研究超聲背散射零差 K 模型參數成像（簡稱零差 K 成像）監測微波消融凝固區的可行性，對比 2 種最新的零差 K 模型參數估算方法，即 RSK 法（基于信號包絡振幅的信噪比、偏度和峰度的方法）和 XU 法（基于信號強度的一階矩、X 統計量和 U 統計量的方法）。首先，將離體豬肝微波消融實驗中采集的超聲背散射信號經噪聲輔助互相關算法、包絡檢測、滑動窗口法、數字掃描變換和顏色映射等操作得到零差 K 成像。然后利用 20 例離體豬肝微波消融實驗來評估零差 K 成像監測凝固區的效果。結果顯示 RSK 法和 XU 法的受試者工作特征曲線下面積平均值 ± 標準差分別為 0.77 ± 0.06、0.83 ± 0.08。RSK 法和 XU 法監測凝固區的精度平均值 ± 標準差分別為（86 ± 10）% 和（90 ± 8）%。XU 法估算凝固區面積值與實際豬肝組織凝固區面積的 Bland-Altman 一致性強于 RSK 法。XU 法參數估算并成像所耗時間少于 RSK 法。研究顯示超聲背散射零差 K 成像可用于監測微波消融過程中凝固區的變化，XU 法優于 RSK 法。
引用本文： 宋爽, 張英華, 周著黃, 吳水才. 超聲背散射零差 K 成像監測微波消融. 生物醫學工程學雜志, 2021, 38(3): 520-527. doi: 10.7507/1001-5515.202003032 復制
引言
肝腫瘤微波消融已應用于臨床[1-3]。微波消融治療是在醫學影像的引導下將消融針經皮刺入腫瘤內，通過消融針發射的電磁微波攪動周圍組織中的水分子，產生摩擦和熱量，使得腫瘤組織凝固性壞死，從而達到原位治療腫瘤的目的[4]。
為了最大范圍地殺滅腫瘤同時保護正常肝組織，需要通過醫學影像對微波消融治療進行術中實時監測。超聲成像因實時、無創、廉價、易普及等特點，已用于肝腫瘤微波消融治療的影像引導和術中監測，其中 B 模式超聲（B 超）在臨床應用最廣。B 超利用接收到的背散射回波信號的幅度信息進行成像，由于消融過程中組織受熱產生的微氣泡會導致偽影，且病灶殘存腫瘤組織與凝固性壞死組織即凝固區的回聲相近，故僅用傳統 B 超成像難以確定腫瘤是否消融完全[5]。
聲學上，生物組織可建模為一系列散射聲波的微小粒子即散射子的集合，超聲背散射信號中蘊含著散射子數目、尺寸、排列等信息。超聲背散射信號的概率分布模式與組織的微結構（散射子）有關[6-7]，因此超聲背散射統計成像可用于定量評估組織微結構的變化[8-10]。零差 K 分布是最具物理意義的超聲背散射信號概率統計模型[11-12]，其參數可反映超聲分辨單元內的有效散射子個數以及相干散射和彌漫散射成分。但由于零差 K 模型參數估算比較復雜，目前有關超聲背散射零差 K 模型參數成像（簡稱零差 K 成像）的研究相對較少，主要包括乳腺腫瘤良惡性分類[13]、脂肪肝評估[12,14]、皮膚組織中潰瘍愈合的評估[15]、頸動脈斑塊成分的評估[16]等。
微波消融過程中，組織受熱發生凝固并產生微氣泡，導致組織微結構發生變化，引起凝固區組織的散射子狀態發生改變，而零差 K 模型參數可定征生物組織的散射子個數及相干/彌漫散射特性，因此可以利用超聲背散射零差 K 成像，在微波消融過程中對凝固區進行監測。本文基于離體豬肝微波消融實驗采集到的超聲背散射信號，使用兩種最新方法[17-18]估算超聲背散射零差 K 模型參數，并通過受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線、監測精度、Bland-Altman 一致性檢驗和算法耗時等性能指標，對比驗證超聲背散射零差 K 成像監測微波消融的效果。
1 研究方法
1.1 實驗數據的采集
1.1.1 微波消融實驗平臺
離體豬肝微波消融實驗平臺如圖 1 所示。實驗設備包括：微波消融儀（型號：KY-2000，南京康友公司），超聲儀（型號：Terason T3000，美國 Terason 公司），線陣換能器（型號：12L5A，中心頻率為 7.5 MHz，通道數為 256，脈沖長度約為 0.7 mm[19]），水冷式微波消融針（型號：EN868-5），用于固定超聲探頭的支架，用于盛放豬肝組織的亞克力盒（尺寸：6 cm × 6 cm × 6 cm）等。
圖1
離體豬肝微波消融實驗平臺
a. 微波消融儀；b. 微波消融針；c. 線陣換能器；d. 盛有豬肝的亞克力盒；e. 超聲儀
Figure1. Experimental setup for microwave ablation of porcine liver ex vivoa. a microwave ablation device; b. a microwave ablation needle; c. a linear-array transducer; d. an acrylic case with porcine liver; e. an ultrasound scanner
