微波致热超声成像仪研制

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    60927002
  • 项目类别:
    专项基金项目
  • 资助金额:
    120.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0124.生物电子学与生物信息处理
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

微波致热超声成像(MITAT)是一种非常有潜力的生物医学成像技术,它兼有微波成像的高对比度和超声波成像的高分辨率。MITAT系统发射微波脉冲,微波能被照射的生物组织吸收导致热膨胀,进而产生超声波,然后接收这些超声信号进行成像。这项技术利用了病变组织与正常组织的电参数的高对比度,使它们在产生超声波的强度上有很大差别,从而保证了图像的高对比度;另外该技术接收超声波进行成像,它利用了超声波波长小的特点,从而实现成像的高分辨率。这种医学成像技术结合了微波和声波探测的优点,因而对早期癌变组织的诊断具有极强的技术优势。本项目通过计算数值方法对MITAT系统进行仿真,深入研究微波致热超声的机理,并将时间反转镜像技术应用于该系统的成像中,从而可以得到更高质量的图像,在此基础上,研发出我国首台具有初步检测能力的MITAT系统试验样机,为国内该领域的研究及实际应用提供理论和技术基础。

结项摘要

微波致热超声成像(MITAT:Microwave Induced Thermo-Acoustic Tomography)技术兼具微波成像和超声成像的优点,它利用肿瘤与正常组织的电参数的高对比度实现图像的高对比度;接收超声波进行成像,实现成像的高分辨率。该技术在早期乳腺癌检测上具有重大的应用前景。.项目深入研究了微波致热超声成像的机理,突破了研制MITAT系统的关键技术,成功研制MITAT系统,提出了多种新的成像方法,实验研究(包括真实乳腺癌组织实验)验证了系统功能。项目组完成了项目总体目标和各类指标,为国内该领域的研究及应用提供了理论和技术基础。.项目所取得的主要成果包括:1)针对MITAT多物理场的相互作用过程,利用电磁波传播理论结合声波方程,首次进行三维一体化仿真计算,有效指导系统的设计和优化。.2)设计并研制配有聚四氟乙烯扫描容器的矩圆过渡喇叭微波天线,并针对MITAT微弱声信号的特点,设计并实现了传感器扫描布阵方式。.3)研制了基于蜗轮蜗杆结构的高精度快速圆周扫描平台,实现传感器阵列在圆周方向的精确位置控制。设计并研制了针对MITAT信号特征的大带宽、高增益超声前置放大器,大幅度降低了对微波源的功率需求。.4)设计并研制电子管的微波脉冲调制器及全固态器件的小型化微波脉冲调制器,利用商用2.45 GHz磁控管可以满足MITAT系统的微波脉冲调制需要。.5)设计并研制MITAT系统所需的系统控制器和信号处理平台,实现了各子系统的精确自动控制和热声信号的快速采集。.6)提出多种成像方法,包括:首次将PSTD-TRM(PSTD: Pseudo-Spectral Time Domain; TRM: Time Reversal Mirror)方法用于MITAT的成像中;提出了FMM-TRM(FMM:Fast Marching Method)方法,解决了弱非均匀媒质中的目标成像问题;提出了基于CS(Compressed Sensing)的MITAT方法,大幅降低了采样率,提高了成像效率。.7)成功研发我国首台具有热声成像能力的MITAT系统样机,进行了不同临床分期的乳腺癌组织的实验研究,为MITAT的临床应用奠定了基础。.通过该项目研究,申请专利7项,(已授权2项),发表论文30篇(含已录用),其中SCI论文14篇。

项目成果

期刊论文数量(22)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(8)
专利数量(0)
Optimization of Unequally Spaced Antenna Arrays Using Fuzzy Discrete Particle Swarm Algorithm
利用模糊离散粒子群算法优化不等距天线阵列
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    电子科技大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    阳凯;赵志钦;聂在平
  • 通讯作者:
    聂在平
Ultrasound Tomography-Guide TRM Technique for Breast Tumor Detection in MITAT System
MITAT系统中超声断层扫描引导TRM技术检测乳腺肿瘤
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    J. of Electromagn. Waves and Appl.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Guoping Chen;Zhiqin Zhao
  • 通讯作者:
    Zhiqin Zhao
Microwave Induced Thermal Acoustic Tomography for Breast Tumor Based on Compressive Sensing
基于压缩感知的乳腺肿瘤微波诱导热声层析成像
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Biomedical Engineering
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Xiaozhang Zhu;Zhiqin Zhao;Jinguo Wang;Jian Song;Qing-Huo Liu
  • 通讯作者:
    Qing-Huo Liu
Pseudo-Spectrum Time Domain and Time Reversal Mirror technique using in Microwave-induced Thermo-Acoustic Tomography System
伪谱时域和时间反转镜技术在微波热声层析成像系统中的应用
  • DOI:
    10.5815/ijitcs.2011.03.05
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    International Journal of Information Technology and Computer Science (IJITCS)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Guoping Chen;Zhiqin Zhao;Qing-Huo Liu
  • 通讯作者:
    Qing-Huo Liu
Design of Balanced Output High-Voltage Nanosecond Pulse Source for Symmetrical Antenna
对称天线平衡输出高压纳秒脉冲源设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    电子科技大学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨德强;潘锦;赵志钦;聂在平
  • 通讯作者:
    聂在平

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其他文献

MUSIC算法在柱面共形天线阵DOA估
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    --
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    赵志钦
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    电波科学学报
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    聂在平
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    --
  • 期刊:
    已被电波科学学报录用
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  • 作者:
    欧阳骏;杨峰;聂在平;赵志钦
  • 通讯作者:
    赵志钦
复杂场景下基于压缩感知的目标电磁散射与成像
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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基于遗传算法的宽频带微带天线优
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    已被电波科学学报录用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    欧阳骏;杨峰;聂在平;赵志钦
  • 通讯作者:
    赵志钦

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VHF脉冲热声成像技术研究
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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