检索历史 清除

摘要在癌症治疗中，微波热疗凭借着安全、无痛苦、疗效高、无副作用等优点，成为继手术、放疗、化疗以及生物治疗后的第五种新型治疗方法。其原理是利用微波对生物组织进行辐照时，组织中极性分子的旋转振动会产生热效应，当温度达到 40~43.5℃时，维持 30 分钟以上，就能达到既破坏肿瘤细胞又不损伤正常组织的目的。由于超声测温方法具有危害小、成本低、装置简单、实时性好等特点，成为热疗无创测温中的热门研究方向。本文以微波热疗中的超声无创测温为中心，对基于超声背向散射统计分布的Nakagami分布测温方法进行研究。主要研究内容包括以下三个方面：<br>　　第一，提出了一种基于BP-Nakagami分布的超声无创测温算法，可以提高Nakagami分布参数与温度之间的相关性，提升超声测温的精度。采用 BP 神经网络的拟合方法，将 Nakagami 分布参数作为输入，对应的温度作为输出进行训练，得到高度拟合的温度模型，可以实现对温度的准确估测。分别使用均方差和相对误差这两个指标对该算法和传统Nakagami测温算法的拟合结果进行对比。结果表明，基于BP-Nakagami分布的测温算法的均方差和相对误差均小于传统 Nakagami 测温算法，可以提升超声测温的精度。<br>　　第二，利用 BP-Nakagami 分布的超声测温算法进行了实验研究。本文验证了Nakagami 分布参数对温度依赖性，绘制了热疗中生物组织的二维温度分布图，然后将该算法估测的温度与热电偶实测温度进行对比验证。首先搭建了微波热疗实验系统，分别设计了以新鲜的离体猪里脊肉和乳房体模作为实验材料的微波热疗实验，采集多组不同温度下的超声影像数据；其次将超声影像数据按帧截取成超声图像，然后对超声图像进行滤波去噪，再进行希尔伯特变换计算其包络；接着利用 Nakagami 分布对这些包络数据进行建模，得到随温度升高而变亮的热尺度图像；然后建立 BP 神经网络模型，训练Nakagami分布参数与温度的关系，得到高度拟合的BP-Nakagami温度模型，并利用该温度模型绘制热疗中生物组织的二维温度分布图；最后将模型估算的温度与热电偶测量的实际温度进行了比较。实验结果表明在 25~50℃范围内，以新鲜离体猪肉组织为实验材料时，BP-Nakagami 模型估计的温度误差在 1℃以内；以乳房体模为实验材料时，模型估计的温度误差在0.5℃以内。<br>　　第三，设计了一款微波热疗超声无创测温系统，该系统是在Windows操作系统的基础上利用 MATLAB（R2016a）开发的。该系统的主要功能是，在微波热疗过程中，既能观察B超图像中组织的变化，又能同时监测热疗凝固区的范围以及温度的分布，提高肿瘤热疗的治疗效果。该系统主要分为硬件和软件两个部分，硬件部分由微波消融系统、超声采集系统和信号处理系统组成，软件部分对数据进行预处理后利用BP-Nakagami算法进行微波热疗区域的温度监测。该系统在展示结果的同时还能将超声图像、Nakagami热尺度图像以及该B超图像的二维温度分布图像进行对比分析。