使用随机阵列传感器在特定主体头部模型中提高跨焦超声波的定位特异性:k波模拟研究

科学领域:

• 生物医学工程
• 神经科学
• 听力学

背景情况:

• 超焦超声波 (tFUS) 提供非侵入性神经调节,但由于引起的声学偏差而面临挑战.
• 这些偏差扭曲了超声波的焦点,降低了准精度和能量沉积效率.

研究的目的:

• 开发和验证基于相位逆转的偏差校正方法,以提高tFUS的准特异性.
• 提高针对个性化神经调节的聚焦超声波能量传递的准确性和效率.

主要方法:

• 使用MR和伪CT数据构建特定主体的头部模型.
• 采用k波声学模拟来建模自由场和形超声波传播.
• 基于128元随机阵列传感器的模拟相位差的校正相位延迟.

主要成果:

• 与V5L目标区域的焦点重叠增加了98. 70%.
• 平均轴定位误差减少了多达14.36%.
• 提高了超声波能量传递到目标的17.58%,

结论:

• 阶段逆转偏差校正显著提高了tFUS的空间定位精度.
• 该方法提高了定制随机阵列传感器的聚焦超声波能量沉积效率.
• 这种方法为更有效和个性化的非侵入性神经调节疗法铺平了道路.