Name: 回声粒子图像测速技术 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2012-12-27T12:00:00.000+00:00
Duration: 16 min 31 s
Description: 学习回声粒子图像测速技术，利用超声成像和示踪粒子在不透明流体中获取二维速度场。该方法适用于层流管流验证，为生物医学和工程领域的流体动力学研究提供非侵入式测量手段。

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作者们衷心感谢美国国家科学基金会（项目编号：CBET0846359）提供的支持，项目监管人为 Horst Henning Winter。

1. 创建可测量的流体流动
<ol>
 <li>将在甘油水溶液（50% 甘油 - 50% 水）的管道流动中演示 EPIV 验证测量。实验装置的示意图见图 1。</li>
 <li>将名义直径为 10 μm 的空心玻璃微球以约 17 重量 ppm 的浓度添加到流体中。这些空心玻璃微球作为超声造影剂，其尺寸和密度的选择使其能够被动跟随流体流动。10</li>
 <li>向泵提供固定电压，以引入已知的流速。选择该流速使得 U << ΔX/δt，其中 U 为管道中的平均流速，ΔX 为 EPIV 测量体积的线性长度，δt 为图像之间的时间步长，即，与超声系统的 fps 相比，流动必须足够“慢”。3</li>
</ol>
2. 校准超声设备
<ol>
 <li>将超声探头安装到管道外壁。在超声探头表面涂抹水性耦合凝胶，以尽量减少超声波束在探头表面与管道壁之间传播时的信号损失。</li>
 <li>开启超声成像设备电源。系统完成加载后，将自动开始实时超声图像采集。</li>
 <li>使用超声设备控制面板上的Depth Control（深度调节）旋钮设置图像深度。</li>
 <li>使用超声设备控制面板上的2D Gain（二维增益）旋钮设置整体图像增益。</li>
 <li>调节Time Gain Compensation (TGC)（时间增益补偿）滑块，以减弱来自管道壁的散射信号，并补偿超声信号随深度增加而产生的衰减。</li>
 <li>使用可分配功能的控制旋钮调节图像宽度、聚焦位置、探头工作频率和帧率。这四个旋钮位于控制面板左上方，其功能随系统运行模式的不同而变化。在当前使用的二维（2D）模式下，从左至右依次对应宽度、聚焦、频率和帧率。需注意，由于超声成像的基本原理9，这四个参数本质上相互关联。因此，在特定的超声扫描条件下（即，EPIV实验中），空间分辨率与时间分辨率之间存在权衡关系。</li>
 <li>参见图2，其中展示了在管道流动中加入10 μm空心玻璃微球后的典型超声图像。注意，由于横向分辨率有限，玻璃微球在图像中沿横向被展宽，呈现为椭球状。</li>
</ol>
3. 数据收集
<ol>
 <li>按下超声控制面板上的 新建检查 按钮以开始新的实验。</li>
 <li>通过在 姓氏 中输入 Pipe Flow，在 名字 中输入当天日期，在 患者编号 中输入测试编号，创建一个新的“患者”。</li>
 <li>创建“患者”后，超声扫描将开始，直至达到预设的 1000–1500 张图像上限，之后将开始新一轮扫描循环。在达到预设最大图像数之前，随时可按下超声控制面板上的 冻结 按钮两次，以重新启动扫描。</li>
 <li>当获取到一组质量良好的超声图像后（即 种子粒子图像清晰且种子粒子密度足够），按下超声控制面板上的冻结按钮以停止图像采集。</li>
 <li>按下超声控制面板上的 动态图像循环 按钮。使用超声控制面板上的 首帧循环 旋钮选择该组图像中的第一帧，使用 末帧循环 旋钮选择该组图像中的最后一帧，以选定待分析的超声图像集。</li>
 <li>按下超声控制面板上的 图像存储 按钮，以保存选定的超声图像集。</li>