1.1.2 超聲數據的獲取
實驗前，將新鮮豬肝組織置于 0.9% 的氯化鈉溶液中靜置 2 min，以去除豬肝組織內氣體。為了降低亞克力盒底部的強回聲，在亞克力盒的底部放置了厚度為 1 cm 的紙板和 1 cm 的膠皮墊。
實驗開始，將去氣的豬肝組織放到亞克力盒中。為防止實驗過程中氯化鈉溶液從盒子側壁預留用于插針的圓孔流出，使用雙面膠對圓孔進行封堵，然后將消融針穿過雙面膠和圓孔后水平插入豬肝組織中，再將 0.9% 的氯化鈉溶液注入到亞克力盒中。將線陣換能器沿垂直于消融針方向，固定于豬肝組織上方并保證換能器與氯化鈉溶液充分接觸（見圖 1），此時利用超聲儀自帶軟件可以對豬肝組織進行 B 超成像，利用消融針在 B 超中的高回聲來定位消融針位置，如圖 2 所示，圖中紅色箭頭指向消融針。將微波消融儀設定好加熱參數（消融功率 P = 80 W，消融時間 t = 60 s）開始微波消融實驗。實驗過程中，利用我們自行編寫的軟件[9]（在超聲儀中運行）以 2 幀/秒的速率采集超聲背散射信號并保存在超聲儀硬盤中，所得超聲背散射信號矩陣為 256（掃描線數）× 1 558（采樣點數）。
圖2
消融開始前超聲儀自帶軟件對豬肝組織的 B 超成像紅色箭頭指向消融針
Figure2.
B-mode image of porcine liver tissue collected by using the software provided by the ultrasound scanner before ablationthe red arrow points to the ablation needle
1.2 超聲背散射零差 K 成像
1.2.1 理論分析
零差 K 模型由 Jakeman[20]首次提出。估算超聲背散射零差 K 模型參數的主要方法有兩種，即 RSK 法[17]（基于信號包絡振幅的信噪比、偏度和峰度的方法）和 XU 法[18]（基于信號強度的一階矩、X 統計量和 U 統計量的方法），但目前還無文獻報道 RSK 法和 XU 法零差 K 成像在監測微波消融方面的效果對比。為此，本文對比研究這兩種方法監測微波消融的效果。因微波消融過程中加熱產生的微氣泡導致散射子數目發生改變[10,21]，因此使用零差 K 模型的有效散射子數目參數，即 μ（RSK 法參數）或 α（XU 法參數），來監測消融凝固區的變化。
（1）RSK 法：RSK 法的具體流程可參閱文獻[17]。它借助超聲背散射信號的信噪比、偏度和峰度來估算參數（μ，s2，
），其中，μ 表示超聲分辨單元內的有效散射子數目，s2表示相干散射信號的能量，
表示彌漫散射信號的能量。信噪比 R、偏度 S 和峰度 K 與信號包絡振幅 A 的任意階矩 v 的關系見式（1）～（3），式中 E［·］表示數學期望。
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（2）XU 法：XU 法的具體流程可參閱文獻[18]。它借助超聲背散射信號的強度、U 統計和 X 統計來估算參數（α，
，
），其中 α 是散射子聚集參數，可以反映超聲分辨率單元內有效散射子的個數，
表示相干信號能量，
表示彌漫散射信號的能量。U 統計和 X 統計的定義如式 (4)～(5)，式中，I 表示背散射信號的強度，I = A2。
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1.2.2 超聲背散射零差 K 成像
超聲參數成像可直觀顯示組織定征結果[12]。為了將超聲背散射零差 K 成像用于豬肝組織微波消融消融監測，我們通過 Matlab 2016a 軟件實現超聲背散射信號零差 K 分布參數值估算及參數成像。
超聲背散射零差 K 成像流程如圖 3 所示：（1）對采集到的原始超聲背散射信號進行希爾伯特變換，取模后得到所監測組織的包絡信號。包絡信號經對數壓縮和數字掃描變換后可重建出 B 超成像。（2）將采集到的原始超聲背散射信號進行噪聲輔助互相關算法（noise-assisted correlation algorithm，NCA）[19,22]預處理后，再進行包絡檢測。然后利用滑動窗口法[12,19]估算超聲背散射零差 K 模型散射子數目參數（μ 和 α）。最后，對數字掃描變換后得到的估算值矩陣使用顏色映射，得到 μ 或 α 參數圖像，即為超聲零差 K 成像。
圖3
超聲背散射零差 K 成像流程
Figure3.
