超声前沿 | 柔性可穿戴血管系统超声成像
摘要
关键词：柔性可穿戴超声阵列，血管超声成像，超快超声成像，超声定位显微成像（ULM）
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1 引言
2 方法
图 1: 阵列的层结构示意图。（屏蔽层包裹整个探头，因此未在图中显示）
2.1 柔性可穿戴阵列的制备
柔性可穿戴阵列的制备从一块尺寸为 20 mm × 5 mm × 0.15 mm 的PZT（锆钛酸铅）压电层开始。首先，使用银漆（型号：8821X，圣格路科技）将PZT压电陶瓷与第一匹配层（由厚度为0.1 mm的镁制成）粘接在一起。随后，将其通过环氧胶（型号：315-AB，雅松）与印刷了电路的柔性印刷电路板（FPCB）粘接，作为第二匹配层。为了获得比单层匹配更好的灵敏度和带宽，该柔性可穿戴阵列采用了双匹配层设计。根据PZT压电陶瓷（声阻抗 Zp=22.8 MRayl）与人体组织（声阻抗 Zl = 1.65 MRayl）的声阻抗特性，通过下列公式计算得出第一、第二匹配层的理想声阻抗（第一层理想声阻抗Z1=11.83 MRayl，第二层理想声阻抗Z2 = 3.18 MRayl）：
总的来说，该阵列在压电层的前后分别添加了多个柔性功能层（见图1），包括屏蔽层、背衬层、压电层、第一匹配层、第二匹配层以及声学透镜。柔性可穿戴阵列具备150微米的阵元间距和130微米的阵元宽度，阵元之间的缝隙（kerf）为20微米，采用激光切割工艺完成。所有通道通过引线键合与FPCB连接，确保可靠的电连接。得益于功能层的材料组成和制造工艺，所制备的柔性可穿戴阵列表现出优异的柔性性能，能够很好地贴合人体皮肤的复杂曲面。
2.2 阵列性能测试
使用超声发射与接收仪器（5900PR，Olympus）对脉冲-回波性能进行测试。阵列通过32微焦耳能量的激励发射短脉冲，传入固体超声耦合剂，底部置有金属片。脉冲重复频率设为2 kHz，阻尼电阻为10欧姆。接收到的回波信号由数字示波器（PicoScope 4000，Pico Technology Ltd.）记录，采样率为80 MHz，并对连续32次采集进行平均处理。
阵列的阻抗和相位角频谱通过矢量网络分析仪（Bode 100，Omicron Lab）进行测量。电容值则通过万用表测量。其他性能测试均通过商用多通道超声平台（Poda-US X10-128，Poda Medica Technology Co., Ltd.,波达医疗）完成。弯曲性能测试采用手动方式完成，总计进行10000次弯曲，弯曲方向参照图2(b)所示的方法。
图 2: 柔性可穿戴阵列示意图。(a) 阵列元件的放大细节。(b-c) 阵列元件的柔性展示。（屏蔽层包裹整个探头，因此未在图中显示）
2.3 实验准备
对于体内兔脑超声定位显微成像 （ULM） 实验， 如图3(d-f)所示， 使用一只60日龄、 体重约2500克的新西兰兔。在超声成像前，兔子需进行颅骨开窗手术，该实验获得复旦大学动物研究伦理委员会批准（202202020Z）。Sonovue（Bracco，意大利，按照厂家推荐溶解于5 ml生理盐水中）作为超声造影剂，通过边缘耳静脉以推注方式注射。
*为了清晰展示，此处阵列的屏蔽层和背衬层已被移除
图 3: 在体实验示意图与照片。 (a) 颈动脉实验中的平面定义：x轴指向后方，y轴指向右侧，z轴指向上方；x-y平面是横截面，y-z平面是纵截面。 (b) 颈动脉横断面实验照片（x-y 平面）。 (c) 颈动脉纵向剖面实验照片（y-z 平面）。 (d) 兔脑 ULM 实验示图。 (e) 兔脑 ULM 实验侧视图照片。(f) 兔脑 ULM 实验俯视图照片。
2.4 超快超声数据采集
2.5 噪声过滤与伪影去除
本研究在多普勒处理和ULM处理中均采用奇异值分解（SVD）滤波器，以去除组织信号和杂波噪声。SVD滤波器已广泛应用于超快多普勒成像和ULM。超声采集数据的时空矩阵r(x, z, t) 可以通过SVD分解为一组时空向量对，如下所示：
由于组织信号通常集中在较大的奇异值上，而杂波噪声集中在较小的奇异值上，因此可以通过同时剔除两端奇异值获得滤波后的信号：
