エコー粒子画像流速測定法

この実験の目標は、層流としても知られるハーゲンゾイ流の2次元の瞬間的な速度場を取得することです。エコー粒子画像を使用して、LOC対称性またはE-P-I-V-E-P-I-V検証測定は、水とグリセリンの50 50混合物の再循環パイプフローで実証されます。ここで用いるパイプフローシステムは、アクアリウムポンプで保圧する定圧ヘッドを採用して流れを駆動します。

フェーズドアレイ超音波プローブをフローシステムのパイプ壁に取り付け、Bモード超音波画像をストリーミングします。流体は、流れの動きに忠実に従う中空のガラス球またはトレーサー粒子で固定されています。その後、超音波画像を取得し、PCに転送して、市販の粒子画像veloc対称ソフトウェアと互換性のある画像形式に変換します。

相互相関アルゴリズムは、連続する超音波Bモード画像に適用され、2次元の速度場を計算します。最終的に、ベクトル場を解析して、アンサンブルの平均せん断応力や渦度など、関心のある流れの量を計算します。この手法は、基本的な流体力学に関する洞察を提供するだけでなく、動脈流や心室間流などの生物医学アプリケーションを含む実際のフローシステムでも使用でき、よく使用されます。

化バイオマスと液化流体を用いた実験が進行中で、この技術に興味を持ったものです。EP IVシステムをセットアップするには、まずポンプの電源を入れます。これにより、再循環パイプの流れが一定の速度で開始されます。

次に、水性の局所ゲルを超音波プローブに塗布します。ゲルは、プローブ面とパイプとの間の超音波ビームの伝送損失を最小限に抑えます。次に、壁貫通パイプ継手を備えた特別に構築されたプローブマウントを使用して、超音波プローブを超音波装置の外部パイプ壁電源に取り付けます。

すべてのシステムがロードされると、超音波画面に画像のライブストリームが表示されます。2Dモードは、リニアプローブがEPIV測定値を取得するためのデフォルト設定です。まず、公称10マイクロメートルの中空ガラス球の適切な乾燥重量を測定し、フローシステムに加えたときの最終濃度が約17重量ppmになるようにします。

次に、洗面器から大量の流体を抽出し、粒子を流体に加えて濃縮粒子溶液を形成します。フローシステムに加えられた粒子は、超音波造影剤またはトレーサー粒子として機能します。濃縮粒子溶液を水流域に攪拌することにより、再循環パイプフローシステムに加えます。

その後、ガラス球を超音波モニターで見ることができます。数分後、ガラス球はシステム全体に均等に分布するため、この手順の最も難しい部分の1つは、鮮明な高解像度の超音波画像を取得することです。これらの画像の品質を最大限に高めるために、流速の先験的な推定に基づいてゲインの焦点とダイナミックレンジを調整します。

超音波画像の分析により、これらのパラメータをその場でさらに最適化します。超音波のコントロールパネルにある深度制御ノブを使用して、画像の深度を3センチメートルに設定します。次に、2Dゲインノブを使用して、合計画像ゲインを調整し、インストルメントパネルにシード粒子がはっきりと見えるように画像の明るさを上げます。

時間ゲイン補正スライダーを調整して、パイプ壁からの散乱を減衰させ、超音波信号の深さに関連する減衰を補正します。これにより、2D モードでパイプ壁の上部と下部にある余分なイメージが削除されます。コントロールパネル上部の左から右へのノブは、幅、フォーカス周波数、フレームレートに対応しています。

これらのノブを使用して画像をさらに調整し、分析のために可能な限り最高の物理解像度、周波数、およびフレームレートを実現します。次に、プローブの動作周波数を10メガヘルツに調整し、フレームレートを毎秒49.5フレームに設定します。これらの 4 つのパラメーターは本質的に結合されていることに注意してください。

したがって、特定の超音波画像スキャンでは、空間分解能と時間分解能の間にはトレードオフがあります。横方向の解像度が限られているため、ガラス球は横方向に塗りつぶされ、画像では楕円体として表示されます。パラメータが最適化されたら、機器の超音波コントロールパネルでデータを収集します。