Flow chart for ultrasound backscatter homodyned K imaging
由于在無回聲區域存在的噪聲信號會導致零差 K 成像偽影，為避免噪聲的影響，我們引入 NCA[19,22]。NCA 是將隨機人工白噪聲分 2 次分別加入每幀超聲背散射信號，然后計算這 2 幀包含額外噪聲的超聲背散射信號的相關系數，最后將相關系數小于閾值所對應的背散射信號的振幅設為零，即用零值代替無回聲區域的噪聲信號。本文通過 Matlab 軟件中的 awgn 函數向原始超聲射頻信號中添加白噪聲，awgn 函數的輸入參數 snr 設置為 10。將閾值設置為 80%，將幅值為零的超聲背散射信號估算出的零差 K 模型參數也設置為零，就能得到經 NCA 處理后的超聲零差 K 成像。
滑動窗口是用一個方形窗口在包絡信號中滑動，通過窗口內的超聲背散射數據估計 μ 或 α 值，這些估值被賦給窗口中心的像素。窗口以一定的重疊率滑過整個包絡信號后，得到 μ 或 α 的估算值矩陣。由于使用滑動窗口算法得到的估算值矩陣的尺寸會小于原始包絡信號矩陣的尺寸，因此還需要對 μ 和 α 的估算值矩陣進行數字掃描變換。滑動窗口的大小會影響超聲零差 K 成像的分辨率和參數估值的穩定性[19]，較大的窗口可獲得更穩定的參數估算，但會降低成像分辨率；較小的窗口可獲得更高的成像分辨率，但會降低參數估算的穩定性。綜合考慮成像的分辨率和參數估算的穩定性，我們參閱文獻[12,19]并反復實驗，最終選擇窗口邊長等于入射超聲脈沖長度的 3 倍，窗口的重疊率為 50%。
2 實驗結果
2.1 B 超成像監測凝固區
圖 4 是利用離體豬肝微波消融實驗消融過程中（0～60 s）和消融停止后（80～120 s）的超聲背散射信號重建出的 B 超圖像。消融開始后，組織因受熱產生的微氣泡在消融針附近形成高回聲區，使得圖像亮度增強，同時造成消融針的后方聲影。消融停止后，由于微氣泡逐漸消散，B 超圖像亮度有所減弱。通過圖 4 的 B 超圖像，我們難以確定凝固區的大小及邊界。
圖4
離體豬肝微波消融實驗 B 超成像
紅色箭頭指向消融針。0～60 s 為消融過程中成像，80～120 s 為消融停止后成像
Figure4. B-mode images of microwave ablation of porcine liver ex vivothe red arrow points to the ablation needle. 0–60 s is the ablation stage, and 80–120 s is the postablation stage
2.2 RSK 法零差 K 成像監測凝固區
圖 5 為對應圖 4 的 RSK 法 μ 參數成像。μ 參數圖像右側的色階條中，顏色從藍到黃到紅，代表 μ 參數的值逐漸增大，對應物理意義是超聲波分辨單元內的有效散射子個數從 0 逐漸增加（因其表示個數，因此是無單位的物理量），為了提高圖像的對比度，我們將色階條的動態范圍設為 0～4；XU 法的 α 參數成像同理。通過圖 5 可看出，從消融開始到消融停止（0～60 s），消融針附近 μ 參數值逐漸增大，μ 參數成像可以反映凝固區的變化。消融停止后（80～120 s），μ 參數值有所減小。
圖5
離體豬肝微波消融實驗 μ 參數成像
0～60 s 為消融過程中成像，80～120 s 為消融停止后成像
Figure5. μ parametric imaging of microwave ablation of porcine liver ex vivo0–60 s is the ablation stage, and 80–120 s is the postablation stage
2.3 XU 法零差 K 成像監測凝固區
