提是：利用恒温热消融仪RFA-I(Blade Co.,Ltd.,Beijing,China)和仿肝组织体模获得热消融实验数据；通过COMSOL Multiphysics软件(COMSOLInc.,Palo Alto,CA, USA)获得温度场仿真数据；利用Minitab软件(State College,PA,USA)中的因子分析(DOE) 来研究各特性参数(生物组织电阻(R)、比热容(Cp)、电导率(Sigma)、导热率(K) 和相对介电常数(Epsilon))的敏感性，为后续反馈工作提供可靠依据。
本发明采取的技术方案是：首先通过射频伞形电极热消融实验获得七个点的实测温度；在COMSOL软件中采用经典的麦克斯韦电磁方程和Pennes传热方程建立热消融仿真模型；利用Minitab软件中的DOE因子设计实验对各特性参数进行敏感性分析，获得参数对温度的影响贡献率SS％；基于参数在不同时刻的SS％对参数进行特异性反馈调节，由此获得各参数的最优表达形式，通过单针实测数据的反馈调节获得最优的函数表达；最后通过对比仿真数据和实验数据，验证此技术的可行性。
一种基于单针实测的生物组织特性参数精确表征方法，包括如下步骤：
步骤1，通过射频热消融实验，得到功率分布函数；
步骤2，在COMSOL Multiphysics软件中设置预设初始条件和边界条件，建立射频温度场仿真模型；
步骤3，对生物组织特性参数进行敏感性分析；
步骤4，基于参数敏感性分析结果，利用单针实测数据获得敏感性参数的精确表征函数；
步骤5，利用获得的特性参数的精确表征函数进行温度场仿真，并与实测数据进行对比以验证温度场分布模型的精确性。
一种基于单针实测的生物组织特性参数精确表征方法，包括如下步骤：
步骤1，通过RFA-I消融仪伞形电极和仿肝组织体模进行热消融实验，消融时间为6分钟，中心电极恒定温度为90℃，温升速率为30℃/分钟，
步骤1.1，在热消融实验中，对消融区的七个点进行实测，获得实测温度，选取P1点作为反馈点，利用1-6点实测温度与仿真温度进行对比，验证仿真模型的可靠性；
步骤1.2，导出热消融期间的功率数据，利用拟合软件1stOpt(7D-Soft HighTechnology Inc., Beijing,China)对功率数据进行拟合，获得功率P随时间t的变化函数P(t)；
步骤2，在COMSOL Multiphysics软件中，建立几何模型，设置物理参数，定义边界条件和初始条件，利用麦克斯韦电磁方程和Pennes传热方程获得温度场仿真模型，其中，V表示电压源，由功率公式可知其中，R(单位：Ω)为组织的等效电阻值。
步骤3，对生物组织特性参数进行敏感性分析；在Minitab软件中通过DOE设计32组实验安排，并对32组实验在Comsol软件中进行仿真，采用基于方差分析理论的方法获得各特性参数的贡献率SS％，
步骤3.1，确定生物组织特性参数范围，并在Minitab软件中通过DOE设计有关特性参数的32组实验，分别在Comsol软件中进行仿真；
步骤3.2，为了研究特性参数对温度分布的影响，选取包括远场点(15mm,0mm)和近场点(5mm,0mm)的多个点进行敏感性分析，根据方差分析理论的方法获得各特性参数的贡献率SS％；
步骤4，根据特性参数敏感性分析结果，利用反馈针实测结果获得特性参数的精确表征形式；热消融100秒后，电阻和电导率对温度的影响一直很显著，因此首先反馈电阻和电导率参数；然后基于电阻和电导率的反馈表达式，在热消融0至100秒时间内对比热容进行反馈，
步骤4.1，在热消融300秒至360秒时间段，对电阻和电导率进行反馈调节，在温度场仿真模型中，调节R和σ＝σ0+aT的数值，计算反馈点的仿真温度(TS)与实测温度(TM)之间的温度绝对差值|TM-TS|，取|TM-TS|在300秒至360秒时间段内各个时间采样点的和，通过1stOpt软件拟合获得与R、σ0和a之间的函数关系最小化获得最优的组织等效电阻R＝11.06(Ω)和σ的反馈函数为：
