用人工智能驱动的超声波温度计用于深部器官中的HIFU治疗

科学领域:

• 医学物理 医学物理
• 生物医学工程 生物医学工程
• 医学中的人工智能.

背景情况:

• 高强度聚焦超声波 (HIFU) 提供深部器官的非侵入性瘤切除.
• 在HIFU焦点区域进行准确的实时温度监测是一个重大挑战.
• 传统的超声波温度计在高温 (>50°C) 上扎,因为它依赖于反向散射信号.

研究的目的:

• 开发一种人工智能驱动的超声波温度计系统,用于在HIFU过程中精确的实时温度监测.
• 为了克服传统超声波温度计在测量高温方面的局限性.
• 为了提高深层器官温度场重建的准确性和速度.

主要方法:

• 开发了一个端到端的深度神经网络,称为呼吸引导多模式教师-学生 (BMTS).
• BMTS模型的设计是为了分析HIFU和复杂的生物介质之间的相互作用.
• 进行了实验验证,以评估系统在深层器官中的性能.

主要成果:

• 这种由人工智能驱动的系统准确地重建了HIFU焦点区域内的2D温度分布.
• 温度测量的平均误差为0.8°C,速度为0.37秒.
• 最大可测量温度成功扩展到67°C,这是超声波技术的记录.

结论:

• 使用BMTS网络的AI驱动的超声波温度计显著改善了HIFU的实时温度监测.
• 这一进步使得在更高的范围内能够准确地测量温度,这对于有效的瘤切除至关重要.
• 开发的技术有望提高HIFU治疗规划和执行的精度.