一种用于评估基于CMUT技术新型超声探头在脑部成像应用中性能的实验方案

一种基于MEMS换能器的新型超声探头正在兴起。CMUT器件在硅基底上构建，在宽带操作、良好的热效率和低成本制造方面具有显著潜力。本视频介绍了一种可靠且可重复的实验方案，用于在设计与开发的早期原型阶段，评估CMUT超声探头在脑部成像应用中的性能。

电容式微加工超声换能器（CMUT）是微加工制造的微小静电驱动器阵列，每个驱动器作为一个双模超声换能器工作。更具体而言，在每个CMUT单元中，电激励产生动态力，进而引起可动膜的机械振动。由此产生的声波在介质中传播。

接收过程中该效应发生逆转。组织散射产生的声波引起活动板的振动，从而改变CMUT单元的电容。这会产生电信号，经进一步放大后传输至超声系统。

这是本视频所示实验所用的线性CMUT探头。左侧的探头头部包含由声学透镜覆盖的CMUT阵列。右侧图像显示了封装后的探头头部，以及将其连接至超声系统的多通道电缆。

这是将要展示的实验方案概述。在初步设计步骤中，确定用于定位标记玻璃球的策略，并制备琼脂仿体用于校准。在样本准备步骤中，将玻璃球插入牛脑的预设位置，并用福尔马林固定，完成样本制备。

然后将制备好的牛脑送入MR扫描仪以获取三维图像。在专家协助下，对三维MR图像定义定性位姿。设置实验环境需要将被动追踪标记物安装到超声探头上，并连接ULOB扫描仪与运动追踪系统。

随后需要两组校准数据，一组用于超声探头上的固定标记，另一组用于将运动追踪器的位置转换为目标三维磁共振图像中的位置。超声图像采集将通过我们的实时可视化工具完成，以匹配预定义的定性姿态。在后处理的最后一步，超声图像将被配准到目标三维磁共振图像上。

自由手动生成的图像也可重建为三维体数据。后续将展示的校准操作需要一个初步步骤，即使用由嵌有玻璃小球图案的卡拉胶凝胶制成的模体。为了最大程度地保证评估方案的真实性和可靠性，选择从标准食品供应链获得的牛脑作为成像目标。

通过将玻璃球置于预设位置来制备样本。随后将样本浸入甲醛溶液中，并保持至少三周以完成固定。之后，使用不同的等待序列对牛脑进行多次磁共振扫描。

如图所示，玻璃球在磁共振图像中清晰可见。通过定义12个虚拟位姿，可提高超声图像采集的重复性。每个预定义的位姿均指向牛脑中一个形态特征丰富且组织异质性明显的区域。

特定的软件程序利用运动跟踪系统的数据，实时提供关于超声探头当前位置和方向的可视化反馈。这是一个完整且集成的超声系统。机械臂上的CMUT探头连接至ULA-OP系统，该系统通过USB连接的计算机实现控制、编程和图像可视化。

本方案中使用的超声探头必须用夹具固定在一组反射标记物上，以便运动追踪系统记录其位置和方向。将模体浸没于水箱中，水箱位于红外位置传感器的视野范围内，该传感器可记录反射标记物阵列的位置和方向，并通过USB将数据传输至主机计算机。每个玻璃球的位置均使用指针工具进行记录。

图像采集由操作者控制。校准的目的是利用从超声图像中提取的玻璃球位置，确定探头内在图像坐标系到反射标记参考坐标系之间的几何变换关系。当玻璃球在超声图像中清晰可见后，机械臂被固定，随后获取图像。

随后将校准超声图像导入可视化工具，在该工具中手动标记球体的位置并保存至文件。然后通过将所有这些位置与运动追踪系统记录的相应位置进行比较，自动计算几何变换。对于本方案的目标——超声图像位置的确定，在彻底清洗后，首先将牛脑固定在塑料板上，然后将其浸入水箱中，并置于运动追踪系统的视野范围内。

使用运动追踪系统和指针工具手动记录嵌入牛脑中所有玻璃球的位置。通过此方法获得的所有位置信息均存储在日志文件中。第二次校准操作的目标是确定从运动追踪系统的物理空间到每幅磁共振图像切面之间的几何变换关系。

该图像显示了一个MR图像三维阶段内记录的所有指针位置。此处我们看到校准后视觉反馈程序正在初始化。在三维视图中，操作员可以看到12个预定义的虚拟位姿。

此处红色锥体对应于操作者手持的超声探头。探头位置由运动追踪系统记录，并实时转换以提供视觉反馈。此处 ULOB 系统正在同时以两个频率采集图像。

当边缘被认为满意时，超声图像将被冻结并保存到磁盘中。另一种采集模式是在 ULOB 系统被设定为连续快速重复采集的同时，手动移动超声探头进行自由扫描。通过这种方式，每次扫描可覆盖牛脑的整个子体积区域。

结果是一系列切片，每个切片均为一幅bmod超声图像，作为整体保存至磁盘。每一系列切片用于后续处理。当每个切片与运动追踪系统提供的瞬时位置和方向相关联后，可组合形成相应子体积的三维图像。

总体而言，本方案中图像后处理的目标是在进行特殊配准后，实现超声图像与磁共振（MR）图像的对比可视化分析。此处显示的是经过空间配准后，对应于预定义姿态的12幅图像数据集，已组合成三维重建图像。通过使用可视化软件工具，可将每幅对应于预定义姿态的超声图像与三维MR图像的相应切片进行叠加显示，从而评估图像内容的纯净度。

在最后这段动画中，我们可以看到以自由扫描模式单次扫查获取的切片图像序列进行三维重建后的结果。除了少数重建伪影外，这些图像的质量清晰地展示了该技术在脑部成像应用中所能达到的性能水平。通过上述实验取得的主要成果，是验证了该方案在评估 CMUT 探头成像性能以及每次运行中软硬件工具集成系统有效性方面的可行性。

此外，已获取注册的超声和磁共振图像的完整数据集，这些数据可用于支持自动化图像分析的进一步研究。总之，本视频中介绍的实验方案是一种评估新型 CMUT 超声探头成像能力的有效且可重复的方法。在实施过程中，开源硬件与软件工具的整合被证明至关重要。

该方法所实现的超声与磁共振视觉分析的比较，可通过整合更先进的软件技术进一步增强。