CN112371469B - 一种随机分布阵元间距的超声换能器线形阵列及其设计优化方法 - Google Patents
一种随机分布阵元间距的超声换能器线形阵列及其设计优化方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种随机分布阵元间距的超声换能器线形阵列及其设计优化方法，所述线形阵列包括声透镜、外匹配层、内匹配层、压电材料层、背衬和柔性印制板，所述声透镜、外匹配层、内匹配层、压电材料层、背衬从上往下依次相互粘结在一起，并且自外匹配层到背衬的部分切割出间隔槽，该间隔槽将压电材料槽层及对应位置的匹配层和背衬分离成若干个相对独立的阵元单元；所述优化方法采用遗传算法，并且以平均切槽宽度和最大切槽宽度为遗传基因，以轴向声压最大值/次极大值乘以径向声压最大值/次极大值的乘积为适应度，以适应度值最大为优化目标。本发明在使用中能更接近目标，并且具有更好的成像质量，同时可以更好的抑制旁瓣和栅瓣。
Description
技术领域
本发明涉及一种随机分布阵元间距的超声换能器线形阵列及其设计优化方法，属于医疗器械与工业器械领域。
背景技术
超声波是一种振动频率超过20KH的机械振动，一般由超声换能器产生，可在固体、液体、气体中传播。一定功率的超声波，在医疗方面可用于疾病治疗、理疗美容等；在工业领域可用于原料混合、机械加工等。为实现更便捷的控制、更强大的功能，一般会将若干个超声换能器组合在一起使用，并在控制电路的控制下发射出不同的超声波，满足不同的业务需求。
超声换能器阵列，因其多个换能器排列的物理特性，必然存在旁瓣和栅瓣，这是在对称轴之外的能量分布。按换能器阵列的工作频率、阵元宽度、阵元间距、阵元形状、驱动信号相位、驱动信号幅度等的不同可产生不同的声场，但旁瓣和栅瓣是始终存在的。对于很多应用场景，旁瓣和栅瓣是不利的，一方面会引起能量的分散，另一方面会引起不期望的能量聚集，造成损伤或者非需求部位的损坏。这时候需要尽可能抑制旁瓣和栅瓣的能量，降低其带来的负面效应。
抑制旁瓣和栅瓣，一般可以从两个方面着手：一，改变驱动信号；二，改变换能器阵列的排布状态和参数。
改变驱动信号相对比较容易实现。一种方法是通过对驱动信号的幅度按高斯、贝塞尔等函数进行加权，中间的阵元驱动信号幅度大，两边的阵元驱动信号幅度小，从而实现旁瓣和栅瓣抑制。但该方法也会造成主瓣宽度增加，对于需要精确指向的应用场景是不利的，同时不同的驱动信号幅度也给驱动电路的搭建增加了难度。另一种方法是驱动换能器阵列时，随机有部分阵元不发射，从而打乱原有的排列周期，达到抑制旁瓣和栅瓣的效果。但该方法造成了部分换能器阵元的闲置，需要规模更大的阵列才能达到同样的效果，并且其打乱排列周期只能在固定的几种方案中进行，效果被削弱。
改变换能器阵列的排布状态和参数，是另一种抑制旁瓣和栅瓣的途径，可通过调整换能器的阵元宽度、阵元间距等实现。Fink等人在High Power Transcranial BeamSteering for Ultrasonic Brain Therapy(PhysMedBiol,48(2003),2577–2589)中提出了一种圆形超声换能器组成的阵列，在球冠状底座上随机分布的方法，可有效抑制旁瓣和栅瓣。杰弗里.W.汉德等人在拟随机分布超声波换能器阵列(ZL00803833.3)中也提出了类似的在球冠状底座上随机分布圆形超声换能器组成阵列的方法。