新しい試験ボタンを押して、新しい実験を開始します。患者の下で。姓としてパイプフローを入力し、名として日付を入力します。

患者IDフィールドに検査番号を入力します。超音波スキャンは、プリセットの最大画像である1000〜1, 500に達すると自動的に開始されます。スキャンが続行されると、新しいスキャンループが開始されます。

シード粒子が鋭く焦点を合わせるまで、イメージングパラメータを調整し、インテロゲーション領域ごとに約10個の粒子を使用します。スキャン記録ループを再開するには、超音波コントロールパネルのフリーズボタンを押します。十分な数の理想的な画像が取得されたら、フリーズボタンを押します。

次に、超音波コントロールパネルのCループボタンを押します。すべての画像を選択して、すべての超音波画像を解析セットに含めます。分析用の画像を選択したら、画像保存ボタンを押して、選択した超音波画像のセットを保存します。

画像が保存されたら、超音波コントロールパネルのアーカイブボタンを押します。プロンプトが表示されたら、小さなウィンドウから目的の syn ループを選択して、ローカル ハード ドライブに保存します。次に、マウスカーソルを使用して「試験終了」を選択します。

アーカイブボタンを押し、マウスカーソルを使用して最初にさらに選択し、次にディスク管理を選択します。これにより、保存された cyl ループまたは cyl ループが、粒子画像速度対称性または PIV ソフトウェアを実行している PC に転送されます。画像をキャプチャして保存したら、超音波画像をデジタルイメージング通信またはDICOMファイルから共同写真専門家グループまたはJPEG画像ファイルに変換して分析する必要があります。

DICOM to jpeg dot m を実行する MATLAB スクリプトを使用して、DICOM ファイルを JPEG に変換します。このスクリプトは社内で作成され、ここに示す Web アドレスから教育目的で取得できます。ファイルが変換されたら、ソフトウェアでLaw VisionのDaviソフトウェアを開きます。

davi アイコンをダブルクリックし、新しいプロジェクトを選択してから、PIV を選択します。ツールバーで、「画像のインポート」を選択し、「番号付きファイルによるインポート」を選択します。次に、プルダウンメニューで、JPEG超音波画像が保存されているフォルダを見つけ、セットの最初の画像をダブルクリックします。

これにより、この番号付きセット内のすべての超音波画像がインポートされ、流体のみを含む分析の対象領域が定義されます。マスクを適用してマスクを作成し、座標、DICOMファイルの情報とピクセル寸法の知識に基づいて2つのx座標とy座標ポイントを使用して長方形の領域を入力します。次に、dvuのメインコントロールパネルで、インポートされた画像を含む現在のプロジェクトの下にあるタブをクリックします。

バッチ処理というラベルの付いたテーブルを選択します。これにより、PIVとPIV時系列ツリーを使用して操作リストからバッチ処理を行うためのDaviのベクトル処理ウィンドウが有効になり、ベクトル計算パラメータを選択し、64ピクセル×64ピクセルから12ピクセル×12ピクセル、オーバーラップ50%の小さな問い合わせサイズで、相対ベクトル範囲制限をallに設定し、次に絶対ベクトル範囲制限を5ピクセルに設定します。次に、中央値フィルターを適用してノイズを抑制し、ベクトル場を滑らかにします。

次に、ベクトル処理の場合は、ベクトル計算パラメータメニューの[データ範囲がマスク領域を使用する]チェックボックスをオンにします。ベクトル計算パラメータの最適な選択は、流れの形状、流れの特性、画像の解像度、トレーサー粒子密度、および目的の定量的流れ解析に依存することに注意してください。バッチ処理画面の左側で必要なパラメータをすべて設定したら、処理する画像の総数を選択します。

[処理の開始]をクリックします。これにより、相互相関アルゴリズムを使用して、連続する超音波画像間の変位場が計算されます。処理されたデータを解析するには、DAVOからUCVベクトルフィールドをtxtファイルとしてエクスポートします。

