December 27th, 2012
一个回声粒子图像测速系统(EPIV)能够取得两维领域的速度在不透光的液体或不透光的几何形状的描述和验证测量管流。
本实验的目标是在 Hagen Zoi 流(也称为层流)中获得二维瞬时速度场。使用回波粒子图像,LOC 对称性或 E-P-I-V-E-P-I-V 验证测量在 50:50 水和甘油混合物的再循环管道流中得到证明。这里使用的管道流系统采用由水族泵保持的恒压头来驱动流动。
将相控阵超声探头安装在流动系统的管壁上,并传输 B 型超声图像。流体由空心玻璃球或示踪颗粒固定,它们忠实地跟随流动的运动。然后采集超声图像,将其传输到 PC 并转换为与商用粒子图像速度对称软件兼容的图像格式。
将互相关算法应用于连续的超声 B 模式图像,以计算二维速度场。最后,分析矢量场以计算感兴趣的流动量,例如集成平均、剪切应力和涡度。尽管该技术可以提供对基本流体动力学的见解,但它可以并且经常用于实际的流动系统,包括生物医学应用,例如动脉或室间流动。
我们正在进行的使用液化生物质和液体的实验是我们对这项技术感兴趣的原因。要设置 EP IV 系统,请先打开泵的电源。这将以恒定速率启动再循环管道流。
接下来,将水基局部凝胶涂抹在超声探头上。凝胶可最大限度地减少超声束在探头表面和管道之间的传输损失。然后使用带有穿墙管件的特殊构造的探头支架,将超声波探头连接到超声波机的外部管道壁电源上。
加载所有系统后,超声屏幕上将出现实时图像流。2D 模式是线性探头采集 EPIV 测量值的默认设置。首先,测量出标称 10 微米空心玻璃球的适当干重,使其在添加到流量系统时的最终浓度约为 17 ppm 重量。
接下来,从盆中提取一体积的流体,并将颗粒添加到流体中以形成浓缩的颗粒溶液。当颗粒添加到流动系统中时,将用作超声造影剂或示踪颗粒。将浓缩颗粒溶液搅拌到水池中,将其添加到再循环管流系统中。
然后可以在超声监视器上查看玻璃球。几分钟后,玻璃球将均匀分布在整个系统中,因此此过程最困难的部分之一是获得清晰的高分辨率超声图像。为了最大限度地提高这些图像的质量,我们根据流速的先验估计来调整增益焦点和动态范围。
我们通过分析超声图像进一步动态优化这些参数。使用超声控制面板上的深度控制旋钮将图像深度设置为 3 厘米。接下来,使用 2D 增益旋钮调整总图像增益以增加图像的亮度,使种子颗粒在仪表板中清晰可见。
调整时间增益补偿滑块以衰减来自管壁的散射,并补偿超声波信号的深度相关衰减。这将在 2D 模式下删除管壁顶部和底部的多余图像。控制面板顶部的旋钮从左到右分别对应宽度、聚焦频率和帧率。
使用这些旋钮进一步调整图像,以实现尽可能高的物理分辨率、频率和帧速率,以便进行分析。然后将探头工作频率调整为 10 兆赫兹,并将帧速率设置为每秒 49.5 帧。请注意,这四个参数本质上是耦合的。
因此,对于给定的超声图像扫描,需要在空间和时间分辨率之间进行权衡。由于横向分辨率有限,玻璃球体将在横向上涂抹,并在图像中显示为椭球体。优化参数后,就可以在仪器的超声控制面板上收集数据了。
按下 New exam(新检查)按钮开始新的实验。在患者下。输入 pipe flow 作为姓氏,输入 date 作为名字。
在患者 ID 字段中输入测试编号。然后,当达到预设的最大值 1000 到 1, 500 张图像时,超声扫描将自动开始。随着扫描的继续,新的扫描循环将开始。
调整成像参数,直到种子粒子清晰聚焦,每个询问区域大约 10 个粒子。要重新启动扫描录制循环,请按超声控制面板上的冻结按钮。获取足够数量的理想图像后,按下冻结按钮。
接下来,按下超声控制面板上的 C 回路按钮。选择所有图像以将所有超声图像包含在分析集中。选择要分析的图像后,按图像存储按钮以保存选定的超声图像集。
保存图像后,按下超声控制面板上的存档按钮。出现提示时,从小窗口中选择感兴趣的 syn loop 以保存到本地硬盘驱动器。然后使用鼠标光标选择 End exam(结束考试)。
按下存档按钮并使用鼠标光标首先选择更多,然后选择光盘管理。这会将保存的 cyl 环或 cyl 环传输到运行粒子图像速度对称或 PIV 软件的 PC。捕获并保存图像后,必须将超声图像从医学数字成像通信或 DICOM 文件转换为联合摄影专家组或 JPEG 图片文件进行分析。
使用运行 DICOM to jpeg dot m 的 MATLAB 脚本将 DICOM 文件转换为 JPEG。此脚本是内部制作的,可以从此处显示的 Web 地址获取用于教育目的。文件转换完成后,从软件中的 Law Vision 打开 Davi 软件。
双击 davi 图标,选择 New project,然后选择 PIV。在工具栏中,选择 import images 并选择 import via numbered files (通过编号文件导入)。然后在下拉菜单中,找到存储 JPEG 超声图像的文件夹,然后双击该组的第一张图像。
这将导入此编号集中的所有超声图像,以定义仅包含液体的分析感兴趣区域。应用蒙版以创建蒙版,输入坐标,根据 DICOM 文件中的信息和像素尺寸的知识,使用两个 x 和 y 坐标点的矩形区域。接下来,在 dvu 的主控制面板中,单击位于当前项目下包含导入图像的选项卡。
选择标记为 batch processing 的表。这将启用 Davi 的向量处理窗口,以便使用 PIV 加 PIV 时间序列树从作列表中进行批处理,选择向量计算参数并选择多通道,询问大小从 64 x 64 像素减小到 12 x 12 像素,重叠 50%将相对向量范围限制设置为全部,然后将绝对向量范围限制设置为 5 个像素。然后应用中值滤波器来抑制杂色并平滑矢量场。
接下来,对于矢量处理,请选中矢量计算参数菜单中的 data range equals use masked area 复选框。请注意,矢量计算参数的最佳选择取决于流动几何结构、流动特性、图像分辨率、示踪粒子密度和所需的定量流动分析。在批处理屏幕左侧设置完所有所需参数后,选择要处理的图像总数。