虽然这种在球冠状底座上随机分布圆形超声换能器的方法，可抑制声场旁瓣和栅瓣，但也存在一些不足：1、换能器阵列的声场为轴对称分布，圆形换能器阵元的尺寸各向相同且相对较大，可偏转的角度有限，实际应用中往往需要在三个纬度上均辅以机械移动的方式才能实现对目标靶区的全覆盖，增加了整个设备的体积和复杂度；2、圆形换能器一般先单独加工好，然后再分别粘接到底座上，这样的操作基本依靠手工操作完成，产品的一致性和加工速度都相对不足；3、球冠状超声换能器与人体接触的时候，底部与人体表面有一定距离，在治疗前使用成像探头时需要将成像探头伸出一段距离尽量缩短与人体间距离，进行治疗时，为了不挡住功率超声，成像探头要缩回来，与靶区距离加大，影响实时观察效果。
发明内容
为克服上述现有技术存在的不足，本发明提出了一种随机分布阵元间距的超声换能器线形阵列及其设计优化方法。
本发明采取的技术方案如下：
一方面，本发明提供了一种随机分布阵元间距的超声换能器线形阵列，所述线形阵列包括声透镜、外匹配层、内匹配层、压电材料层、背衬和柔性印制板，所述声透镜、外匹配层、内匹配层、压电材料层、背衬从上往下依次相互粘结在一起，并且自外匹配层到背衬的部分切割出间隔槽，该间隔槽将压电材料层及对应位置的匹配层和背衬分离成若干个相对独立的单元，每个单元作为一个阵元，所述柔性印制板的上端部分压接在压电材料层和背衬之间，其余部分折弯并贴合背衬延伸出去。
进一步的，切割后形成的阵元，每个阵元的宽度相同，并且阵元间的间隔槽宽度不固定且随机分布，只要大于零小于设定的最大切槽宽度即可。同时切割出的间隔槽内灌入填充物，通过该填充物分隔形成若干个相对独立的条形的换能器阵元，各阵元间电信号互不相连。
进一步的，所述压电材料层一般由压电陶瓷、压电单晶、压电薄膜、电容式换能器、复合换能材料中的任一种组成，其厚度为声波在其内部传播时波长的二分之一，并且在压电材料层的两面镀有金属材料作为电极，其中负极部分所有电极互相联通，正极部分各阵元电极单独连接至柔性印制板上的不同引线。柔性印制板上按需布置有引线，并且引线与压电材料层上的电极连接，柔性印制板弯折后贴合在背衬上，实现合理的引线方向。
进一步的，所述背衬一般由树脂或相关的混合物组成，根据换能器阵列加工需求，背衬可以是一个整体的，也可以是由两层拼接而成的。其中两层拼接而成的背衬，包括薄背衬和厚背衬，薄背衬和压电材料层、匹配层等组合成组件，经切割后弯曲成形，然后拼接到已经加工成对应形状的厚背衬上。背衬声学阻抗范围为2MRayl到15MRayl。
进一步的，所述声透镜一般由硅胶、树脂或相关的混合物组成。根据需要，声透镜可以形成一定的表面弧度，用于将声波在换能器阵列的宽度方向形成聚焦。对于声速小于水中声速类凸透镜，聚焦曲率半径为5cm-25cm，中心最大厚度为0.5mm-5mm；或材料为其中声速大于水中声速类凹透镜，聚焦曲率半径为5cm-25cm，中心最大厚度为0.5mm-5mm。
进一步的，所述外匹配层一般由树脂或相关的混合物组成，其厚度为声波在其内部传播时波长的四分之一的奇数倍，其声阻抗参数介于目标介质和内匹配层之间，一般而言其声学阻抗范围2MRayl到70MRayl。
进一步的，所述内匹配层一般由树脂或相关的混合物组成，其厚度为声波在其内部传播时波长的四分之一的奇数倍，其声阻抗参数介于外匹配层和压电材料之间，一般而言其声学阻抗范围2MRayl到70MRayl。
进一步的，所述超声换能器线形阵列为平面或单曲面或双曲面结构，并且其中任一种结构的中间均包括带孔结构或不带孔结构，其中设置的孔是用于放置B超探头，用B超做图像引导和观察。即线形换能器阵列包括但不限于平面的中间没孔、单曲面的中间没孔、双曲面的中间没孔、平面的中间有孔、单曲面的中间有孔、双曲面的中间有孔。
