一种基于适配参数的卒中超声治疗系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于适配参数的卒中超声治疗系统，包括：数据分析模块，用于对获取的目标对象的颅骨影像进行声学特性分析以获得目标对象的颅骨声学特性参数；参数计算模块，用于通过预设的神经网络模型对所述声学特性参数进行分析计算以获取超声适配参数；超声执行模块，用于基于所述超声适配参数向目标对象发射超声波。本发明专利技术的技术方案中设置参数计算模块，用于根据目标对象的颅骨声学特性参数自动分析计算出与目标对象匹配的超声适配参数，能够使得超声波作用在期望的靶点区域，进行精准治疗，能够获得更好的治疗效果。能够获得更好的治疗效果。能够获得更好的治疗效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于适配参数的卒中超声治疗系统


[0001]本专利技术属于超声医疗设备
，尤其涉及一种基于适配参数的卒中超声治疗系统及一种应用于动物试验、基于适配参数的卒中超声治疗系统。

技术介绍

[0002]缺血性脑卒中是指因为脑部血液循环障碍而引起局限性脑组织缺血缺氧性坏死，又称脑梗死。缺血性卒中是脑卒中疾病中最常见的类型。现有治疗手段主要为手术介入和药物为主。手术治疗可以快速地使血管再通，但是手术治疗会造成一定的创伤，且存在黄金治疗时间。药物治疗的效果相对缓慢，且存在一定的副作用，目前临床上缺乏方便高效的治疗方式。
[0003]超声技术因其高空间分辨率、无创和高穿透性的特点，逐渐成为一种具有前景的治疗手段。低强度超声治疗系统是一种通过利用超声波的生物效应治疗疾病的设备，已被证实可以用于治疗骨质疏松、前列腺炎症以及神经疾病等。低强度超声具有神经调控作用，大量实验证明低强度超声对于卒中、阿兹海默症、癫痫等神经疾病具有提高细胞活性、神经保护等作用，从而促进恢复。这些都表明了超声技术在神经疾病治疗领域具有很大的潜力。
[0004]但是，目前现有技术中对于超声再脑卒中治疗方面的研究中，在动物实验中通常依靠经验来确定治疗时超声换能器的参数，无法确定是否作用在期望的靶点区域，并且由于不同参数的超声在经颅后能量损失不同，靶点位置的变化也会不同，也存在个体差异，从而影响治疗效果，对进一步寻找治疗的最优参数产生了干扰。
[0005]在CN 113925606 A中是依据病人的性别、脸型及头型信息作为数据特征，而在动物实验中小鼠的头型等数据差异极小；在CN 115346029 A中以实时导航定位确定换能器的位置与角度，而在批量次的治疗实验中，实时定位的工作量相对较大，且较难确定声强数值。