此外，研究中还采用了非局部均值（NLM）滤波器，进一步去除伪影并降噪。NLM滤波在超快多普勒和ULM中被证明对伪影抑制和降噪效果良好。对于一幅噪声图像{A = A(i) | i ∈ R2}，去噪后图像ANLM可通过加权平均得到：
加权系数ω(i, j)定义为：
其中，A(Ni) 表示以像素i为中心的参考窗口（尺寸为m2），A(Ni) 表示以像素j为中心的相似窗口（尺寸同为m2），∆i表示以i为中心的搜索窗口（尺寸为 (2m + 1)2）。Z(i)是归一化因子，确保所有权重之和为1。h是控制去噪平滑程度的衰减系数，本文中通过背景噪声的标准差估算h值。
2.6 超快多普勒处理
超快多普勒成像因其对血流的高灵敏度，在血管成像中被广泛应用。在波束形成后，对射频（RF）信号进行时空滤波以去除杂波信号。随后，通过计算血流信号的均方强度，获得功率多普勒图像（Power Doppler）：
首先计算一阶慢时间相关：
然后，计算平均多普勒频移：
最后，将频移换算为速度矩阵：
其中，PRF是脉冲重复频率，Na是合成角度数量，arg(·)表示取复数相位角，c是声速，fc是中心频率，VCD(x, z)表示每个像素点处的多普勒速度矩阵。
2.7 脉动性测量
超快多普勒成像能够以数千赫兹的高帧率连续获取每个像素点的血流动力学信息。 通过在I/Q信号上滑动短时窗，可以计算功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）估计：
其中，f为频率，t0为起始时间点，∆t为窗长，DfIQ为滤波后的同相/正交解调数据，j为虚数单位，w(t)为以0为中心的时间窗。
接着，计算每个时间点对应的功率谱平均频率，从而反映血流速度，通过公式：
进一步地，血流动态速度V (x, z, t0)可以通过下式获得：
通过高时间分辨率地评估每个像素随时间变化的流速，可以计算颈动脉的Pourcelot指数（也称为阻力指数RI），RI广泛用于临床诊断颈动脉狭窄。该指数通过心动周期内最大（收缩期）和最小（舒张期）速度计算得出，公式为：
2.8 超声定位显微成像（ULM）的后处理
超声定位显微成像（ULM）为体内深层微血管无创成像开辟了新路径，可实现约10微米的高分辨率。在波束形成后，对DAS数据应用奇异值分解（SVD）滤波，以去除组织杂波和噪声，仅保留随血流运动的微泡回波。随后进行同相/正交（I/Q）解调。在B模式图像中，通过寻找亮度局部极大值进行粗定位，并通过径向对称性法或加权平均法计算亚像素精度的坐标。连续帧之间的极大值点使用经典粒子跟踪算法（simpletracker.m，Mathworks平台，©Jean-YvesTinevez, 2020）进行轨迹追踪。每个数据块分别进行定位和追踪步骤，最终将所有轨迹合并重建出ULM图像。除了血管强度信息外，通过收集所有轨迹统计，还可以得到每个像素上的血流速度大小和方向。
为了限制最大血流速度，本研究在帧间追踪时设定了最大连接距离为2个像素，同时要求轨迹长度至少为15帧，以剔除伪噪声轨迹。
3 结果
3.1 柔性可穿戴阵列的性能
对柔性可穿戴阵列进行了脉冲-回波性能测试，随机选择一个通道作为代表。根据图4所示，测试结果显示在32微焦耳激励能量下，峰-峰电压为1.12 V，中心频率位于10 MHz。
图 4: 单通道的脉冲回波性能。(a) 时域图。(b)频谱图。 图 5: 各通道振幅一致性。(a) 使用 5900PR 测量。(b) 使用 Poda-US X10-128 测量。
图 6: (a) 电容一致性测试。(b) 元件的谐振与反谐振频率测试。 图 7: 阵列抗弯能力的定量评估。(a) 元件平均峰值。(b) 所有元件的平均强度箱线图。
图 8: 单通道在 10000 次弯曲前后的阻抗和相角频谱测试。 图 9: 点扩散函数（PSF）测量。(a) B 模图像。(b) 横向。(c) 纵向。
通道幅度一致性测试通过5900PR和Poda-US X10-128平台以脉冲-回波方式进行，结果表明所有阵元质量良好，幅度性能接近，如图5所示。
根据图6(a)，通道电容一致性测试结果显示各阵元处于良好工作状态。同时，如图6(b)所示，柔性可穿戴阵列的谐振频率约为10 MHz，反谐振频率约为12 MHz。通过下列公式可以计算其耦合系数：
