CN101453939A - 光声成像方法 - Google Patents

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Abstract

本发明揭示了一种在复杂环境中定位、识别和表征光声源的方法。此方法通过光谱分析和滤波从干扰中分离单个声响应，并通过对分解出的声响应应用波束形成来定位初始声源。组织的光子吸收结构可用初始的源参数建立。

Description

光声成像方法
本发明涉及一种对具有一个或多个光声源的试样进行光声成像的方法。
最近二十年来，各种各样的无创诊断技术，例如X射线成像、磁共振成像(MRI)、超声、正电子发射断层成像(PET)、光学相干断层成像(OCT)、弹性波反射和漫反射、光声技术、荧光成像、拉曼散射等等，已经被应用到活体恶性肿瘤的诊断中。按照区分正常组织与肿瘤组织所采用的方法，这些不同的技术可以分为基于形态学或基于化学的分析。
基于形态学的方法(例如X射线成像、OCT和超声)根据癌变组织与非癌变组织之间密度的不同或根据它们的含水量来区分正常组织和肿瘤组织。由于这些技术是基于组织密度来区分组织的，因此在某些情况下它们无法准确地分辨致密的健康组织和肿瘤组织。
另一方面，基于化学的技术(即荧光光谱法等等)通过测量化学成分(如血红蛋白含量和氧合程度等)的不同来区分正常组织和肿瘤组织。为了进行这些分析，典型地需要紫外光或蓝光(300纳米至450纳米)来进行组织的激发，因为这些波长有足够的能量以激发各种受检化学试样。然而，考虑到其使用上的缺点，荧光光谱法对肿瘤诊断的实用性明显受限；这些缺点包括与光穿透深度有关的信号弱、分辨率不佳、PMT的使用、背景信号、光泄露以及需要暗室条件。
生物组织的光声断层成像基于光子被组织结构吸收时发生的光声效应。吸收之后，光子能量就转化成热能，然后引起局部热膨胀。这种膨胀产生热弹性压力瞬变(冲击波)，其表明了组织的吸收结构。光声波可以被一个或多个接收器(换能器)检测到，并用来构建该吸收结构的图像。由于不同的生物组织在光吸收热弹性甚至吸收体积大小方面的不同，不同的生物组织有不同的光声响应。例如，在2005年3月31日公开的申请号为20050070803和2005年1月6日公开的申请号为20050004458的美国专利申请中揭露了光声成像。
然而，这些技术始终存在着一些问题。特别是对于使用光声技术对实际的生物目标成像时，光子吸收结构常常是复杂的，使得光声图像的重建很困难。首先，不同特性的生物组织组成的多种光子吸收源可能共存。第二，光声波在到达换能器之前可能沿各路径经历多次反弹。第三，这些多种源和回波之间的干扰可能会以非常复杂的方式扭曲初始信号。在一般临床诊断中，光声成像优选以反射模式工作，光源和换能器都在目标的同一侧。在这种情况下，由于沿光入射路径的更强扰动，干扰问题更加恶化。
根据本发明，光声图像的建立是通过对时间分辨的光声信号应用波束形成来完成的，这些光声信号根据它们的光谱分布而分类。在一个实施方案中，对来自每个换能器的信号进行光谱分布分析，并基于各自光谱分布将这些信号分解成单个光声响应。然后，根据其相似性将这些响应按组分类。通过对相同组的响应应用波束形成算法来定位和表征光子吸收(或光声)源。总的光子吸收结构通过汇总单个光声源而重建。为了便于分量分析和分类，可使用生物组织光声响应的可扩展(按照吸收系数、几何尺寸和热弹性)模式。
本发明的目的是提供一种对包含一个或多个光声源的试样进行光谱成像的方法：在试样中生成光子激发；检测由激发产生的光声响应；将响应分入具有相似光谱分布的组；对相同组中的响应应用波束形成算法以定位并表征每个光声源；以及通过汇总单个光声源形成光谱图像。
另一目的是提供一种方法，其中所述生成步骤包括用波长在预先确定范围内的脉冲激光照射该试样。
另一目的是提供一种方法，其中所述检测步骤包括使用一个或多个换能器检测由于激发而产生的光声响应。
另一目的是提供一种方法，该方法进一步包括对从每个换能器接收到的信号进行光谱分布分析，并基于这些信号的光谱分布将它们分解成单个光声响应。
另一目的是提供一种方法，其中该试样是生物组织。
另一目的是提供一种方法，其中该光声源是肿瘤、血管或囊肿。
参照以下实施例和附图，更详尽的阐述本发明的这些以及其它方面。
图1是生物组织的光子吸收结构的重建框图，为了举例说明，只画出了三个换能器，时间分辨的分解信号分量只象征性地表示在换能器1的输出框上。光声响应模式数据库可用来分解信号；
图2是生物组织的光子吸收结构和环境结构的重建框图，为了举例说明，只画出三个换能器，时间分辨的分解信号分量只象征性地表示在换能器1的输出框上；
图3(左)是两个密排管(closely spacedtube)(直径0.5和3毫米)的复合图，(右)图像的时域傅立叶变换(显示到3.0MHz)；