另一方面，本发明还提供了一种随机分布阵元间距的超声换能器线形阵列的优化设计方法，该方法采用遗传算法，以平均切槽宽度和最大切槽宽度为遗传基因，以轴向声压最大值/次极大值乘以径向声压最大值/次极大值的乘积为适应度，以适应度值最大为优化目标；具体计算步骤为：
(1)初始化设置换能器阵列和传播介质的固定参数，包括阵列阵元宽度、阵元数量、工作频率，介质的密度、声速；
(2)根据预设的种群规模，分别随机选取平均切槽宽度和最大切槽宽度，与第一步已经设置好的固定参数共同组成一个完整的换能器阵列，即一个生命体；
(3)计算每一个生命体N次随机分布切槽宽度，并计算在此分布下的声场，计算次数根据需求确定；可以更多或更少次，计算次数越多更可能获得此生命体对应的最佳效果，但计算时间也会增加；计算次数越少则反之。此处随机分布的方法，可以是正态分布，也可以是其他的随机分布方法；
(4)从每次计算获得的声场分布中提取声压最大值、轴向次极大值、径向次极大值，并计算轴向声压最大值/次极大值乘以径向声压最大值/次极大值的乘积，作为适应度值；
(5)统计每个生命体在不同次计算随机分布后对应的适应度值，选取最大的适应度值为该生命体的适应度值；
(6)比较得到种群中所有生命体的最大适应度值，将对应的生命体选定为精英生命体，单独提取其所有参数及适应度值；
(7)将本代精英生命体的适应度值与父代精英生命体的适应度值相比较，如果本代精英生命体的适应度值更大则更新精英生命体信息，反之则保留父代精英生命体信息；
(8)判断精英生命体信息是否已经达到连续M代未变化，或者已经达到最大进化代数；如果满足，则结束遗传选择；如果未满足，则继续遗传选择；
(9)以单个生命体适应度值在整个种群各生命体适应度值的总值中的占比为依据，以轮盘赌算法结合交叉概率，选择被保留的生命体；
(10)以被选中保留的生命体为基础，随机组合其中的平均切槽宽度和最大切槽宽度，生成新的生命体，并最终保持种群数量一致；
(11)按变异概率，对新形成的种群进行变异操作，被选中进行变异的生命体需重新随机设置平均切槽宽度和最大切槽宽度；
(12)回到步骤(3)的换能器阵列产生的声场计算，并逐步执行后续的遗传选择算法。
进一步的，声场分布的计算方法包括瑞利积分法或有限元法。通常仿真计算声场分布有很多种方法，计算精度、计算速度、适合介质的复杂度等各不相同，能在可接受的仿真误差和计算速度范围内即可。
进一步的，对于每个生命体，随机分布其切槽宽度的次数并不要求遍历所有可能性，而是以一个较大的计算次数为准，在这个计算次数不太小的时候，随机得到的结果接近于其可能存在的最佳值，结合遗传算法寻找最优解的能力，这样的处理是兼顾准确性和计算总时间的良好办法。
进一步的，若需扩展到阵元间距随机分布的平面阵列，则以平面的两个方向的平均切槽宽度和最大切槽宽度为遗传基因，以轴向声压最大值/次极大值乘以平面两个对称线方向声压最大值/次极大值的乘积为适应度，以适应度值最大为优化目标。
本发明的功能特点及效果如下：
本发明的匹配层、压电材料、背衬在拼接到一起后，用切割装置切出若干个切槽并在切槽中灌入树脂或相关混合物，形成条形的换能器阵元，阵元间电信号互不相连，从而可实现以不同的驱动信号激励不同的阵元，实现更灵活的声波发射。
本发明中的切槽是不等宽度的，且宽度值随机，改变了传统的等宽度切槽的做法，由此各阵元的位置不再是规则排布。在实际使用时，通过驱动信号的激励，各阵元发射的声波在焦点处仍互相叠加，声能量汇聚情况不变，而在原来旁瓣、栅瓣处因阵元位置已经打乱，声波叠加效应变弱，从而起到了抑制旁瓣和栅瓣的效果。