技术实现思路

[0006]为解决上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于适配参数的卒中超声治疗系统，该系统能够计算出颅骨声学特性参数，并依据适配超声参数计算模块计算出适宜参数，随后驱动超声换能器发射相应参数的超声，实现精准治疗。
[0007]为实现上述目的，本专利技术的技术方案为：一种基于适配参数的卒中超声治疗系统，包括：数据分析模块，用于对获取的目标对象的颅骨影像进行声学特性分析以获得目标对象的颅骨声学特性参数；参数计算模块，用于通过预设的神经网络模型对所述声学特性参数进行分析计算以获取超声适配参数；超声执行模块，用于基于所述超声适配参数向目标对象发射超声波。
[0008]在本专利技术的一个优选实施例中，所述超声治疗系统还包括图像获取模块，用于获取目标对象的颅骨CT影像。
[0009]在本专利技术的一个优选实施例中，所述数据分析模块对所述颅骨影像进行特征提取
计算出所述颅骨影像的特征数据，所述特征数据包括各组织与X线衰减系数相当的对应值CT
H
、头骨孔隙数；各组织与X线衰减系数相当的对应值CT
H
：其中，μ
t
为组织的线性衰减系数，μ
w
为水的线性衰减系数，μ
b
为头骨的线性衰减系数；头骨孔隙数数
[0010]在本专利技术的一个优选实施例中，基于所述颅骨影像的特征数据计算获得目标对象的颅骨声学特性参数：超声密度d、超声声速c、超声吸收系数α；超声密度其中，d
w
表示水的质量密度，d
b
表示颅骨组织中最大的密度；超声声速c＝1460+0.7096*CT
H
；超声吸收系数其中，α
min
和α
max
分别为超声穿过颅骨的最小吸收系数和最大吸收系数。
[0011]在本专利技术的一个优选实施例中，所述参数计算模块包括一U
‑
net网络训练模型，在所述超声治疗系统工作之前，将大量颅骨影像的颅骨声学特性参数和与其一一对应的超声适配参数输入所述U
‑
net网络训练模型进行训练，所述U
‑
net网络训练模型采用全卷积神经网络，下采样层的数据特征可以直接传递到上采样层，所述U
‑
net网络训练模型的编码器模块逐步减少特征映射并捕获更高的语义信息，所述编码器模块具有四个子模块，每个子模块包含两个卷积层，每个子模块之后有一个通过max pool实现的下采样层；所述U
‑
net网络训练模型的解码器模块逐步恢复空间信息，解码器也包含四个子模块；通过此U
‑
net网络训练模型，在输入目标对象的颅骨声学特性参数后输出与其匹配的超声适配参数，所述超声适配参数包括中心频率和声强数值。
[0012]在本专利技术的一个优选实施例中，所述超声执行模块包括MCU控制模块和驱动电路，所述MCU控制模块用于基于获取的所述超声适配参数控制所述驱动电路发射超声波。
[0013]在本专利技术的一个优选实施例中，所述MCU控制模块包括FPGA控制器，所述FPGA控制器接收所述超声适配参数并产生对应的时序控制信号给超声换能器驱动电路，从而驱动超声换能器发射出目标经颅超声波。
[0014]在本专利技术的一个优选实施例中，所述MCU控制模块还包括FLASH存储单元，所述FLASH存储单元至少用于存储多个标签的超声适配参数。
[0015]在本专利技术的一个优选实施例中，所述超声治疗系统还包括超声换能器固定装置，所述超声换能器固定装置包括三个自由度的调节机构，以实现超声换能器的精确定位。
[0016]基于相同的构思，本专利技术还提供一种应用于动物试验、基于适配参数的卒中超声治疗系统，包括上述任意所述的超声治疗系统，还包括夹持部件，所述夹持部件上设置有隔音棉。
[0017]本专利技术由于采用以上技术方案，使其与现有技术相比具有以下的优点和积极效果：
[0018]1、本专利技术的技术方案中设置参数计算模块，用于根据目标对象的颅骨声学特性参数自动分析计算出与目标对象匹配的超声适配参数，能够使得超声波作用在期望的靶点区域，进行精准治疗，能够获得更好的治疗效果。
[0019]2、本专利技术中融合了神经网络模型，在系统开始工作之前，利用大量的颅骨声学特性参数作为输入，超声适配参数作为输出对U
‑
net网络训练模型进行训练，在网络训练完成
之后，当系统工作时，输入当前颅骨声学特性参数即可自动获得与其对应的超声适配参数，从而实现超声适配参数的自动生成，使得系统在面对不同的目标对象的时候，能够根据当前目标对象的个体特性匹配合适的超声适配参数，从而考虑到个体化差异，进一步提高精准治疗的效果。
附图说明
[0020]下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步详细说明，其中：
[0021]图1为本专利技术的基于适配参数的卒中超声治疗系统示意图；
[0022]图2为本专利技术的超声换能器固定装置示意图；
[0023]图3为本专利技术的基于适配参数的卒中超声治疗原理示意图；
[0024]图4为本专利技术是否使用适配参数的治疗超声组别的行为学轨迹图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于适配参数的卒中超声治疗系统，其特征在于，包括：数据分析模块，用于对获取的目标对象的颅骨影像进行声学特性分析以获得目标对象的颅骨声学特性参数；参数计算模块，用于通过预设的神经网络模型对所述声学特性参数进行分析计算以获取超声适配参数；超声执行模块，用于基于所述超声适配参数向目标对象发射超声波。2.根据权利要求1所述的基于适配参数的卒中超声治疗系统，其特征在于，所述超声治疗系统还包括图像获取模块，用于获取目标对象的颅骨CT影像。3.根据权利要求1所述的基于适配参数的卒中超声治疗系统，其特征在于，所述数据分析模块对所述颅骨影像进行特征提取计算出所述颅骨影像的特征数据，所述特征数据包括各组织与X线衰减系数相当的对应值CT
H
、头骨孔隙数各组织与X线衰减系数相当的对应值CT
H
：其中，μ
t
为组织的线性衰减系数，μ
w
为水的线性衰减系数，μ
b
为头骨的线性衰减系数；头骨孔隙数头骨孔隙数4.根据权利要求3所述的基于适配参数的卒中超声治疗系统，其特征在于，基于所述颅骨影像的特征数据计算获得目标对象的颅骨声学特性参数：超声密度d、超声声速c、超声吸收系数α；超声密度其中，d
w
表示水的质量密度，d
b
表示颅骨组织中最大的密度；超声声速c＝1460+0.7096*CT
H
；超声吸收系数其中，α
min
和α
max
分别为超声穿过颅骨的最小吸收系数和最大吸收系数。5.根据权利要求4所述的基于适配参数的卒中超声治疗系统，其特征在于，所述参数计算模块包括一U
‑
net网络训练模型，在所述超声治疗系统工作之前，将大量颅骨影像的颅骨声学特性参数和与其一一对应的超声适配参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：李颖，季思颖，林懿，吴毅，他得安，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：