步骤4.2，基于电阻和电导率的反馈表征函数，对比热容进行反馈调节。由于热消融期 0至100秒内电阻和电导率对温度有一定影响，因此在此段时间内基于R和σ的反馈函数对比热容进行反馈调节。调节Cp＝Cp0+kT的数值，计算反馈点的仿真温度(TS)与实测温度(TM)之间的温度差值，取|TM-TS|在0秒到100秒时间段内各个时间采样点的和，通过1stOpt软件拟合获得函数表达式，最小化获得Cp的反馈函数为：
步骤4.3，在COMSOL中利用上述获得的特性参数的反馈函数进行温度场建模，获得1-6 点的仿真值；
步骤5，利用1-6点的实测温度数据验证电压源和温度场分布模型的精确性，为了显示仿真值与实测值之间的误差，分别计算最大误差(α)、平均误差(β)和标准偏差(δ)。
本发明提出的生物组织特性参数表征方法基于单针实测数据进行反馈调节，能够有效地改善温度场仿真模型的准确性，由此提高热消融手术的科学性和可靠性。
与现有技术相比，本发明具有如下优点和有益效果：
1.本发明的参数敏感性分析方法能够获得各组织特性参数对温度场模型的影响程度，从而能够解决现有技术中无法对参数进行特异性分析的难题。
2.本发明可通过单针实测数据获得敏感性参数的精确表达形式，从而能够有效地解决射频消融温度场仿真中特性参数无法精确表征的难题。
附图说明
图1为根据本发明的实施方案的射频消融实验装置的示意图；
图2为根据本发明的实施方案的生物组织特性参数表征方法的概述流程图；
图3为根据本发明的实施方案的远场点和近场点各特性参数SS％的变化趋势示意图；
图4为根据本发明的实施方案的仿真值与实验值对比的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方案对本发明作进一步说明。
在本实施方案中，射频消融装置为消融仪RFA-I(Blade Co.,Ltd.,Beijing,China)，工作电极为伞形电极RFA-1315，子电极数13根，其中主电极直径0.9mm，长度150mm，子电极均匀地分布在主电极周围，直径0.3mm，长度150mm，相邻子电极间的夹角为55°，实验中所用测温针为YWY-2(Kang You Co.,Ltd.,Nanjing,China)，共9根，直径1.2mm，长度120mm。图1示出了根据本发明的实施方案的射频消融实验装置的示意图，其包括射频温控消融仪 RFA-I和测温针。
在本实施方案中，热消融体模是基于张步林等人研制的透明仿肝组织体模配方制备的，具体配方如表1所示。所制备体模的尺寸为50×50×70mm3，其具体组织特性参数与肝脏基本一致，如表2所示。
表1 射频消融仿肝组织体模配方
表2 体模组织与肝组织特性对比
本发明的基于单针实测的生物组织特性参数表征方法的概述流程图如图2所示，包括以下步骤：
步骤1，通过RFA-I消融仪伞形电极和仿肝组织体模进行热消融实验，消融时间为6分钟，中心电极恒定温度为90℃，温升速率为30℃/分钟。
步骤1.1，在热消融实验中，对消融区的七个点进行实测，获得实测温度，测温点的坐标如表3所示，其中选取P1点作为反馈点，利用1-6点实测温度与仿真温度进行对比，验证仿真模型的可靠性；
表3 测温点的坐标
步骤1.2，导出热消融期间的功率数据，利用拟合软件1stOpt(7D-Soft HighTechnology Inc., Beijing,China)对功率数据进行拟合，获得功率P随时间t的变化函数P(t)，如公式(1)所示：
步骤2，在COMSOL Multiphysics软件中，建立几何模型，设置物理参数，定义边界条件和初始条件，利用麦克斯韦电磁方程和Pennes传热方程获得温度场仿真模型。其中，V表示电压源，由功率公式可知：
其中R(单位：Ω)为组织的等效电阻值，P(单位：W)可得自公式(1)。
