超声波纳卡加米成像用于自动定位和识别由组织缩诱导的治疗病变
Meng Han1, Weidong Song1, Kun Lei1
1School of Medical Technology and Engineering, Henan University of Science and Technology, Luoyang 471023, People's Republic of China.
Ultrasonics sonochemistry
|July 31, 2024
概括
组织液,一种非侵入性的组织液化方法,需要改进成像. 噪音辅助相关算法 (NCA) 增强了纳卡加米成像,清楚地区分了经过组织缩治疗的病变与正常组织,以提供精确的外科指导.
科学领域:
- 医学物理 医学物理
- 生物医学成像学 生物医学成像学
- 手术技术手术技术的使用.
背景情况:
- 基因组术使用机械泡作用进行非侵入性组织液化.
- 准确的成像指导对于临床组织缩成功至关重要.
- 纳卡加米成像显示微观结构的变化,但努力区分治疗的病变与正常组织.
研究的目的:
- 引入噪声辅助相关算法 (NCA) 以改善纳卡加米成像用于组织缩指导.
- 为了增强视觉化和差异化组织缩诱导的病变.
- 为了能够准确地识别和测量病变,进行精确的治疗.
主要方法:
- 将噪声辅助相关算法 (NCA) 应用于纳卡加米图像.
- 在猪肝上的ex vivo实验使用空洞化云组织.
- 对比度与噪声比率 (CNR) 和相关系数的分析.
主要成果:
- 在接受治疗的病变和正常组织之间,NCA显著改善了CNR (3.434对比0.505).
- 确定了最佳的NCA参数:人工噪声1倍和0.6-0.8的相关性值.
- 在没有掩盖损伤信息的情况下,NCA有效地抑制了背景噪音.
结论:
- 纳卡加米成像中的NCA可靠地将组织缩病变与周围组织区分开来.
- NCA 便于准确的自动损伤测量和二元化.
- 在B模式上叠加NCA增强的纳卡加米图像提供了有效的定位和可视化,以实现精确的基因组.
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