基于组织的声学和力学技术

有研究表明，组织病理学差异会导致声学信号的差异。声学结构定量（acoustic structure quantification，ASQ)技术是通过声学信号差异来定征组织信息，其定量分析

是通过系统统计学来实现，定性分析是通过彩色编码图来实现。ASQ原理是利用仪器获 取未经处理的原始图像，利用统计学中的卡方检验原理对肝脏回声信号的原始数据进行 采集和分析处理，根据回声信号强度、背向散射的变化计算卡方值，以此定量判断肝纤 维化程度。Ricci等^[22]采用ASQ技术评估肝纤维化程度，区分S4与其他分期的ROC曲

线面积AUC为0.77，区分S0与其他分期的ROC曲线面积AUC为0.71。Huang等^[23]

利用ASQ参数对肝纤维化程度分类，三者的受试者工作特性曲线 下的面积分别是0.84、0.86、0.83。ASQ技术存在一定的局限性，如定量参量之间存在 重叠性、不同分期肝纤维化的参量存在异常情况等。

研究表明，肝组织病理状态可以通过肝脏力学性质的变化来表征。2016年，我国深 圳大学研究团队Ying等^[24]提出利用粘弹性特征定征大鼠的肝纤维化程度，使用了三种 粘弹性模型从流变仪器中获取实验数据，然后评估五种不同肝纤维化程度的弹性和粘度 特征，实验结果表明Zener模型和Maxwell模型在肝纤维化分期中表现没有显著性差异， Voigt模型的非弹性参量与肝纤维化分级存在相关性，但没有对早期肝纤维化的程度进 行分类识别。由于软组织的多样性和复杂性，利用生物力学建模仍然存在很大的困难。

1.2.3基于B型图的超声组织定征技术

研究者发现，病变组织与正常组织在形态学上的表现不同。基于B型图的组织定征 方法是利用B型图提取组织的形态学特征来表征病变组织与正常组织，特征包括分形维 数、图像纹理等，然后利用统计学、机器学习的方法等对组织进行定征。

Akiyama等^[25]对无肝病和患有弥漫性肝、脂肪肝和肝硬化的患者利用分形维数特征 进行检测识别，实验结果表明分形维数最高的是脂肪肝，其次是正常肝，最低的是肝硬 化。Besset等^[26]基于造影B型图提取分形维数特征，对早期肝纤维化程度进行分类，实 验结果显示该特征可以区分肝纤维化，但是不能完全区分肝纤维化分期的五个等级。

2012年，Zhou等^[27]提取了正常人和患有肝纤维化患者的肝图像的灰度共生矩阵特 征，在Fisher分类器下的敏感度为81%，特异性为70.6%。Yeh等^[28]用灰度共生矩阵和 不可分小波变换提取特征，将肝纤维化程度分为0〜6不同等级，肝纤维化模型分为四种 不同类别：2分类、3分类、4分类以及6分类，用SVM分类器对肝纤维化分级，结果 显示其最高分类精度分别是91%、85%、81%和72%。

Wu等^[29]首先对不同病理下的肝图像做小波变换和Gabor变换，利用不同分类器对 特征融合方法下的特征的有效性进行了评估，辨别正常肝、纤维化肝和肝硬化，其最高 分类精度达96.62%，但没有统计平均分类精度。

由于超声B型图使用了图像灰度，这使得检查结果容易受到仪器型号、TGC调整 等的影响，导致结果的一致性不好。

1.2.4基于超声回波RF信号的组织定征技术

超声回波RF信号会因组织特性的差异而有所不同，该信号特征可间接的表征组织 的微结构。有研究表明，不同的组织之间的频谱参量存在差异，同一组织的不同病变状 态下的频谱参量也会存在差异，因此超声回波RF信号的频谱参量能够表征组织信息。 获取RF回波信号的频谱特征如图1-1所示，整个过程是：首先利用超声探头获取某一 帧的RF回波信号，通过Hilbert变换解调后显示B型图，选取B型图上的ROI；计算 ROI内的每条声束的频谱，利用焦点处的平板回波进行频谱校正，然后进行线性拟合， 得到与组织相关的特征参数。

