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一种利用超声微泡次谐波测量颅内绝对血压分布图的方法

摘要

本发明公开了一种利用超声微泡次谐波测量颅内绝对血压分布图的方法:将在SHAPE法的基础上,通过引入自适应入射声压矫正和次谐波幅值补偿因子来解决超声经颅衰减问题,并利用超声成像探头发射高帧频平面波在二维视窗内完成逐层压力扫描,最终可以获得颅内绝对血压分布图。

著录项

  • 公开/公告号CN114848013A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-08-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安交通大学;

    申请/专利号CN202210466677.9

  • 申请日2022-04-29

  • 分类号A61B8/04(2006.01);

  • 代理机构西安通大专利代理有限责任公司 61200;

  • 代理人范巍

  • 地址 710049 陕西省西安市咸宁西路28号

  • 入库时间 2023-06-19 16:17:34

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-08-23

    实质审查的生效 IPC(主分类):A61B 8/04 专利申请号:2022104666779 申请日:20220429

    实质审查的生效

  • 2022-08-05

    公开

    发明专利申请公布

说明书

技术领域

本发明涉及医学诊断技术领域,具体涉及一种用于血压成像的方法。

背景技术

脑血管疾病目前已是人类三大死亡原因之一,同时也是一种致残率高、预后差的疾病,严重影响了人们的生活品质。颅内血流动力学监测是诊断及研究脑血管疾病的重要手段。有关参量包括血液流速、血流量、血容量、血压等。然而这其中,除血压外其他参量已经有了一系列的较为成熟的无创监测手段,例如CT、MRI、TCD等,只有血压仍停留在定点有创入侵测量的阶段,由于测量技术危险且复杂,仅被小范围用于一些需要开颅手术的严重病例中。

在血管顺应性等研究中,血压参量可提供无可替代的重要信息。有学者利用计算流体力学、血流磁共振成像,构建了二维压力图。然而这种方法不仅耗时长、无法获得实时信息,而且结果高度依赖模型方程的参量选择,个体适用性较差。更重要的是此方法得到的并非绝对血压,而是流场内的相对压力。

利用包膜微泡测压的技术手段由来已久,比较系统的研究是利用次谐波幅值测压的技术(即SHAPE法),已经被应用于人的心室内压及肝脏门静脉压的测量。还有报道利用超声微泡测量颅内血管血流储备参数,例如中国专利CN113331868A,尽管其获得了目标血管狭窄近端及远端血压与微泡次谐波幅值的换算关系,但是其仅是测量得到了目标血管狭窄近、远端血压的比值。面对成像区域内大量血管交错延伸形成的血管网络,测量点位的增加尚无规律可循,而且随着测量点位数量的必然增多,以及考虑到B超探头每一次仅能发射固定声压的超声等实际情况,在SHAPE法的基础上测量颅内绝对血压分布的难度巨大。

发明内容

本发明的目的在于提供一种利用超声微泡次谐波测量颅内绝对血压分布图的方法。

为达到上述目的,本发明采用了以下技术方案:

一种颅内绝对血压分布图的测量方法,该测量方法包括以下步骤:

利用超声成像探头向颅内发射满足时间分辨率的高帧频平面波并采集超声回波信号,在利用提取自超声回波信号的微泡次谐波幅值进行血压换算过程中,通过引入自适应入射声压矫正和微泡次谐波幅值补偿因子,在不受超声经颅衰减影响的情况下在二维视窗内完成成像区域深度方向上逐层血管的血压扫描,从而获得颅内绝对血压分布图。

优选的,所述测量方法具体包括以下步骤:

1)采集不同入射声压下颅内目标血管网络的超声回波信号,根据该超声回波信号建立第i个采集通道下、第j根血管内微泡次谐波与入射声压的关系曲线,并确定最优测压入射声压集P

2)在P

3)依照目标血管网络中已标定的各血管的尺寸和位置,从步骤2采集的超声回波信号中逐帧提取各血管对应的微泡次谐波幅值,并带入基于离体血管的微泡次谐波幅值与血压换算公式及微泡次谐波幅值补偿因子建立的微泡次谐波幅值与血压换算公式中,得到对应血管在超声回波信号采集时长内血压值的变化曲线;

4)将目标血管网络中各血管的血压值的变化曲线的峰值进行对齐,得到目标血管网络的血压数据集。

优选的,所述帧频为500-2000Hz,从而防止漏测血压峰值。

优选的,所述超声成像探头的中心频率为2-5MHz。

优选的,所述步骤1还包括以下步骤:将获取的目标血管网络在注射超声微泡溶液后的N帧B超图像G

一种颅内绝对血压分布图的测量系统,该测量系统包括超声成像探头及主控计算机单元;

所述超声成像探头用于向颅内发射满足时间分辨率的高帧频平面波并采集超声回波信号;

所述主控计算机单元用于提取所述超声回波信号的微泡次谐波幅值以进行血压换算,并在血压换算中通过引入自适应入射声压矫正和微泡次谐波幅值补偿因子,在不受超声经颅衰减影响的情况下在二维视窗内完成成像区域深度方向上逐层血管的血压扫描。

优选的,所述超声成像探头由B超机激励,B超机与主控计算机单元相连。

本发明的有益效果体现在:

与现有的无创测压技术相比,本发明测量得到的是绝对血压数据而不是相对压力,且对设备及计算机性能要求不高,并可用于床旁检测,实时快速、价格低廉;与现有的有创测压技术相比,本发明避免了穿刺创伤,且可同时获得整个超声探测窗口内的所有血管的血压值,极大降低了测量时间及二次伤害风险,对操作人员的技术要求较低。

