基于神经导航引导的聚焦超声增强空间分辨率实时被动声学成像技术在血脑屏障开放中的应用
作者及发表信息
本研究由哥伦比亚大学生物医学工程系的Sua Bae、Keyu Liu、Antonios N. Pouliopoulos、Robin Ji及Elisa E. Konofagou(IEEE Fellow)团队完成,发表于2023年10月的*IEEE Transactions on Biomedical Engineering*(第70卷第10期)。研究得到美国国立卫生研究院(NIH)及聚焦超声基金会的资助。
学术背景
聚焦超声(Focused Ultrasound, FUS)结合微泡(microbubbles)可暂时开放血脑屏障(Blood-Brain Barrier, BBB),为靶向药物递送或免疫调节提供新途径。然而,临床应用中需实时监测空化活动(cavitation)以确保治疗安全性与有效性。传统被动声学成像(Passive Acoustic Mapping, PAM)因计算负担高、空间分辨率受限,难以实现全脉冲(full-burst)实时成像。本研究旨在开发一种基于相干因子(Coherence Factor, CF)的并行处理PAM方法(CF-PAM),提升分辨率并实现实时监测,同时验证其在非人灵长类(Non-Human Primates, NHPs)中的可行性。
研究流程与方法
1. 算法开发与仿真验证
- CF-PAM算法设计:通过计算多通道信号的相干功率与不相干功率比(CF),加权空化信号强度,提升分辨率。公式为:
[ Cj(x,t) = \frac{\left|\sum{i=1}^{n_e} \sqrt{di(x)}s{ij}(t+\tau_i(x))\right|^2}{ne \sum{i=1}^{n_e} \left|\sqrt{di(x)}s{ij}(t+\taui(x))\right|^2} ]
其中,(s{ij}(t))为接收信号,(d_i(x))为像素与接收器距离,(\tau_i(x))为时间延迟。
- GPU并行实现:采用NVIDIA CUDA架构,将时空像素计算分配至独立线程,避免同步开销。处理速度较传统时间暴露声学(Time Exposure Acoustics, TEA)及特征空间鲁棒Capon波束成形(Eigenspace-based Robust Capon Beamformer, ERCB)提升显著(CF-PAM仅需0.23秒处理5000像素及10毫秒数据)。
- 仿真验证:通过k-wave软件模拟单/双空化源,评估点扩散函数(PSF)及源分离能力。结果显示CF-PAM的轴向与横向分辨率优于TEA及ERCB,双源分辨距离缩短30%。
体外颅骨实验
非人灵长类在体实验
主要结果
1. 计算效率:CF-PAM在GPU上实现全脉冲实时处理(0.23秒/帧),较ERCB快400倍,满足临床2 Hz更新需求。
2. 分辨率提升:CF-PAM的PSF轴向长度较TEA缩短20%,双源分辨能力(轴向40 mm,横向3 mm)优于ERCB。
3. 在体验证:NHPs实验中,CF-PAM成功捕获焦点外间歇性空化活动,空化图峰值与BBB开放区域 centroid 距离为3.3 mm(NHP 1)及12.1 mm(NHP 2),差异源于颅骨结构复杂性。
结论与价值
1. 科学价值:首次实现神经导航FUS系统中基于全脉冲的实时空化成像,为BBB开放的精准监测提供新工具。
2. 临床意义:便携式系统结合同轴探头设计简化了临床操作,避免了MRI的高成本与空间限制。
3. 技术创新:CF-PAM算法通过低复杂度加权提升分辨率,GPU并行方案突破计算瓶颈,代码开源(GitHub: suabae/pam)。
研究亮点
1. 方法创新:CF-PAM首次将相干因子引入PAM,兼顾分辨率与实时性。
2. 系统整合:同轴探头设计解决成像平面与FUS焦点对齐难题。
3. 跨尺度验证:从仿真、颅骨实验到NHPs在体研究,全面验证技术可行性。
局限性
- 轴向分辨率仍受小孔径阵列限制,未来需结合编码FUS信号或去卷积算法进一步优化。
- 空化强度与BBB开放的空间相关性受脑组织异质性影响,需动态对比增强MRI(如K_trans映射)辅助验证。
本研究为FUS介导的BBB开放临床转化提供了关键监控技术,推动神经疾病靶向治疗的发展。