 <li>按下超声控制面板上的 归档 按钮，并使用鼠标光标选择 结束检查。系统将提示用户选择要保存到本地硬盘的图像或动态图像循环。选择感兴趣的动态图像循环后，退出本次检查。</li>
 <li>按下超声控制面板上的 归档 按钮，并使用鼠标光标先选择 更多，然后选择 磁盘管理。磁盘管理功能将把已保存的动态图像循环传输至运行 PIV 软件的计算机。</li>
</ol>
4. 转换文件类型
<ol>
 <li>超声图像以医学数字成像和通信（DICOM）文件类型存储在超声设备上。为了能够被PIV软件打开和读取，必须将DICOM文件转换为图片文件。目前使用运行DICOM2JPG.m的Matlab脚本将DICOM文件转换为联合图像专家小组（JPEG）文件格式。</li>
 <li>随后使用LaVision公司的DaVis软件分析JPEG超声图像。</li>
</ol>
5. 使用 DaVis 计算位移场 D(x, y)
<ol>
 <li>在电脑上双击 DaVis 图标。选择 新建项目，然后选择 PIV。</li>
 <li>在工具栏中选择 导入图像，然后选择 通过编号文件导入。在下拉菜单中找到存储 JPEG 超声图像的文件夹，并双击该序列中的第一幅图像。这将导入此编号序列中的所有超声图像。</li>
 <li>通常需要定义一个图像掩膜，以在待处理的超声图像中隔离出感兴趣区域（ROI）。对于管道流，掩膜用于定义管壁之间的区域（即，流体区域）。</li>
 <li>进入 DaVis 的主控制面板，选择位于 当前项目 下方、包含已导入图像的标签页，然后选择标有 批量处理 的标签页。这将启用 DaVis 的矢量处理窗口，用于对导入的超声图像进行批量处理。</li>
 <li>在操作列表中，通过 PIV-时间序列 树形结构选择 矢量计算参数，并选择用于矢量处理的参数。如果使用掩膜，请在 矢量计算参数 菜单中勾选 数据范围 = 使用掩膜区域。请注意，矢量计算参数 的最优选择取决于流动几何结构、流动特性、图像分辨率、示踪粒子密度以及所需的定量流动分析。10 
 对于管道流动测量，通常获得最佳结果的参数设置为：采用多步处理方式， interrogation 区域从 32 × 32 像素2 逐步减小至 8 × 8 像素2，重叠率为 50%。相对矢量范围限制设为 ±all(window size/2)，绝对矢量范围限制设为 ±5 像素。最后，使用 3 × 3 像素2 的中值滤波器以抑制噪声并平滑矢量场。</li>
 <li>在 批量处理 界面左侧，选择要处理的图像总数，然后点击 开始处理。这将利用互相关算法计算连续超声图像之间的位移场 D(x,y)。</li>
</ol>
6. 分析矢量场
<ol>
 <li>进行后处理和数据分析时，将DaVis中的EPIV矢量场导出为.txt文件。具体操作为：在项目界面中，选择JPEG图像分支下的矢量位移分支，然后在工具栏中选择导出选项卡，选择文件类型为ASCII .txt，选择或创建导出文件夹，最后点击导出。</li>
 <li>导出的矢量场文件命名为Bxxxxx.txt，其中00001≤ xxxxx ≤ 99999，B表示缓冲区。每个文件包含四列数据：(1) 矢量在图像中的x位置，(2) 矢量在图像中的y位置，(3) 位移的x分量（即流向位移），(4) 位移的y分量（即壁面法向位移）。通过MATLAB打开并处理Bxxxxx.txt文件，首先计算速度场，需已知图像对之间的时间步长ΔT[s]和图像放大倍数M[米/像素]，即u(x,y) = MD(x,y)/ΔT。图像间的时间步长ΔT = 1/fps + D(x,y)/B，其中B[像素/秒]表示超声探头扫过图像宽度所需的时间。本研究中，M = 77[μm/像素]，fps = 49.5[1/秒]，B = 25,047[像素/秒]。随后，计算系综平均速度矢量场、平均速度的壁面法向分布以及其他感兴趣的流动参数。（参见“代表性结果”部分。）</li>
</ol>

