面向乳腺癌早期筛查的电磁声一体化微波致热超声成像与系统自适应优化设计研究

Based on the application of microwave induced thermoacoustic tomography in the inspection of early-stage breast cancer, this project aims to build an integrated electromagnetic-acoustic propagation model, satisfied with the corresponding multi-physics process, for thermoacoustic imaging. Due to the hypothesis of uniform sound velocity in the single acoustic propagation model, the imaging could be deteriorated, which could be solved by introducing the electromagnetic inverse scattering analysis into the conventional microwave induced thermoacoustic tomography in this study. Based on an improved volume integral equation and hybrid Born iterative method, the 3D spatial distribution of dielectric property is planned to be estimated for the target region specifically, efficiently and accurately. The heterogeneous sound velocity model for the internal tissue could be estimated accordingly, so the spatial resolution and the contrast ratio of the thermocaoustic imaging could be therefore improved. With the application of the integrated electromagnetic-acoustic model, the absorbed electromagnetic energy of the internal tissue could also be estimated, which is later combined with the sound velocity model to analyze the ultrasonic signal value and distribution over the measurement surface. Consequently, the configuration of the ultrasonic probe array could be adaptively optimized. Therefore, the measurement efficiency and imaging quality of the thermoacoustic system are intended to be improved.

本项目以微波致热超声成像在乳腺癌早筛的应用为研究背景，对微波热声重构算法开展电磁声一体化多物理过程建模研究。针对单独声波传播模型的声速均匀分布假设导致成像效果恶化的缺陷，提出将电磁场逆散射分析引入到微波致热超声成像研究领域。利用一种改进的体积分方程和混合波恩迭代反演算法，实现对待测目标三维电参数空间分布模型的个体化、高效、准确建立，从而获得较为准确的组织内部非均匀声速分布模型，以提升热声重构图像的分辨率与对比度。利用电磁声一体化模型定量分析微波热声效应在待测组织内部的电磁能量吸收情况，并结合声速分布模型推算测量面的超声信号大小及分布，以实现超声探头阵列排布的自适应优化设计，从而进一步提升热声成像系统的测量效率和成像质量。

本项目以恶性肿瘤的精准诊断治疗为目标，针对包括乳腺癌等在内的高发肿瘤，基于微波反演、热声成像、赋形场、深度学习技术，实现高效准确的肿瘤诊断治疗新方案。基于体积分方程和混合波恩迭代方法，高效求解微波热声效应伴随的电磁逆散射问题，建立待测非均匀组织电参数空间分布模型，实现热声图像的高质量重构、为热声系统后续优化设计提供技术支持。自开展来，已完成非均匀组织目标的电磁仿真高效计算，已实现热声成像仿真计算，探索了与肿瘤目标适形的赋形微波电磁能量聚焦方案，最后还基于人工智能技术对医学图像进行后处理及数据挖掘。研究基本按照原计划执行，一些研究内容有所调整。从研究内容上看主要完成以下4方面工作：.（1）针对乳腺组织等生物模型对应的非均匀目标电磁正演计算的病态问题，研究并实现了一种改进的多层薄介质层（thin dielectric sheet，TDS）模型计算方案，可以显著改善系统矩阵的条件数，加速迭代收敛速度，节约总的CPU计算时间。.（2）通过使用Matlab K-wave工具箱，我们进行了热声信号仿真重建的研究和实现。在已知电参数的基础上，获取介质中的声速分布，并构建了热声仿真系统，实现了超声信号成像。该医学影像可以清晰地区分肿瘤和正常组织，为进一步研究靶区目标（肿瘤）的微波能量聚焦奠定了基础。.（3）针对现有微波热疗方案单一点聚焦的缺陷，基于微波赋形场技术研究并实现了一种微波能量与肿瘤目标的适形分布方案。该方案可以快速准确的将微波能量适形的聚集于肿瘤目标上，从而有望提升肿瘤热疗效率，并减少正常组织热损伤，为新一代微波热疗技术发展奠定基础。.（4）针对现有预后模型在包括电磁场、超声信号等在内的多模态医学影像对重要临床终点事件预测的缺陷，基于机器学习、深度学习及time-to-event等图像后处理技术构建临床终点事件预后模型，在治疗前区分高危肿瘤患者，为精准肿瘤治疗提供理论及技术支撑。

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