图4(右)是原始未滤波图像的光谱曲线以及所用的滤波器，(左)应用了带通滤波器之后的图像；
图5(右)是原始的未滤波图像的光谱曲线以及所用的滤波器，(左)应用了带通滤波器之后的图像；
图6示出了初始的对准的射频数据图。
近年来，人们在开发用于组织中血管和含血结构(例如肿瘤)的无创成像的新技术方面表现出了显著的兴趣。目的是由于在所有上皮癌的早期阶段发生血液供应的增加和毛细管的生长而检测出现有技术无法检测的早期癌症或前期癌。
光声技术是基于由调制或脉冲光辐射产生声波的技术。脉冲辐射的声产生效率高于调制辐射。在脉冲光声学中，短激光脉冲加热组织内部的吸收体，产生与沉积能量成比例的温度上升。光脉冲很短，因此出现了吸收体的绝热增温，从而导致了压力的突增。由此产生的压力波(声波)通过组织传播并且可以在组织表面检测出来。由压力波需要到达组织表面(检测器位置)的时间起，可以确定出光声源的位置。可以使用压电或光干涉方法进行光声波的检测。
组织组分(即光声源)与组织(即试样)本身在吸收上的不同可用来揭示关于这些组分的信息。组织中众所周知的吸收体是血液(血红蛋白)，它能够定位和监测组织中的血液浓度(血管，肿瘤)。除了使用血液作为吸收体，其它组织发色团如葡萄糖也可用来做吸收体。
多种单一的光学诊断技术都是基于组织中的光散射。在高散射介质中，如真皮组织中，散射系数不仅决定了穿透深度，而且限制了技术上可达到的分辨率。由于光声信号的产生，振幅只取决于局部注量(fluence)。上述由散射引起的光子的光路径是不相关的。为此，空间分辨率不受组织散射的影响，并且已经示出光声技术是在组织之类的介质中将吸收结构直观化的有前景的技术。(参见Proceedings of SPIE—The International Society forOptical Engineering-2004-SPIE-Int.Soc.Opt.Eng-USA，CONF-Photon PlusUltrasound；Imaging and Sensing，25-26 Jan 2004，-San Jose，CA，USA，AU-Kolkman R G M；Huisjes A；Sipahto R I；Steenbergen W；van Leeuwen T G，AUAF-Fac，of Sci.&Technol.，Twenty Univ.，Enschede；Netherlands，IRN-ISSN0277-786X，卷5320，NR-1 PG16-22.)
本发明涉及一种在复杂环境中定位、识别和表征光声源的方法。这种方法通过光谱分析和滤波从干扰中分离单个声响应(即声源)，通过对分解出的声响应应用波束形成来定位初始声源。组织的光子吸收结构可以用初始的源参数建立。
在物理学上，波束形成是通过分析检测器阵列接收到的时间相关信号来定位信号源的。假设信号的传输速度在各个方向都相同，以这个速度乘以由每个检波器接收到的信号的耗用时间，从而确定从信号源到相应检测器的距离。原则上，三个不同位置处的检测器足以确定该信号源的位置。
在数学上，波束形成的任务是用已知的起点坐标(在这种情况下指检测器位置)和每一个矢量的长度(在这种情况下指距离)找到三个矢量结合点(merging point)的坐标。直接通过应用光束形成技术在同源介质中定位点源。
为了从被测射频波形中重建光声图像，可以使用改良的波束形成算法，例如延迟求和波束形成和傅立叶波束形成，它们在超声诊断学上广为人知(特别是延迟求和)。需要进行改良，因为在光声学中进行波束形成是基于从几乎整个组织容量产生的信号的，而不是基于从例如超声诊断中的许多窄切片产生的信号的。
延迟求和光声波束形成(无光谱滤波)的一般形式可以这样表达：
Figure A200780018888D00071
这里(t，x)是感兴趣组织截面中的一个点，pi(t)是每个通道的射频信号，ti(x)是应用在每个通道上的时间延迟，wi(t，x)执行接收孔径变迹和时间增益补偿，s(t，x)代表重建图像中的某个样本点。
傅立叶波束形成算法已经在参考书目中讨论过(K.P.Kostli，D.Frauchiger，J.J.Niederhauser，G.Paltauf，H.P.Weber，和M.Frenz，“Optpacoustic imaging using a three dimensional reconstruction algorithm”IEEE J.Sel.Topics Quantum Electron.，卷7，no.6，页918-923，2001年11月-12月.)以及(K.P.Kostli和P.C.Beard，“Two dimensional photoacoustic imagingby use of fourier-transform image reconstruction and a detector with ananisotropic response”Appl.Opt.，卷42，no.10，页1899-1908，2003.)