圖 6 為對應圖 4 的 XU 法 α 參數成像。與 RSK 法相似，通過圖 6 可以看出，從消融開始到消融停止（0～60 s），消融針附近 α 參數值逐漸增大，消融停止后（80～120 s），α 參數值有所減小。
圖6
離體豬肝微波消融實驗 α 參數成像
0～60 s 為消融過程中成像，80～120 s 為消融停止后成像
Figure6. α parametric imaging of microwave ablation of porcine liver ex vivo0–60 s is the ablation stage, and 80–120 s is the postablation stage
2.4 監測效果評估
采集 20 例離體豬肝微波消融實驗的超聲背散射信號，通過對比超聲零差 K 成像的 ROC 曲線，估算超聲零差 K 成像監測凝固區的精度，比較超聲零差 K 成像估算凝固區與實際豬肝組織凝固區的 Bland-Altman 一致性來評估超聲零差 K 成像監測微波消融的效果。
離體豬肝微波消融實驗結束后，將豬肝組織沿超聲掃描平面切開的大體病理圖像（圖 7a）作為金標準，根據大體病理圖像，測量并記錄組織消融凝固區的長軸和短軸。通過 ROC 評估 RSK 法和 XU 法零差 K 成像監測凝固區的性能，ROC 曲線下面積（area under the ROC curve，AUROC）用作性能指標。以消融針所在位置為中心，在大體病理圖像、μ 參數矩陣和 α 參數矩陣中選取一個 30 mm × 30 mm 的感興趣區（region of interest，ROI），如圖 7 中紅色虛線框分別為 ROI(g)、ROI(μ)、ROI(α)。
圖7
豬肝組織消融停止時刻的成像
圖中的紅色虛線框為 30 mm × 30 mm 的 ROI。a. 豬肝組織剖面大體病理圖；b.
the red dotted box is an ROI of 30 mm × 30mm. a. porcine liver tissue section gross pathology; b.
將 ROI(g)二值化得到 ROI-1(g)，對 ROI(μ) 和 ROI(α) 內矩陣插值或重采樣得到與組織剖面像素點相同的參數矩陣，ROI-1(μ) 和 ROI-1(α)。將 ROI-1(g)與 ROI-1(μ) 和 ROI-1(α) 逐像素預測得到 ROC 曲線，如圖 8 所示，圖中 RSK 法 μ 參數和 XU 法 α 參數的 AUROC 分別為 0.72、0.75。20 例豬肝組織微波消融實驗 RSK 法和 XU 法的 AUROC 平均值 ± 標準差分別為 0.77 ± 0.06、0.83 ± 0.08。
圖8
使用 RSK 法和 XU 法檢測微波消融的 ROC 曲線
Figure8.
ROC curves for monitoring ablation using the RSK method and the XU method
為了在零差 K 成像中識別出消融凝固區的范圍，估算凝固區面積值，我們引入多項式擬合（polynomial approximation，PAX）技術[19,23]。用 Ix,z 代表參數成像中的像素點，其中 x、z 分別是成像的橫向寬度和軸向深度。PAX 流程是首先假設參數成像每個方向上的函數都是一個 p 階多項式，通過最小二乘法確定最優多項式，然后用由最優多項式計算得到的值替代 Ix,z。沿軸向和橫向的每條線擬合后重建就得到 PAX 成像，將 PAX 與等高線方法相結合，估算出消融凝固區的范圍，如圖 9 所示。圖 9a 和 9b 為與消融停止時刻 μ 和 α 參數成像（圖 7b 和 7c）相對應的 PAX 成像，其中黑色實線包圍的區域即為估算的消融凝固區。實驗發現 PAX 階數設置為 5 階、等高線設置為－6 dB 時監測效果最佳。
圖9
豬肝組織消融停止時刻的 PAX 成像
a.
a.