<ol><li>White, F. M. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aWhite%2C+FM+%22Fluid+Mechanics%22">Fluid Mechanics</a>. , McGraw Hill. New York, New York. (1994).</li>
<li>Hak, M. G. ad-el <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aHak%2C+MGad-el+%22Flow+Control%3A+Passive%2C+Active%2C+and+Reactive+Flow+Management%22">Flow Control: Passive, Active, and Reactive Flow Management</a>. , University Press. Oxford. (2000).</li>
<li>Kim, B. H., Hertzberg, J. R., Shandas, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+and+validation+of+echo+PIV%5BTitle%5D)+AND+%22Exp.+Fluids%22%5BJournal%5D)">Development and validation of echo PIV.</a> Exp. Fluids. 36, 455-462 (2004).</li>
<li>Zheng, H., Liu, L., Williams, L., Hertzberg, J. R., Lanning, C., Shandas, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Real+time+multicomponent+echo+particle+image+velocimetry+technique+for+opaque+flow+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Appl.+Phys.+Lett%22%5BJournal%5D)">Real time multicomponent echo particle image velocimetry technique for opaque flow imaging.</a> Appl. Phys. Lett. 88, 261915(2006).</li>
<li>Beulen, B., Bijnens, N., Rutten, M., Brands, P., van de Vosse, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Perpendicular+ultrasound+velocity+measurement+by+2D+cross+correlation+of+RF+data.+Part+A%3A+validation+in+a+straight+tube%5BTitle%5D)+AND+%22Exp.+Fluids%22%5BJournal%5D)">Perpendicular ultrasound velocity measurement by 2D cross correlation of RF data. Part A: validation in a straight tube.</a> Exp. Fluids. 49, 1177-1186 (2010).</li>
<li>Poelma, C., Mari, J. M., Foin, N., Tang, M. -X., Krams, R., Caro, C. G., Weinberg, P. D., Westerweel, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+Flow+reconstruction+using+ultrasound+PIV%5BTitle%5D)+AND+%22Exp.+Fluids%22%5BJournal%5D)">3D Flow reconstruction using ultrasound PIV.</a> Exp. Fluids. 50, 777-785 (2011).</li>
<li>GE VINGMED ULTRASOUND A/A. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Vivid+7%2FVivid+7+PRO+User%C3%A2%E2%82%AC%E2%84%A2s+Manual%22">Vivid 7/Vivid 7 PRO Userâ€™s Manual</a>. , FC092326 edition, GE VINGMED. Horten, Norway. (1988).</li>
<li>DaVis Software for Intelligent Imaging [Internet]. , LaVision. Michigan. Available from: 
 <a target="_blank" href="http://www.lavision.de/en/download.php?id=3">http://www.lavision.de/en/download.php?id=3</a> (2013).</li>
<li>Szabo, T. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSzabo%2C+T+%22Diagnostic+Ultrasound+Imaging%3A+Inside+Out%22">Diagnostic Ultrasound Imaging: Inside Out</a>. , Elsevier Academic Press. Burlington, MA. (2004).</li>
<li>Raffel, M., Willert, C., Wereley, S., Kompenhans, J. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aRaffel%2C+M+%22Particle+Image+Velocimetry%3A+A+Practical+Guide%22">Particle Image Velocimetry: A Practical Guide</a>. , Springer-Verlag. Berlin Heidelberg New York. (2007).</li>
</ol>

作者无任何利益冲突需要披露。

本文介绍了一种回波粒子图像测速（EPIV）系统的操作规程，该系统能够获取在光学不透明流体中或透过光学不透明几何结构的二维速度场。EPIV 的实际应用非常适合研究工业和生物流动系统，因为在许多应用场景中都存在不透明流体的流动。本文所展示的特定系统是专门用于研究在木质纤维素乙醇生产过程中所使用的液化生物质流体的流动特性。通过管道流动中的代表性测量结果，验证了 EPIV 系统的能力。特别是，从 EPIV 矢量场中计算得到了平均速度和均方根速度分布，并成功实现了对哈根-泊肃叶（层流）管道流动的测量与量化。EPIV 的局限性在于其固有的低帧率（受限于商用超声成像系统的成像能力）以及较低的空间分辨率，这限制了可测量的速度范围和瞬态流动行为。最后，尽管我们力求使本文内容自成体系，但仍建议查阅商用超声设备的用户手册7 和 PIV 软件的用户手册8 以获得完整信息。此外，读者可参考文献9 和10，分别获取关于超声成像基础和粒子图像测速技术的全面综述。