单击 Start processing(开始处理)。这将使用互相关算法计算连续超声图像之间的位移场。要分析处理后的数据,请将 DAVO 中的 UCV 矢量字段导出为 txt 文件。
要在项目屏幕的 JPEG 图像分支下执行此作,请选择矢量位移分支。在工具栏中,选择 export 选项卡。选择文件类型。
询问 e txt.选择 create an export folder (创建导出文件夹),然后选择 export (导出)。接下来,通过运行 MATLAB 脚本在 MATLAB 中打开文件。
导出的向量字段命名为 B-X-X-X-X-X do TXT,其中 X 表示从 1 增加到 99、999 的数字。每个文件包含四个数据列,可以使用记事本查看,一个是图像中向量的 x 位置,两个是图像中向量的 Y 位置,三个是位移的 X 分量或流向位移,以及四个 y 分量的位移,用于描述墙壁。法向位移用于计算速度矢量场 U 作为 X 和 Y 的函数,其中 X 和 Y 对应于超声图像中的空间坐标,这是通过首先将以像素为单位的 X 和 Y 的位移场转换为以米为单位的位移场来完成的,使用图像缩放参数 M 以米为单位在像素上。
接下来,将位移场除以图像之间的扫描校正时间间隔 delta T,其中 delta T 等于以每秒帧数为单位的帧速率的 1,再加上位移场除以超声图像扫描图像宽度所需的时间。总之,X 和 Y 的 U 等于 M 乘以 X 和 Y 的 D 除以 delta T.DICOM 本身存储了一个文件结构,该文件结构提供了计算图像缩放参数 M 和扫描校正时间分离所需的信息。本研究中的 Delta T M 等于每像素 77 微米,FPS 等于 49.5,B 等于每秒 25, 047 像素。
最后,计算集成平均速度矢量场,同时计算平均速度和任何其他感兴趣的流量的法向剖面。为了证明 EPIV 的有用性并评估测量不确定性,我们按照本视频中的描述采集了速度和层流的二维瞬时场,该瞬时矢量图每四列显示一次速度矢量,背景色等值线图对应于速度大小。速度矢量的二维空间位置由 D 在 D 上和 X 在 D 上表示,其中 D 是从上壁测量的径向位置。
D 是管道直径,X 是从管道入口测量的流向位置。沿柱子的速度矢量的表观抛物线形状表明测量值与管道流的预期速度曲线一致。通过对 1000 多个瞬时矢量图求平均值计算的集合平均矢量图提供了平均速度场的表示。
它还将平均瞬时矢量场中的随机噪声误差。速度矢量主要沿流方向。最大速度出现在管道中心线处。
管道壁处的速度降低到零,并且流量大致对称,此处显示了沿管道半径的平均流向速度分布,该曲线是通过沿水平方向的行求平均值获得的集合平均向量图。还显示了层流的预期平均速度分布。给定实验条件。
EPIV 测量值与预期的 higgin pozo 剖面之间的一致性在管道中心线附近最好,在管壁附近最差。壁面附近的较大差异可能是由于超声波在管壁曲面上的强烈反射和折射,在这些区域产生高图像强度,壁面的高强度掩盖了颗粒强度,从而导致测量误差。随着这项技术的发展,研究工程或生物流动系统中流体动力学的研究人员现在可以在光学不透明流体中或通过光学不透明几何结构获得速度场的时空变化。
观看此视频后,您应该对 EPIV 的工作原理、其局限性以及如何使用商用超声机构建和作 EPIV 系统有很好的了解。
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本文描述了一个回声粒子图像测速(EPIV)系统,该系统旨在捕捉光学不透明流体中的二维速度场。展示了在层流管道流动中的验证测量,证明了该系统的能力。
Echo Particle Image Velocimetry (EPIV) enables non-invasive, high-resolution measurement of fluid velocity fields in optically opaque systems, supporting mechanistic understanding of transport phenomena in complex biological and engineered flows. This capability aids in de-risking fluid dynamics assumptions during early-stage target validation and preclinical model development by providing quantitative, spatially resolved data on mass, momentum, and energy transport. EPIV-derived velocity fields enhance predictive confidence in preclinical systems where direct optical access is limited, such as in viscous biomaterials or tissue-mimicking phantoms.
EPIV integrates into the discovery workflow as a tool for hypothesis-driven fluid dynamics assessment, positioned between early formulation screening and preclinical functional validation, particularly when optical opacity limits conventional imaging approaches.