深圳先进院超声生物组织及血管弹性成像技术取得进展

　　中国科学院深圳先进技术研究院医工所劳特伯生物医学成像研究中心超声研究组在超声生物组织力学测量及弹性成像技术方向研究取得重要进展，研究成果之一A Texture Matching Method Considering Geometric Transformations in Non-invasive Ultrasonic Measurement of Arterial Elasticity于1月份被超声学领域国际一流学术期刊Ultrasound in Medicine and Biology收录，另一成果Strain Estimation in Elastography using Scale-invariant Keypoints Tracking 也被IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control (声学领域JCR一区)接收。相关核心技术已经申请PCT及发明ZL。

　　劳特伯影像中心生物医学超声实验室围绕超声弹性成像技术及其临床应用展开了一系列深入的研究。针对心脑血管疾病中广泛存在血管硬化的无创测量和影像临床需求，团队提出一种基于超声图像的纹理匹配方法，可以精确测量心脏搏动引起的血管壁微小位移，从而计算血管壁弹性模量。通过与临床医院的深入合作，采集了200余例心脑血管高危病人和健康志愿者颈动脉 B超声序列图、血压、血液参数、既往病史等等参数，通过对血管壁超声图像的纹理匹配精确获取了颈动脉血管壁的二维弹性模量分布图，并验证了血管壁弹性与心血管高危因素个数有很好的相关性，具有重要的临床应用价值。

　　针对生物组织弹性成像技术中高精度、高灵敏位移估算的要求，团队提出一种基于尺度不变特征点追踪的生物组织位移估计方法，在大幅度提高算法运算速度的同时，还能保证估计的精度。该估计方法从全新的角度出发,首先利用原始射频回波信号构建多尺度高斯差分信号空间，然后从空间中提取一系列特征点。根据多尺度空间的理论，这些点不随射频回波信号位移和尺度改变，因此在组织压缩时，与发生畸变的原始信号相比，提取的特征点具有更强的稳定性，称为尺度不变特征点，通过追踪特征点的运动来计算组织位移。本发明提出的生物组织位移估计新方法不需要对信号进行时域延展，也不需要进行互相关运算，避免了现有技术中存在的问题，发展了一种理想的实时弹性成像方法。