これを行うには、プロジェクト画面のJPEG画像ブランチで、ベクトルディスプレイスメントブランチを選択します。ツールバーで、エクスポートタブを選択します。ファイルの種類を選択します。

e txtに尋ねてください。[エクスポート フォルダーの作成] を選択し、[エクスポート] を選択します。次に、MATLAB スクリプトを実行して MATLAB でファイルを開きます。

エクスポートされたベクトルフィールドは、B-X-X-X-X do TXTという名前が付けられ、Xは1から99、999に増加する数値を表します。各ファイルには 4 つのデータ列が含まれており、メモ帳を使用して、画像内のベクトルの 1 x 位置、画像内のベクトルの 2 Y 位置、変位またはストリーム単位の変位の 3 つの X 成分、および壁を表す変位の 4 つの y 成分を表示できます。XとYが超音波画像の空間座標に対応するXとYの関数として速度ベクトルフィールドUを計算するための通常の変位使用は、最初にピクセル単位で測定されたXとYの変位フィールドDをメートル単位で測定された変位フィールドに変換することによって行われますピクセル上のメートル単位で与えられた画像スケーリングパラメータMを使用して。

次に、ディスプレイスメント フィールドを、画像間のスイープ補正時間的分離デルタ T で除算します。デルタ T は、フレーム/秒で与えられたフレーム レートの 1 に、ディスプレイスメント フィールドを超音波画像が画像幅をスイープするのにかかる時間で割った値に等しくなります。要約すると、X と Y の U は M x X と Y の D をデルタで割ったものに等しく、T.DICOM は本質的に、イメージ スケーリング パラメーター M とスイープ補正された時間的分離を計算するために必要な情報を提供するファイル構造を格納します。本研究におけるデルタTは、Mは77ミクロン/ピクセルに等しく、FPSは49.5に等しく、Bは25,047ピクセル/秒に等しい。

最後に、アンサンブルの平均速度ベクトル場を計算し、平均速度と関心のある他の流れ量の正規プロファイルを計算します。EPIVの有用性を実証し、測定の不確かさを評価するために、このビデオで説明されているように、速度と層流の2次元の瞬間的なフィールドを取得しました。この瞬間ベクトルプロットは、4列ごとに速度ベクトルを示し、背景色の等高線マップは速度の大きさに対応しています。速度ベクトルの 2 次元空間位置は、D over D と X over D で表され、D は上壁から測定された半径方向の位置です。

D はパイプの直径、X はパイプの入口から計測された流れのワイズ位置です。列に沿った速度ベクトルの見かけの放物線形状は、測定値がパイプの流れの予想される速度プロファイルと一致していることを示しています。1000 を超える瞬間ベクトル プロットを平均化することによって計算されたアンサンブル平均ベクトル プロットは、平均速度フィールドの表現を提供します。

また、瞬間的なベクトルフィールドのランダムノイズエラーを平均化します。速度ベクトルは、主に流れの方向にあります。最大速度はパイプの中心線で発生します。

パイプ壁で速度がゼロに減少し、流れはほぼ対称であり、水平方向の行に沿ったアンサンブル平均ベクトルプロットを平均して得られるパイプ半径に沿った平均ストリームワイズ速度プロファイルがここに示されている。また、層流パイプの流れの予想される平均速度プロファイルも示されています。実験条件を考えると。

EPIV 測定値と予想されるヒギン ポゾ プロファイルとの一致は、パイプの中心線付近で最適で、パイプ壁付近で最悪です。壁面付近の大きな違いは、パイプ壁の曲面での超音波の強い反射と屈折により、これらの領域で高い画像強度が生成され、壁面での高強度が粒子強度を覆い隠し、測定誤差につながる可能性があります。この技術の開発により、工学的または生物学的な流れシステムの流体力学を研究する研究者は、光学的に不透明な流体または光学的に不透明な形状を通じて、速度場の空間的時間的変化を取得できるようになりました。

このビデオを見れば、EPIVの仕組み、その制限、市販の超音波装置を使用してEPIVシステムを構築して操作する方法を十分に理解できるはずです。