<table><tbody><tr><td>超声波仪器</td><td>GE</td><td>Vivid 7 Pro</td><td></td></tr><tr><td>线性超声探头阵列</td><td>GE</td><td>10 L</td><td></td></tr><tr><td>直流水泵</td><td>KNF</td><td>NF 10 KPDC</td><td></td></tr><tr><td>矢量处理软件</td><td>Lavision</td><td>DaVis 7.2</td><td></td></tr><tr><td>后处理软件</td><td>Mathworks</td><td>MATLAB 7.12</td><td></td></tr><tr><td>丙烯酸管路</td><td>McMaster-Carr</td><td>8486K531</td><td></td></tr><tr><td>超声耦合凝胶</td><td>Parker</td><td>Aquasonic 100</td><td></td></tr></tbody></table>

回声粒子图像测速法

Echo Particle Image Velocimetry

流体流动中质量、动量和能量的输运最终由流体速度场的时空分布决定。1 因此，要理解、预测和控制流体流动，前提在于能够以足够的空间和时间分辨率测量速度场。2 对于在光学不透明流体中或通过光学不透明几何结构进行的速度测量，回波粒子图像测速技术（EPIV）是一种有吸引力的诊断方法，可用于生成速度的“瞬时”二维场。3,4,5,6 本文介绍了通过将商用医用超声设备7与运行商用粒子图像测速（PIV）软件的计算机8集成而构建的EPIV系统的操作规程，并报告了在哈根-泊肃叶（i.e.，层流管流）流动中的验证测量结果。
在进行EPIV测量时，将相控阵探头连接到医用超声成像仪，通过在不同时间脉冲激励压电探头元件来生成二维超声图像。每个探头元件向流体中发射超声波脉冲，流体中的示踪粒子（自然存在或人为加入）将超声回波反射回探头并被记录下来。反射超声波的幅度及其相对于发射信号的时间延迟被用于生成所谓的B型（亮度模式）二维超声图像。具体而言，时间延迟用于确定流体中散射体的位置，而幅度则用于设定散射体的亮度强度。获取单幅B型图像所需的时间t由对相控阵探头所有元件完成一次脉冲激励所需时间决定。在采集多幅B型图像时，系统的帧率以每秒帧数表示，即(fps) = 1/δt。（有关超声成像的综述，参见文献9。）
对于典型的EPIV实验，帧率通常介于20–60 fps之间，具体取决于流动条件，并需采集100–1000帧显示示踪粒子在流场中空间分布的B模式图像。采集完成后，B模式超声图像通过以太网连接传输至运行PIV商业软件的计算机。利用PIV软件，可获得示踪粒子的位移场， D(x,y)[像素]（其中 x 和 y 分别表示超声图像中的水平和垂直空间位置）是通过对连续的超声 B 模式图像应用互相关算法而获得的。10 速度场， u(x,y)[m/s]，根据图像对之间的时间步长和位移场确定， ΔT[s]，以及图像放大倍数， M[米/像素] 即, u(x,y) = MD(x,y)/ΔT图像之间的时间步长 ΔT = 1/帧每秒 + D(x,y)/B，其中 B[pixels/s] 是超声探头扫过图像宽度所需的时间。在本研究中，M = 77[μm/pixel]。 fps = 49.5[1/s]，且 B = 25,047[像素/秒]。获取速度场后，可对其进行分析以计算感兴趣的流动参数。