附图说明

图1为实施例中基于包膜微泡的无创经颅超声血压测量装置的结构示意图;

图2为实施例中B超探头探测的目标血管网络的示意图;

图中:1-数据采集卡;2-数字压力表;3-液压测量探头;4-B超探头;5-可开关三通;6-血管仿体;7-血管仿体支架;8脉动泵;9-广口瓶;10-B超机;11-乳胶管;12-磁性搅拌泵;13-数据传输线;14-颅骨;15-脑组织;16-目标血管网络。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做进一步的详细说明,所述实施例仅是对本发明的解释,而不是对本发明保护范围的限制。

步骤1利用单根仿真血管获得测压母公式:

步骤1.1采用基于包膜微泡的无创经颅超声血压测量装置进行血管仿真测试,获取离体血管的微泡次谐波幅值与入射声压关系曲线;

参见图1及图2,上述基于包膜微泡的无创经颅超声血压测量装置包括血管仿体6、数字压力表2、液压测量探头3、脉动泵8、B超机10和磁性搅拌泵12,血管仿体6的两端固定在血管仿体支架7上,磁性搅拌泵12上放置广口瓶9,广口瓶9通过两乳胶管11分别与脉动泵8的进口端及血管仿体6的一端连接,血管仿体6的另一端通过另一带有可开关三通5的乳胶管连接脉动泵8的出口端,液压测量探头3通过可开关三通5接入血管仿体6与脉动泵8之间的乳胶管上固定位置,液压测量探头3的探测数据由数字压力表2采集,数字压力表2和B超机10分别通过数据传输线13与主控计算机单元内置的数据采集卡1连接;

测试时,将B超机10的B超探头4固定于血管仿体6正上方,向广口瓶9中加入超声微泡溶液,并通过脉动泵8注入血管仿体6中,B超机10激励B超探头4发射4MHz的平面波正弦信号,利用B超图像锁定目标血管(即血管仿体6);设置B超机10的帧频为1kHz,将入射声压按B超机10的可调范围,从最小值逐步调节到最大值,在每一个入射声压下采集大于一个心动周期的超声回波信号(即射频信号)并存入数据采集卡1;通过B超图像确定目标血管的感兴趣区域,将感兴趣区域内的每一帧的超声回波信号通过快速傅氏变换(FFT)得到频谱,取频谱图中2MHz为中心、0.4MHz带宽内的信号求平均得到微泡次谐波幅值,再将每个入射声压下所有帧的微泡次谐波幅值求平均,从而根据各个入射声压及其对应的微泡次谐波幅值均值绘制得到离体血管的微泡次谐波幅值与入射声压关系曲线。

步骤1.2对上述离体血管的微泡次谐波幅值与入射声压关系曲线进行Logistic方程拟合,得到微泡次谐波幅值与入射声压的关系方程X,对入射声压求一阶导为零的解,得到该曲线驻点对应的入射声压Z及其对应的次谐波幅值P

步骤1.3将入射声压设置为P

P

其中P

步骤2B超定位目标血管网络位置,求解过滤矩阵F并标定血管网络位置:

步骤2.1将B超探头4置于被试者颞窗处,在被试者静脉注射超声微泡溶液后,激励B超探头4向颅内发射超声波,发射声参数参照步骤1.1,利用B超图像锁定目标血管网络,固定B超探头4位置,调试入射声压值至图像清晰;将获取的目标血管网络在注射超声微泡溶液后的N帧B超图像G

S

其中S

构建二维高斯核函数K(α,β)对时空滤波后图像S

其中,x、z表示二维核函数的横向、纵向尺寸;Δx、Δz分别为图像的横向、纵向像素间距,

步骤2.2将图像F

步骤2.3以过滤矩阵F的第i列为例,由上到下(对应从B超探头4表面开始到视窗底部)锁定非零段信号,这些数据段(即过滤矩阵F第i列中由零分隔的数据段)各自对应一根血管,将数据段命名为B

步骤3采集不同入射声压下目标血管网络的超声回波信号:

将B超探头4置于被试者颞窗处,在被试者静脉注射超声微泡溶液后,激励B超探头4向颅内发射超声波,并且将入射声压按B超机10的可调范围,从最小值逐步调节到最大值(其他发射声参数参照步骤1.1),每一个入射声压下采集大于一个心动周期的超声回波信号并存入数据采集卡1。

步骤4分别建立每一个采集通道下、每一根血管内微泡次谐波与入射声压的关系曲线,并确定最优测压入射声压:

根据步骤2得到的数据段B

对B

步骤5获取相同频率(即4MHz)下,P

设置B超机10入射声压从P

步骤6目标血管网络微泡次谐波幅值提取:

分别将步骤5中得到的每个入射声压(属于P

步骤7建立血管网络微泡次谐波幅值与血压换算公式集:

在步骤1换算公式基础上,引入微泡次谐波幅值补偿因子α

P

其中,P

步骤8构建血压分布图

将步骤6中得到的微泡次谐波幅值依次(即逐帧)代入步骤7中的换算公式,得到每个血管的血压值在T时间内的变化曲线(根据散点数据绘制),平移调整各血管血压值的变化曲线使所有血管的对应变化曲线的峰值对齐在一个时间点,得到最终的血压数据集,并用于生成T时间内针对目标血管网络的血压分布图。

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