本发明采用的是线形阵列的方式，此种阵列，单个阵元呈矩形且长宽比很大。在阵元的宽度方向(阵列的长度方向)尺寸较小，根据物理原理可在阵列长度方向和声波传播方向获得更大的声束可偏转角，从而使得阵列在该方向有更大的电子移动焦点能力，进而在此两个方向可不再依赖机械方式移动焦点。虽然，由此也会造成换能器长度方向(阵列的宽度方向)尺寸变大，声束可偏转角变小，在此方向需要机械方式移动焦点。但总体而言，可从原来的三个方向都依赖机械方式移动焦点，到只需一个方向依赖机械方式移动焦点，对于设备的小型化是具有很大的好处的。
另外，本发明所采用线形阵列的方式，不再有球冠状底座的“凹陷”情况，换能器阵列待处理目标更贴合，使得配套的成像换能器更接近目标，便于其实现更好的成像质量。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
图1是超声换能器平面线形阵列示意图。
图2是超声换能器凹面线形阵列示意图。
图3是平均宽度切槽的仿真效果示意图，其中(A)为换能器阵列分布图，(B)为声场分布图，(C)为轴向声压分布图，(D)为径向声压分布图。
图4是随机宽度切槽的仿真效果示意图，其中(A)为换能器阵列分布图，(B)为声场分布图，(C)为轴向声压分布图，(D)为径向声压分布图。
图5是遗传算法优化流程图。
图中标记为：1-声透镜，2-外匹配层，3-内匹配层，4-压电材料层，5-背衬，6-柔性印制板。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例一。
如图1，一种平面形式的线形换能器阵列，由声透镜1、外匹配层2、内匹配层3、压电材料层4、背衬5、柔性印制板6组成，从外匹配层至背衬切割出凹槽(间隔槽)，将压电材料制作成多个不同的阵元，切割的凹槽中灌入树脂或其混合物。换能器阵列呈平面形式，发射的时候由驱动信号通过相位不同实现聚焦和电子移动焦点。
实施例二。
如图2，一种凹面形式的线形换能器阵列，由声透镜1、外匹配层2、内匹配层3、压电材料层4、背衬5、柔性印制板6组成，从外匹配层至背衬切割出凹槽(间隔槽)，将压电材料制作成多个不同的阵元，切割的凹槽中灌入树脂或其混合物。在换能器阵列中间有一通孔，用于放置引导超声换能器。换能器阵列呈凹面形式，可提供预设的基于几何形状的聚焦，发射的时候由驱动信号通过相位不同实现电子移动焦点。
实施例三。
上述实施例一和二中，采用了随机宽度的切槽方式，但如何确定切槽宽度的随机分布方式，如最大切槽宽度、平均切槽宽度的取值，不同宽度切槽的分布，对最终的旁瓣和栅瓣抑制效果会造成不同。对于本发明所涉及的方案，并没有直接的解析求解方法可获得优化设计的途径，但可采用数值计算的方法寻找优化设计方案。
对于换能器阵列来说，不同的切槽平均宽度及最大宽度对应了数量极其庞大的切槽分布可能，不可能逐一计算这些可能的分布而寻找最佳值，计算时间是不可接受的。因而本实施例提出了一种基于遗传算法的快速获得较佳值的方法。如图3和4所示，图3中圆圈标出部分为声场中的栅瓣，此处的声能量相对较集中，这些非期望的能量聚集在实际应用中可能造成正常组织或物体的损伤，而图4中对应位置处已经不再有能量的聚集。通过对比，本方案采用随机宽度切槽分布的形式可以很好的抑制旁瓣和栅瓣。两图中左下角所示轴向声场分布，在换能器阵元数量比较多的时候会呈现过焦点后声压下降且不再有翘起现象，当前示意图中所涉及换能器阵列阵元数量较少，因而不能肉眼明显可见这样的改善。
本实施例将影响设计效果的参数作为遗传基因，声场参数作为对自然环境的适应能力，通过多代的遗传、变异和自然选择，实现优化设计。