瞬时回波粒子图像测速法（EPIV）矢量场如图3所示。矢量图显示每隔四列的矢量，背景颜色等高线图对应于速度大小。对1000幅瞬时EPIV矢量图进行集合平均后得到的平均矢量图如图4所示。与管流特性一致，速度矢量主要沿流向方向，最大速度出现在管道中心线处，而管道壁面处的速度减小至零。图5显示了速度大小的均方根（rms）脉动值。由于在哈根-泊肃叶流动中，均方根速度应严格为零，因此非零的均方根速度反映了EPIV测量中的噪声水平。靠近上壁面处较高的均方根值是由于超声波束在管壁处发生强烈的反射和折射，导致该区域图像强度较高所致（见图2）。这些靠近壁面的高强度信号会掩盖粒子信号，从而引起测量误差。通过在行方向（水平方向）对集合平均后的矢量图进行平均，得到流向平均速度的壁面法向分布曲线，如图6所示。实心黑线表示在给定实验条件下哈根-泊肃叶（层流管流）流动的理论平均流向速度分布。EPIV测量结果与理论哈根-泊肃叶分布的吻合程度在管道中心线附近最佳，在管道壁面附近最差，其中与理论偏差最大的区...

本文描述了一种能够获取光学不透明流体中或通过光学不透明几何结构的二维速度场的回声粒子图像测速（EPIV）系统，并报道了在管道流动中的验证性测量结果。

流体流动中质量、动量和能量的输运最终由流体速度场的时空分布决定。1 ...

本实验的目的是获取哈根-佐伊流（Hagen Zoi flow）中瞬时的二维速度场，该流动也称为层流管流。通过回流管中水和甘油各占50%的混合液，演示了利用回波粒子图像测速（E-P-I-V）对称性或E-P-I-V验证测量的方法。本实验所用的管流系统采用水族泵维持恒定压头以驱动流动。将相控阵超声探头安装在流动系统的管壁上，并实时传输B模式超声图像。流体中加入中空玻璃微球或示踪粒子，这些粒子能够精确跟随流体的运动。随后采集超声图像，传输至计算机，并转换为与商用粒子图像测速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。最终，通过分析这些矢量场来计算感兴趣的流动参数，例如集合平均剪切应力和涡量。尽管该技术可为基本流体动力学提供见解，但它也可并常用于实际流动系统中，包括生物医学应用，例如动脉或心室间血流。我们正在进行的实验涉及液化生物质和流体，这使我们对该技术产生了兴趣。设置 EP IV 系统时，首先启动泵，这将使循环管道以恒定速率开始流动。接下来，将水性外用凝胶涂抹在超声探头上。该凝胶可最大限度减少超声波束在探头表面与管道之间传播时的信号损失。然后，使用带有穿壁管道接头的特制探头支架，将超声探头固定在管道外壁上，并启动超声设备。所有系统启动后，超声屏幕将显示实时图像流。线性探头默认以二维模式获取EPIV测量数据。首先，称取适量的名义直径为10微米的空心玻璃微球干重，使其加入流动系统后的最终浓度约为每百万重量份17份。接下来，从水槽中提取一定体积的液体，并将颗粒加入该液体中，形成浓缩的颗粒溶液。当颗粒被加入流动系统时，可作为超声造影剂或示踪颗粒。通过将浓缩的颗粒溶液搅拌至水槽中，将其加入循环管流系统。随后可在超声监测仪上观察到玻璃微球。数分钟后，玻璃微球将在整个系统中均匀分布。因此，该操作中最困难的步骤之一是获取清晰的高分辨率超声图像。为了最大限度地提高图像质量，我们根据对流速的先验估计，调整增益焦点和动态范围。我们通过实时分析超声图像进一步优化这些参数。使用超声设备控制面板上的深度调节旋钮，将图像深度设置为三厘米。接下来，使用二维增益旋钮调节整体图像增益，以提高图像亮度，使仪器面板中的示踪粒子清晰可见。调节时间增益补偿滑块，以衰减来自管壁的散射信号，并补偿超声信号随深度增加而产生的衰减。这将消除二维模式下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，以获得尽可能高的物理分辨率、频率和帧率用于分析。然后将探头工作频率调节至10兆赫兹，并将帧率设置为每秒49.5帧。请注意，这四个参数本质上是相互关联的。因此，对于给定的超声图像扫描，空间分辨率和时间分辨率之间存在权衡。由于横向分辨率有限，玻璃微球在图像中会沿横向方向模糊，呈现为椭球状。一旦参数优化完成，即可在仪器的超声控制面板上

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