一个多层的跨骨聚焦超声模型用于神经调节程序的规划和插入损失估计

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 声学物理 声学物理
• 神经调节技术的神经调节技术

背景情况:

• 超焦超声波 (tFUS) 是一个有前途的神经调节技术.
• 对于tFUS的准确的手术前规划受到简化的头骨模型和未解决的传感器-头骨相互作用的限制.
• 现有的方法往往忽略了关键因素,如骨厚度,密度,插入角度和传感器间距.

研究的目的:

• 开发和验证一个计算效率高,基于CT的分析框架.
• 为了预测tFUS中的频率依赖插入损失.
• 为了提高对tFUS应用的剂量估计和程序前规划的准确性.

主要方法:

• 开发了一个多层分析框架,整合了头骨厚度,密度比,超声波插入角度和传感器几何/间距.
• 该模型预测了频率依赖的压力插入损失.
• 在20个人类头骨 (100kHz1000kHz) 中,对k-Wave模拟和ex-vivo水电声测量进行了准确性验证.

主要成果:

• 该模型表现出高精度,预测偏差的中位数为+1.1 dB与测量相比,和-1.7 dB与模拟相比.
• 观察到强烈的相关性 (中位数的斯皮尔曼相关性:0.92,等号相似性:0.73).
• 不确定性分析显示,由于传感器-头骨间距差异,绝对百分比不确定性的中位数为18.1%.

结论:

• 拟议的CT-informed多层模型提供了准确性和计算效率的实际平衡.
• 它是优化传感器定位,频率选择和tFUS中剂量控制的宝贵工具.
• 这一框架有可能显著提高临床tFUS神经调节的可再生性和安全性.