基于遗传算法的优化设计，在本实施例中，以切槽平均宽度和最大宽度为遗传基因，以轴向声压最大值/次极大值乘以径向声压最大值/次极大值的乘积为适应度值，以适应度值最大为优化目标，具体优化步骤如下：
第一，初始化设置换能器阵列和传播介质的固定参数，如阵列阵元宽度、阵元数量、工作频率，介质的密度、声速，这些参数是不随算法的运行而变化的。
第二，根据预设的种群规模，分别随机选取平均切槽宽度和最大切槽宽度，与第一步已经设置好的固定参数共同组成一个完整的换能器阵列，即一个生命体。
第三，每一个生命体都计算20次随机分布切槽宽度，并计算在此分布下的声场。也可根据需求计算更多或更少次，计算次数越多更可能获得此生命体对应的最佳效果，但计算时间也会增加；计算次数越少则反之。此处随机分布的方法，可以是正态分布，也可以是其他的随机分布方法。
第四，从每次计算获得的声场分布(仿真计算声场分布有很多种方法，计算精度、计算速度、适合介质的复杂度等各不相同，如使用瑞丽积分法，可以使用CPU和GPU的并行计算加快速度)中提取声压最大值、轴向次极大值、径向次极大值，并计算轴向声压最大值/次极大值乘以径向声压最大值/次极大值的乘积，作为适应度值。
第五，统计每个生命体在不同次计算随机分布后对应的适应度值，选取最大的适应度值为该生命体的适应度值。
第六，比较得到种群中所有生命体的最大适应度值，将对应的生命体选定为精英生命体，单独提取其所有参数及适应度值。
第七，将本代精英生命体的适应度值与父代精英生命体的适应度值相比较，如果本代精英生命体的适应度值更大则更新精英生命体信息，反之则保留父代精英生命体信息。
第八，判断精英生命体信息是否已经达到连续5代未变化(根据需求也可以选择其他的连续未变化代数为判断依据)，或者已经达到最大进化代数。如果满足，则结束遗传选择；如果未满足，则继续遗传选择。
第九，以单个生命体适应度值在整个种群各生命体适应度值的总值中的占比为依据，以轮盘赌算法结合交叉概率，选择被保留的生命体。
第十，以被选中保留的生命体为基础，随机组合其中的平均切槽宽度和最大切槽宽度，生成新的生命体，并最终保持种群数量保持一致。
第十一，按变异概率，对新形成的种群进行变异操作，被选中进行变异的生命体需重新随机设置平均切槽宽度和最大切槽宽度。
第十二，回到第三步的换能器阵列产生的声场计算，并逐步执行后续的遗传选择算法。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本领域的普通技术人员应该了解，上述实施例不以任何形式限制本发明的保护范围，凡采用等同替换等方式所获得的技术方案，均落于本发明的保护范围内。
本发明未涉及部分均与现有技术相同或可采用现有技术加以实现。
Claims (9)
1.一种随机分布阵元间距的超声换能器线形阵列，其特征在于，所述线形阵列包括声透镜、外匹配层、内匹配层、压电材料层、背衬和柔性印制板，所述声透镜、外匹配层、内匹配层、压电材料层、背衬从上往下依次相互粘结在一起，并且自外匹配层到背衬的部分切割出间隔槽，该间隔槽将压电材料层及对应位置的匹配层和背衬分离成若干个相对独立的单元，每个单元作为一个阵元，所述柔性印制板的上端部分压接在压电材料层和背衬之间，其余部分折弯并贴合背衬延伸出去；切割后形成的阵元，每个阵元的宽度相同，并且阵元间的间隔槽宽度不固定且随机分布。
2.根据权利要求1所述的一种随机分布阵元间距的超声换能器线形阵列，其特征在于，所述切割出的间隔槽内灌入填充物，通过该填充物分隔形成若干个相对独立的条形的换能器阵元，各阵元间电信号互不相连。