其中，keff为耦合系数，为谐振频率，为反谐振频率，计算结果为0.58。
3.2 体外仿体超快超声成像
在体外仿体实验中，管道的中心轴线位于柔性可穿戴阵列的焦平面上。如图10(a-c)所示，分别展示了超快B模式、功率多普勒（Power Doppler）和彩色多普勒（Color Doppler）成像的结果。在B模式成像中，可以同时检测到琼脂背景和管道内的血液流动；而在功率多普勒处理过程中，经过杂波过滤后，成功从静态琼脂背景中提取出了血流信号。在图10(c)的彩色多普勒图像中，红色和蓝色分别代表流动方向的向上和向下。通过彩色多普勒估算得血流方向向上，速度约为5 mm/s，与实际流动速度的轴向分量基本一致。
图 10: 体外实验的超快超声成像结果。(a) B超图像。(b) 功率多普勒成像。(c) 彩色多普勒成像。
3.3 人体颈动脉超快超声成像（体内）
柔性可穿戴阵列贴附并固定在右侧颈动脉上方的皮肤表面。如图11(a-c)所示，分别展示了超快B模式、功率多普勒和彩色多普勒的成像结果（纵切面）。在B模式成像中，能够检测到软组织结构和颈动脉；在功率多普勒处理过程中，经过杂波过滤，血流信号成功从静态背景中提取出来。由于血流在成像平面上先向上流动后又向下流动，因此彩色多普勒图像中左侧呈蓝色、右侧呈红色，呈现相反方向的流动特征。此外，部分血管壁也被提取出血流信号，这是由于颈动脉的强烈搏动导致的。需要注意的是，由于彩色多普勒只能测量沿超声波传播方向的速度分量，对侧向血流速度不敏感，因此测得的血流速度并不能完全反映真实流速。选择了两个感兴趣区域（ROI）：区域1包含向上的血流，区域2包含向下的血流。分别对每个ROI内所有像素的血流信号进行平均处理，采用滑动平均窗口并计算血流信号的傅里叶谱，得到了血流速度的脉动特性，如图11(d-e)所示。两个具有相反血流方向的ROI表现出同步的脉动模式，脉动周期大约为0.5秒。区域1和区域2的平均阻力指数（RI）分别约为0.69和0.80。
图 11: 体内颈动脉实验的超快超声成像结果。(a) B超图像。(b) 功率多普勒成像。(c) 彩色多普勒成像。(d-e) 区域1和区域2的血流速度脉动图。
随后，对左侧颈动脉的横断面和纵断面分别进行了连续9小时的超声监测，阵列通过胶带固定在皮肤表面。如图12所示，分别清晰成像出了动脉的圆形截面和矩形纵切面，且在整个监测过程中成像质量保持稳定。此外，对9小时内每小时的B模式图像信噪比（SNR）进行了定量评估，如图13所示。一般来说，B模式图像的平均强度（Imean ）代表信号，标准差（σnoise）代表假设为高斯分布的噪声强度，因此SNR可表示为Imean/σnoise。将每个时段的SNR与第一小时的SNR进行比较，波动范围大致集中在±5%以内，表明柔性可穿戴阵列具有良好的长期成像稳定性。同时，对不同时间点的信号强度稳定性也进行了分析，如图14所示。通过所有阵元的平均峰值和箱线图，可以进一步证明阵列在长时间工作期间的稳定性和可靠性。
图 12: 对颈动脉进行9小时监测B超图像。(a-i) 分别为第1至第9小时的横断面图像。(j-r) 分别为第1至第9小时的纵向剖面图像。
图 13: 长程监测期间不同时间点的信噪比。(a) 横断面监测。(b) 纵向剖面监测。 图 14: 长程监测过程中成像稳定性的测试。(a)元素平均峰值。(b) 所有元素的平均强度箱线图。
3.4 兔脑超声定位显微成像（在体）
动物准备、数据采集及ULM后处理的方法参见第2.3节、2.4节和2.8节。通过柔性可穿戴阵列，获得了兔脑ULM的初步成像结果，如图15所示。整体来看，ULM成像成功识别出兔脑的血管结构及血管网络，且能够分辨出主要动脉和静脉。同时，若干分支血管的具体形态也得以呈现。此外，阵列还成功获取了主要血管内血流速度的大小和方向信息。然而，由于柔性可穿戴阵列的信噪比仍有提升空间，目前成像质量与传统刚性阵列相比尚存在一定差距。
图 15: 兔脑超声定位显微成像（ULM）初步结果。(a) 强度图。(b) 速度图。(c) 方向图。
4 讨论