步骤3，对生物组织特性参数进行敏感性分析；在Minitab软件中通过DOE设计实验安排，并将实验安排在Comsol软件中进行仿真，采用基于方差分析理论的方法获得各特性参数的贡献率SS％，SS％越大即该参数敏感性越高。
步骤3.1，确定生物组织特性参数范围，并在Minitab软件中通过DOE设计有关特性参数的32组实验，其中各参数的取值范围如表4所示，分别在Comsol软件中进行仿真；
步骤3.2，为了研究特性参数对温度分布的影响，选取包括远场点(15mm,0mm)和近场点(5mm,0mm)的多个点进行敏感性分析，根据方差分析理论的方法获得各特性参数的贡献率 SS％，SS％的计算基于公式(3)。
式中，i取A、B、C、D、E和F；Adj_SSi表示参数i的误差方差和。
表4 各特性参数的取值范围
图3示出了仿真过程中各特性参数的方差贡献率(SS％)的变化趋势示意图：其中rho 和Cp曲线重合；R和Sigma曲线也接近重合。由于热消融过程中重点关注54℃等温面边界情况，因此选取远场点P1点(15mm,0mm)作为反馈点。基于远场点P1点敏感性分析结果可知，在前100秒内，密度和比热容对温度影响非常显著，因此可对比热容Cp在此时间段内进行反馈；在300秒至360秒时间内，由于电阻和导电率对温度影响非常显著，可对电阻和电导率参数同时进行反馈；整个热消融过程中介电常数对温度的影响为零，导热率的影响相对较小，故不考虑反馈介电常数和导热率参数，根据参考文献在仿真过程中将其取为固定值，K＝0.52(W/(m·k))，ε＝1。
步骤4，根据步骤3中的特性参数敏感性分析结果，利用反馈针实测结果获得特性参数的精确表征形式。热消融100秒后，电阻和电导率对温度的影响一直很显著，反馈时首先反馈电阻和电导率参数；然后基于电阻和电导率的反馈表达式，在热消融0至100秒时间段对比热容进行反馈。
步骤4.1，在热消融300秒到360秒时间段，对电阻和电导率进行反馈调节。在温度场仿真模型中，调节R和σ＝σ0+aT的数值，计算反馈点的仿真温度(TS)与实测温度(TM) 之间的温度绝对差值|TM-TS|，取|TM-TS|在300秒到360秒时间段内各个时间采样点的和，通过1stOpt软件拟合获得与R、σ0和a之间的函数关系最小化获得最优的组织等效电阻R＝11.06(Ω)和σ的反馈函数如表达式(4)所示；
步骤4.2，基于电阻和电导率的反馈表征函数，对比热容进行调节。由于热消融期0至 100秒内电阻和电导率对温度有一定影响，因此在此段时间内基于R和σ的反馈函数对比热容进行反馈调节。调节Cp＝Cp0+kT的数值，计算反馈点的仿真温度(TS)与实测温度(TM)之间的温度差值 取|TM-TS|在0秒到100秒时间段内各个时间采样点的和，通过1stOpt软件拟合获得函数表达式，最小化获得Cp的反馈函数如表达式(5)所示；
步骤4.3，在COMSOL中利用上述获得的特性参数的反馈函数进行温度场建模，获得1-6 点的仿真值。
步骤5，利用1-6点的实测温度数据验证电压源和温度场分布模型的精确性。图4示出了本发明方法中获得的仿真值与实验值对比的示意图。为了显示仿真值与实测值之间的误差，分别基于公式(7)、(8)、(9)获得最大误差(α)、平均误差(β)和标准偏差(δ)。表5列出了2-7 点的相应误差。
其中，i表示时间采样点的序号，n表示时间采样点的总数，Ti S为第i采样点的仿真温度， Ti M为第i采样点的实测温度。
表5 测量点的仿真值与实测值之间的误差
从表5中可以看出，反馈仿真结果与实测结果具有很好的一致性：各点最大误差的平均值为4.67℃；各点平均误差的平均值为2.26℃；各点标准偏差平均值为1.44℃，满足临床需要的误差范围。本发明的生物组织热物性参数表征方法具有极好的实用性，可有效地解决射频消融仿真中热物性参数无法精确获得的难题。