在提出的方法中，往往要在波形pi(t)上应用适当的滤波算法，把改变的[pi(t)]m波形分类并分组(这里m是组编号)。上面讨论的波束形成算法因此被应用到[pi(t)]m而非pi(t)上。滤波可能是带通滤波、小波滤波或基于一些其他分隔职能的滤波等。
根据本发明，光声图像的建立是通过对时间分辨的光声信号应用波束形成来实现的，这些信号是根据它们的光谱分布来分类的。从示例的角度看，对来自每个换能器的信号进行光谱分布分析，并根据它们的光谱分布分解成单个的光声响应。然后，根据它们的相似性将这些响应按组分类。通过对在相同组中的响应应用波束形成算法来定位和表征光子吸收源。通过汇总单个光声源重建整个光子吸收结构。为了便于分量分析和分类，可以使用生物组织光声响应的可扩展(按照吸收系数、几何尺寸以及热弹性)模式。下面的实例1和实例2通过框图说明了依照本发明，光声图像如何重建或形成。
实例1：通过对分解出的光声响应应用波束形成算法来重建光声图像。图1示出了本发明第一个实例的框图。
实例2：通过对经滤波的光声响应应用波束形成算法来重建由初始声源表示的光子吸收图像。图2示出了本发明第二个实例的框图。
在生物组织的光声成像中，典型地，被检测到的声信号的特征与被成像对象的物理特性相关。
这种生物对象的典型例子是血管或囊肿。它们在大小上可能差别很大，并且它们所在的位置在某种程度上使得很难单独检测出来。光声信号的光谱特性随着光声源的大小而变化，基于这样的事实，为了分离正常情况下无法分离的多个光声源，可以使用光谱滤波。光谱滤波的实例见下文的实例3。
实例3：在本实验中用到两个装满墨水的管，直径～0.5毫米和～3毫米。每个浸入水中的管用从重复率10Hz的脉冲Nd:YAG激光器发出的532nm的光照射(脉冲持续时间为5ns)。来自每个管的光声信号分别用2.25MHz的换能器记录。这些分别记录的两个管的光声图像随后被合并，以模拟两个大小不同的密排对象的图像。
图3显示的是两个管的复合图以及它的光谱含量。该图像表示了声波射频线，将这些声波射频线放在一起组成对准的射频数据图，以接收换能器的位置为横轴，以飞行时间为纵轴。这样的射频数据序列图随后会在波束形成算法中用来生成光声对象的图像。这里仅限于讨论实际上是前波束形成的(pre beamformed)射频数据图。在频率分布图中，高频率的贡献非常小。这是因为测量到的信号带宽受到换能器的带宽和采集过程的限制，这二者共同起带通/低通滤波器的作用。即便如此，已有的频率分布已经足够说明使用光谱滤波从空间上分辨不同大小的重叠对象的目的。
如图4(右)和图5(右)中所示，将带通滤波器分别用于合并后的射频数据图(图3)。结果分别显示在图4(左)和图5(左)中。由于两个对象具有不同的光谱含量，每次滤波增强了一个对象而抑制了另一个对象。基于光谱含量对对象进行分辨是与光声相关的，且不能用在标准的脉冲回波超声成像中。应该注意，在本例中使用的带通滤波器只用于说明目的。除门函数之外的曲线滤波器也可用来优化滤波特异性。例如，如果已知一个特定特征的光谱分布，与该特征的分布曲线匹配的滤波器就可以应用到初始数据上。
在已给出的实施例中(图4和图5)的SNR(即信噪比)与图6的初始数据图相比较低。为了增加SNR，需要宽带宽且滤波更精确的换能器和数据采集。
本发明将简化不同光声源(即光声源)的识别过程，明显提高生物组织(即试样)光子吸收结构的图像重建质量。本发明的实施允许使用临床光声成像设备进行复杂生物组织的体内诊断，如肿瘤检测和治疗监测。
尽管已经参照具体实施方案描述了本发明，本领域普通技术人员可以理解，许多修改、改进，和/或改变可以实现而不背离本项发明的精神和范围。因此，明确规定本发明仅被权利要求及其等同权利要求的范围限定。

Claims (6)

1、一种对具有一个或多个光声源的试样进行光谱成像的方法，包括：
在所述试样中生成光子激发；
检测由所述激发产生的光声响应；
将所述响应分入具有相似光谱分布的组；
对相同组中的所述响应应用波束形成算法，以定位并表征每个光声源；以及
通过汇总单个所述光声源形成光谱图像。
2、如权利要求1所述的方法，其中，所述生成步骤包括用预先确定的约500nm至1200nm波长范围内的脉冲激光照射所述试样。
3、如权利要求1所述的方法，其中，所述检测步骤包括使用一个或多个换能器检测由所述激发产生的所述光声响应。
4、如权利要求3所述的方法，还包括对从每个换能器接收到的信号进行光谱分布分析，并根据所述信号的光谱分布将其分解成单个光声响应。
5、如权利要求1所述的方法，其中，所述试样为生物组织。
6、如权利要求1所述的方法，其中，所述光声源为肿瘤、血管或囊肿。
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