本研究开发的柔性可穿戴超声阵列具有较高的中心频率，并采用了双匹配层、背衬层和屏蔽层的结构设计。所有功能层均具备柔性特性，器件能够承受至少10000次弯曲循环。该阵列包含128个通道，阵元间距为0.15 mm，中心频率为10 MHz，能实现微小血流连续监测。
受限于柔性和可穿戴性的需求，本阵列的背衬层采用了将钨粉嵌入热熔胶的制备工艺，与传统刚性阵列相比，在背衬结构上存在一定不对称性。这种工艺限制了阵列的-6 dB带宽（FBW），目前约为10–20%。较低的带宽在一定程度上限制了小血管的空间分辨率。不过，本研究中所获得的成像质量已足以满足对如颈动脉等大血管血流动力学参数的量化需求，具有重要的临床意义。未来可通过引入超声造影剂来进一步提升对小血管成像的分辨率，后续研究将探索改善带宽性能的方法。
在阵列弯曲性能测试中，焊点松动、电极与FPCB连接用铝线的疲劳或断裂，对信号衰减有较大影响，这些因素可能导致经过更多弯曲循环后的器件失效。另外，由于初始PZT压电陶瓷尺寸为20 mm × 5 mm × 0.15 mm，并经过20微米缝隙切割成128个元素，因此该阵列主要支持沿长度方向（20 mm方向）弯曲。受限于PZT压电陶瓷本身的机械特性，目前在宽度方向的弯曲性尚有不足，未来将针对这一问题进行优化。幸运的是，这一局限对本研究中涉及的人体皮肤应用场景影响较小。
在超快多角度平面波相干合成成像过程中，得益于较高的中心频率和高帧率，本研究成功捕获了丰富的血流时空信息。然而，由于超声多普勒成像对于平行于阵列方向的运动不够敏感，因此测得的血流速度主要反映了垂直方向分量。体内动脉强烈的搏动增加了确定血流方向的难度，这提示未来需要在柔性阵列成像算法中进一步增强运动校准性能。通过延长数据采集时间及提高中心频率，有望进一步提升超快多普勒成像的时间和空间分辨率。
依托于较高的中心频率，本研究初步实现了柔性可穿戴阵列对兔脑血管的ULM成像。ULM具有优异的微血管成像能力，可描绘复杂血管网络的轨迹，并获取血流速度及方向信息。ULM对成像时目标静止性要求较高，因为微泡定位步骤依赖图像的帧间配准。随着阵列成像信噪比的进一步提升和运动校准算法的应用，未来有望获得更高质量的ULM图像。
本研究在处理阵列接收的射频数据时，采用了传统的延迟求和（DAS）波束形成方法，未针对阵列的柔性特性进行适应性调整，因为在人体皮肤表面通常只有较小的弯曲变形。若应用于更剧烈运动或外部挤压等复杂场景，可能导致阵列显著变形。针对这种情况，未来需要开发自适应波束形成策略，通过从回波特征估算阵列弯曲参数，并调整每个阵元的时延，以保证成像质量。
柔性可穿戴阵列能够有效实现实时与长期血管信息监测，不仅可进行超快B模式和多普勒血流成像，还可进行超分辨率ULM微血管成像，表现出良好的佩戴舒适性和成像稳定性。未来，我们计划进一步缩小阵列尺寸，以提升日常佩戴的灵活性。同时，为了在长期监测过程中保持探头视野的一致性，还需要探索优于传统胶带粘贴的新型佩戴方案。提升发射中心频率也是未来的重要方向，有望进一步提高空间分辨率。此外，柔性可穿戴阵列也有望应用于经颅超声成像和功能性超声成像，在脑血流动力学及神经药理学研究中发挥重要作用。阵列制造工艺亦可扩展至可穿戴超声矩阵阵列或行列式阵列，以实现三维（3D）超声成像。柔性可穿戴阵列有望成为将超声设备从临床扩展至日常血管成像监测（如动脉粥样硬化、缺血性脑卒中等疾病诊疗）的重要解决方案。
5 结论
本研究报道了一种基于柔性印刷电路板（FPCB）的10 MHz中心频率、 150微米阵元间距、128通道的柔性可穿戴超声阵列。该阵列具备屏蔽层、背衬层、压电层、双匹配层和声学透镜等完整功能层结构，在保证柔性特性的同时，实现了高性能成像与长期稳定性。基于此阵列，成功实现了多场景的超快超声成像，包括体外仿体的B模式成像、功率多普勒和彩色多普勒血流成像；人体颈动脉的B模式成像、多普勒成像、脉动性测量与9小时连续监测；以及体内兔脑的超声定位显微成像（ULM）。实验结果充分验证了所开发阵列在血流动力学监测、血管成像及微血管超分辨率成像中的应用潜力。柔性可穿戴超声阵列为血管连续成像和疾病诊疗提供了新的解决方案。
DOI:10.1088/1361-6501/adcce9
图文来源：作者提供
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