Claims (6)

1.一种基于单针实测的生物组织特性参数精确表征方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，通过射频热消融实验，得到功率分布函数；
步骤2，在COMSOL Multiphysics软件中设置预设初始条件和边界条件，建立射频温度场仿真模型；
步骤3，对生物组织特性参数进行敏感性分析；
步骤4，基于参数敏感性分析结果，利用单针实测数据获得敏感性参数的精确表征函数；
步骤5，利用获得的特性参数的精确表征函数进行温度场仿真，并与实测数据进行对比以验证温度场分布模型的精确性。
2.如权利要求1所述的基于单针实测的生物组织特性参数精确表征方法，其特征在于，步骤1具体为通过RFA-I消融仪伞形电极和仿肝组织体模进行热消融实验，消融时间为6分钟，中心电极恒定温度为90℃，温升速率为30℃/分钟，其包括以下步骤：
步骤1.1，在热消融实验中，对消融区的七个点进行实测，获得实测温度，选取P1点作为反馈点，利用1-6点实测温度与仿真温度进行对比，验证仿真模型的可靠性；
步骤1.2，导出热消融期间的功率数据，利用拟合软件1stOpt(7D-Soft HighTechnology Inc.,Beijing,China)对功率数据进行拟合，获得功率P随时间t的变化函数P(t)。
3.如权利要求2所述的基于单针实测的生物组织特性参数精确表征方法，其特征在于，步骤2具体为在COMSOL Multiphysics软件中，建立几何模型，设置物理参数，定义边界条件和初始条件，利用麦克斯韦电磁方程和Pennes传热方程获得温度场仿真模型，其中，V表示电压源，由功率公式可知其中，R为组织的等效电阻值。
4.如权利要求3所述的基于单针实测的生物组织特性参数精确表征方法，其特征在于，步骤3具体为对生物组织特性参数进行敏感性分析；在Minitab软件中通过DOE设计32组实验安排，并对32组实验在Comsol软件中进行仿真，采用基于方差分析理论的方法获得各特性参数的贡献率SS％，其包括以下步骤：
步骤3.1，确定生物组织特性参数范围，并在Minitab软件中通过DOE设计有关特性参数的32组实验，分别在Comsol软件中进行仿真；
步骤3.2，为了研究特性参数对温度分布的影响，选取包括远场点(15mm,0mm)和近场点(5mm,0mm)的多个点进行敏感性分析，根据方差分析理论的方法获得各特性参数的贡献率SS％。
5.如权利要求4所述的基于单针实测的生物组织特性参数精确表征方法，其特征在于，步骤4具体为根据特性参数敏感性分析结果，利用反馈针实测结果获得特性参数的精确表征形式；首先反馈电阻和电导率参数；然后基于电阻和电导率的反馈表达式，在热消融0至100 秒时间内对比热容进行反馈，其包括以下步骤：
步骤4.1，在热消融300秒至360秒时间段，对电阻和电导率进行反馈调节，在温度场仿真模型中，调节R和σ＝σ0+aT的数值，计算反馈点的仿真温度(TS)与实测温度(TM)之间的温度绝对差值|TM-TS|，取|TM-TS|在300秒至360秒时间段内各个时间采样点的和，通过1stOpt软件拟合获得与R、σ0和a之间的函数关系最小化获得最优的组织等效电阻R＝11.06(Ω)和σ的反馈函数为：
步骤4.2，基于电阻和电导率的反馈表征函数，对比热容进行反馈调节，在0至100秒内基于R和σ的反馈函数对比热容进行反馈调节，调节Cp＝Cp0+kT的数值，计算反馈点的仿真温度TS与实测温度TM之间的温度差值 取|TM-TS|在0秒到100秒时间段内各个时间采样点的和，通过1stOpt软件拟合获得函数表达式，最小化获得Cp的反馈函数为：
步骤4.3，在COMSOL中利用上述获得的特性参数的反馈函数进行温度场建模，获得1-6点的仿真值。
6.如权利要求5所述的基于单针实测的生物组织特性参数精确表征方法，其特征在于，
步骤5，利用1-6点的实测温度数据验证电压源和温度场分布模型的精确性，为了显示仿真值与实测值之间的误差，分别计算最大误差(α)、平均误差(β)和标准偏差(δ)，其中，
其中，i表示时间采样点的序号，n表示时间采样点的总数，Ti S为第i采样点的仿真温度，Ti M为第i采样点的实测温度。
CN201710719730.0A 2017-08-21 2017-08-21 一种基于单针实测的生物组织特性参数表征方法 Pending CN107578820A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710719730.0A CN107578820A (zh) 2017-08-21 2017-08-21 一种基于单针实测的生物组织特性参数表征方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710719730.0A CN107578820A (zh) 2017-08-21 2017-08-21 一种基于单针实测的生物组织特性参数表征方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107578820A true CN107578820A (zh) 2018-01-12