图1-1超声回波RF信号的频谱分析过程图

超声谱参数分析法是基于超声RF回波的组织定征主要方法，Lizzi小组是该方法的 代表人物。1976年，Lizzi等^[30]就提出了用谱参量分析法定征眼睛及眼眶结构，阐明了 谱参数估计的精度受到系统属性及组织形态学的影响。1983年，Lizzi等^[31]正式提出了 谱参数分析的理论模型。1987年，Lizzi等^[32]在研究超声谱参量的过程中，明确给出计 算谱参量的数学表达式。至此，对谱参量分析有了完整的理论依据。1996年，Lizzi等^[33] 利用超声谱分析的方法探究不同的散射体，展示了谱参量的谱斜率、截距以及中心频带 与系统属性和散射体属性的关系。同年，卩6^卩卩&等^[34]提出了用超声RF回波信号的谱分 析法检测前列腺癌。次年，Lizzi等^[35]将谱参量的分析方法运用于检测前列腺和肝组织， 说明了这种方法的可行性。在接下来的几年，Lizzi等^[36]将该方法用于了组织鉴定、图 像分割、疗效评价领域，进一步说明了谱分析方法在超声组织定征方面的优越性。2000 年，他得安教授等^[37]提出了以超声RF回波信号为信号源计算散射子平均间距的倒谱法， 并将这种方法用来分析猪肝组织，说明了 WD倒谱具有局部显微和捕获高频信号的能力， 比AR谱更能反映组织微结构。同年，他得安等^[38-39_WD倒谱分析了人体正常脾组织

和脾增生组织以及人体正常的肾组织和肾肿瘤组织，说明两种脾组织的散射子平均间距 和两种肾组织的散射子平均间距存在明显差异，进一步说明了 WD倒谱能有效的反映组 织的微结构。2005年，他得安等^[40]探究了超声背散射信号及背散射系数评价松质骨，

结果表明超声背散射系数与入射频率并非线性关系，随着松质骨密度的增加，背散射系 数也随之增加；当松质骨密度一定时，背散射系数随频率的增大而变大。2007年，他得 安教授等^[41]提出了用背散射频谱分析松质骨状况的方法，说明了超声背散射信号的质心 偏移量与松质骨密度及年龄的关系，实验结果说明随松质骨密度变大，其质心频谱会左 偏，且中心频率变低；随年龄增长，频谱质心会向超声发射的中心频率移动。

上述研究表明，基于超声RF回波信号的频谱分析可以有效应用于组织定征。2005 年，厘62^等^[42]将这种频谱分析方法用于离体的正常肝、病变肝组织进行分类研究，实 验结果表明超声射频信号的声速能够区分正常肝和病变肝，但不能识别纤维化肝和肝癌; 衰减系数在区分正常肝和肝纤维化以及肝癌和纤维化肝上都有很好的效果，但是在区分 正常肝和肝癌效果不佳。2005年，Machado等^[43]利用超声背散射信号的周期谱分析20 个离体样本的健康和肝病组织，对肝纤维化程度分类精度为75%。2009年，厘62^等^[44] 超声信号的多个参数，包括背散射系数、声速、衰减系数、散射体平均间距以及频谱斜 率区分肝纤维化不同程度，当对这些参数能识别肝纤维化程度高低进行排序，实验结果 表明当声速和背散射系数结合时，分类精度可达85%。

以超声回波RF信号为信号源的组织定征方法研究多年，但在临床上的应用鲜少。 其原因在于频谱参量易受个体因素的影响，同时也会随着组织的皮下脂肪和皮肤层的差 异而变化，这使得谱参量的可比性大大降低。另外，谱参量对噪声敏感、需要深度衰减 补偿等缺陷，都使得其精度受到严重的影响^[45]。

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