3.根据权利要求1所述的一种随机分布阵元间距的超声换能器线形阵列，其特征在于，所述压电材料层的厚度为声波在其内部传播时波长的二分之一，并且在压电材料层的两面镀有金属材料作为电极，其中负极部分所有电极互相联通，正极部分各阵元电极单独连接至柔性印制板上的不同引线。
4.根据权利要求3所述的一种随机分布阵元间距的超声换能器线形阵列，其特征在于，所述柔性印制板上按需布置有引线，并且引线与压电材料层上的电极连接，柔性印制板弯折后贴合在背衬上，实现合理的引线方向。
5.根据权利要求1所述的一种随机分布阵元间距的超声换能器线形阵列，其特征在于，所述背衬为整体结构或者由两层拼接而成，其中两层拼接而成的背衬，包括薄背衬和厚背衬，薄背衬和压电材料层、匹配层组合成组件，经切割后弯曲成形，然后拼接到已经加工成对应形状的厚背衬上。
6.根据权利要求1所述的一种随机分布阵元间距的超声换能器线形阵列，其特征在于，所述超声换能器线形阵列为平面或单曲面或双曲面结构，并且其中任一种结构的中间均包括带孔结构或不带孔结构。
7.一种针对上述权利要求1至6任一项所述随机分布阵元间距的超声换能器线形阵列的优化设计方法，其特征在于，所述优化设计采用遗传算法，以平均切槽宽度和最大切槽宽度为遗传基因，以轴向声压最大值/次极大值乘以径向声压最大值/次极大值的乘积为适应度，以适应度值最大为优化目标；具体优化步骤为：
(1)初始化设置换能器阵列和传播介质的固定参数；
(2)根据预设的种群规模，分别随机选取平均切槽宽度和最大切槽宽度，与第一步已经设置好的固定参数共同组成一个完整的换能器阵列，即一个生命体；
(3)计算每一个生命体N次随机分布切槽宽度，并计算在此分布下的声场，计算次数根据需求确定；
(4)从每次计算获得的声场分布中提取声压最大值、轴向次极大值、径向次极大值，并计算轴向声压最大值/次极大值乘以径向声压最大值/次极大值的乘积，作为适应度值；
(5)统计每个生命体在不同次计算随机分布后对应的适应度值，选取最大的适应度值为该生命体的适应度值；
(6)比较得到种群中所有生命体的最大适应度值，将对应的生命体选定为精英生命体，单独提取其所有参数及适应度值；
(7)将本代精英生命体的适应度值与父代精英生命体的适应度值相比较，如果本代精英生命体的适应度值更大则更新精英生命体信息，反之则保留父代精英生命体信息；
(8)判断精英生命体信息是否已经达到连续M代未变化，或者已经达到最大进化代数；如果满足，则结束遗传选择；如果未满足，则继续遗传选择；
(9)以单个生命体适应度值在整个种群各生命体适应度值的总值中的占比为依据，以轮盘赌算法结合交叉概率，选择被保留的生命体；
(10)以被选中保留的生命体为基础，随机组合其中的平均切槽宽度和最大切槽宽度，生成新的生命体，并最终保持种群数量一致；
(11)按变异概率，对新形成的种群进行变异操作，被选中进行变异的生命体需重新随机设置平均切槽宽度和最大切槽宽度；
(12)回到步骤(3)的换能器阵列产生的声场计算，并逐步执行后续的遗传选择算法。
8.根据权利要求7所述的一种随机分布阵元间距的超声换能器线形阵列的优化设计方法，其特征在于，声场分布的计算方法包括瑞利积分法或有限元法。
9.根据权利要求7所述的一种随机分布阵元间距的超声换能器线形阵列的优化设计方法，其特征在于，若需扩展到阵元间距随机分布的平面阵列，则以平面的两个方向的平均切槽宽度和最大切槽宽度为遗传基因，以轴向声压最大值/次极大值乘以平面两个对称线方向声压最大值/次极大值的乘积为适应度，以适应度值最大为优化目标。
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