Family

ID=61033964

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710719730.0A Pending CN107578820A (zh) 2017-08-21 2017-08-21 一种基于单针实测的生物组织特性参数表征方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107578820A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108830017A (zh) * 2018-07-05 2018-11-16 上海交通大学 基于个体阻抗的射频加热温度场预测方法及其系统
CN113693708A (zh) * 2021-07-15 2021-11-26 上海美杰医疗科技有限公司 射频消融设备的射频输出调整方法、装置及计算机存储介质
CN115024739A (zh) * 2022-08-11 2022-09-09 之江实验室 生物体内格留乃森参数分布的测量方法、应用

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102008351A (zh) * 2010-10-27 2011-04-13 南京航空航天大学 一种射频毁损仪温度场分布的获取方法
US20140136174A1 (en) * 2012-11-09 2014-05-15 Institut National De Recherche En Informatique Et En Automatique System and Method for Patient Specific Modeling of Liver Tumor Ablation
CN107049476A (zh) * 2017-04-20 2017-08-18 北京工业大学 一种基于单针实测反馈的电压源表征方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102008351A (zh) * 2010-10-27 2011-04-13 南京航空航天大学 一种射频毁损仪温度场分布的获取方法
US20140136174A1 (en) * 2012-11-09 2014-05-15 Institut National De Recherche En Informatique Et En Automatique System and Method for Patient Specific Modeling of Liver Tumor Ablation
CN107049476A (zh) * 2017-04-20 2017-08-18 北京工业大学 一种基于单针实测反馈的电压源表征方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
吴薇薇等: "温控射频消融温度场分布的模拟与预测", 《北京工业大学学报》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108830017A (zh) * 2018-07-05 2018-11-16 上海交通大学 基于个体阻抗的射频加热温度场预测方法及其系统
WO2020007245A1 (zh) * 2018-07-05 2020-01-09 上海交通大学 基于个体阻抗的射频加热温度场预测方法及其系统
CN108830017B (zh) * 2018-07-05 2022-06-24 上海美杰医疗科技有限公司 基于个体阻抗的射频加热温度场预测系统
CN113693708A (zh) * 2021-07-15 2021-11-26 上海美杰医疗科技有限公司 射频消融设备的射频输出调整方法、装置及计算机存储介质
CN115024739A (zh) * 2022-08-11 2022-09-09 之江实验室 生物体内格留乃森参数分布的测量方法、应用

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107526928B (zh) 一种基于特性参数反馈的微波热消融温度场仿真方法
González-Suárez et al. Comparative analysis of different methods of modeling the thermal effect of circulating blood flow during RF cardiac ablation
Trujillo et al. Review of the mathematical functions used to model the temperature dependence of electrical and thermal conductivities of biological tissue in radiofrequency ablation
CN108830017B (zh) 基于个体阻抗的射频加热温度场预测系统
CN107578820A (zh) 一种基于单针实测的生物组织特性参数表征方法
Singh et al. Temperature-controlled radiofrequency ablation of different tissues using two-compartment models
Haemmerich et al. RF ablation at low frequencies for targeted tumor heating: In vitro and computational modeling results
Haemmerich et al. Hepatic radiofrequency ablation at low frequencies preferentially heats tumour tissue
Wang et al. Numerical evaluation of ablation zone under different tip temperatures during radiofrequency ablation
Shao et al. Studying the thermal performance of a bipolar radiofrequency ablation with an improved electrode matrix system: In vitro experiments and modelling
CN107049476A (zh) 一种基于单针实测反馈的电压源表征方法
Shao et al. A computational theoretical model for radiofrequency ablation of tumor with complex vascularization
CN113693708A (zh) 射频消融设备的射频输出调整方法、装置及计算机存储介质
CN109408842B (zh) 一种恒功率微波消融中sar的精确表征方法
Yan et al. Theoretical and experimental analysis of amplitude control ablation and bipolar ablation in creating linear lesion and discrete lesions for treating atrial fibrillation
Yan et al. A simulation study to compare the phase-shift angle radiofrequency ablation mode with bipolar and unipolar modes in creating linear lesions for atrial fibrillation ablation
Sheu et al. Three-dimensional analysis for radio-frequency ablation of liver tumor with blood perfusion effect
Liu et al. Thermal modelling for endocardiac radiofrequency ablation: comparison of hyperbolic bioheat equation and Pennes bioheat equation with finite element method
CN108742827A (zh) 新型肿瘤热疗设备及其控制方法
Gas Modelling the temperature-dependent RF ablation produced by the multi-tine electrode
Déas Yero et al. Modeling of RF thermal ablation taking into account the temperature dependence of the tissue properties
Alba-Martínez et al. Could it be advantageous to tune the temperature controller during radiofrequency ablation? A feasibility study using theoretical models
Pop et al. A theoretical model for RF ablation of kidney tissue and its experimental validation
Isobe et al. Real-time temperature control system based on the finite element method for liver radiofrequency ablation: Effect of the time interval on control
Nan et al. Analysis to a critical state of thermal field in microwave ablation of liver cancer influenced by large vessels

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20180112

RJ01 Rejection of invention patent application after publication