利用式 (6) 計算出實際豬肝組織凝固區面積，μ 參數 PAX 成像估算出凝固區面積 SRSK，α 參數 PAX 成像估算出凝固區面積 SXU。
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式中，S 為凝固區面積，l1 和 l2 為凝固區的長軸和短軸。根據式 (7) 可得到超聲零差 K 參數 PAX 成像監測凝固區的精度。
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式中，Accuracy 為監測精度；SHK 為 PAX 成像估算出的凝固區面積值，即 SRSK 或 SXU；Sgold 為豬肝組織的實際凝固區面積值。RSK 法和 XU 法對 20 例豬肝組織凝固區監測的精度平均值 ± 標準差分別為（86 ± 10）% 和（90 ± 8）%。
利用 Bland-Altman 回歸分析，以 Sgold 為金標準，可以比較超聲零差 K 成像估算凝固區的一致性。針對現有的 20 例離體豬肝數據，以面積值 Sgold 為橫軸，SRSK 或 SXU 與 Sgold 的差值為縱軸繪制 Bland-Altman 圖，如圖10 所示。RSK 法和 XU 法的 Bland-Altman 圖中只有 5%（1/20）差值點位于 95% 一致性界限區間（［mean ? 1.96*STD，mean + 1.96*STD］，mean 和 STD 分別代表均值和標準差）的外側，說明 SRSK 與 Sgold、SXU 與 Sgold 都具有一致性，但 XU 法中均值線比 RSK 法更加接近參考線 reference line（代表差值平均數為 0 的線），且 XU 法的 95% 一致性界限的區間范圍更小。
圖10
Bland-Altman 圖
a. RSK 法；b. XU 法
Figure10. Bland-Altman mapsa. RSK method; b. XU method
通過實驗還發現，對 1 例豬肝組織消融停止時刻（t=60 s 處）的 1 幀超聲背散射信號，利用 RSK 法估算得到參數成像和 PAX 成像所耗時間為 81 s，利用 XU 法估算得到參數成像和 PAX 成像所耗時間為 17 s。
3 討論
本文將超聲背散射零差 K 成像用于監測微波消融，并對比了 2 種最新的零差 K 模型參數估算方法，即 RSK 法和 XU 法。通過離體豬肝微波消融實驗驗證了超聲背散射零差 K 成像監測微波消融的可行性。
目前用于熱消融定量監測的超聲技術主要分為超聲彈性成像和定量超聲兩大類[10,21,23-29]。超聲彈性成像是對組織施加一個外部或內部的激勵，然后利用超聲波對組織產生的響應進行跟蹤，估算出組織產生的應變、剪切波傳播速度或彈性模量[24-26]。定量超聲技術從超聲背散射信號中估算出組織的聲學參數，主要包括超聲背散射統計成像[9-10,19]、散射子平均間距成像[27]、超聲衰減系數成像[28]、超聲回波去相關成像[23]以及基于卷積神經網絡結構的超聲成像等[29]。超聲背散射統計成像中的超聲 Nakagami 成像已用于消融術中監測，但 Nakagami 模型 m 參數在散射子數密度較高時存在飽和現象[8]。零差 K 模型能克服這一不足，但因其算法復雜，目前尚未應用于微波消融術中監測。
為避免無回聲區的噪聲在超聲零差 K 成像中形成的偽影，本文引入 NCA 對超聲背散射信號進行預處理。NCA 已應用于超聲 Nakagami 成像，可有效消除成像無回聲區域的偽影，同時不犧牲 Nakagami 成像的幀率[22]。NCA 的原理[21]是添加的白噪聲幅值很小，對超聲背散射信號沒有明顯的影響，因此對同一個背散射信號添加 2 次白噪聲，得到的 2 條含額外噪聲的超聲背散射信號，其對應散射介質區域的波形幾乎相同，它們之間的相關系數接近 1。相比之下，由于無回聲區自身的噪聲信號幅度較小，而每次添加的白噪聲都具有隨機性且其對無回聲區信號作用較為明顯，因此在無回聲區內，2 條含額外噪聲的超聲背散射信號的相關系數會變小，即小于 1。通過設置相關閾值，NCA 可以自動區分無回聲區域的白噪聲和散射介質中的背散射信號。
將圖 5、圖 6 與圖 4 對比發現，在監測組織微波消融時，相比于傳統 B 超成像，超聲零差 K 成像可以更好地監測消融過程中組織凝固區的變化，但當消融停止后，超聲零差 K 成像不能用于消融結束的凝固區檢測評估。這是由于微波消融過程中產生的微氣泡可視為有效散射子，當消融開始后，隨著微氣泡的產生，組織消融區內有效散射子個數增加，超聲零差 K 成像消融區亮度增強，當消融停止后，隨著微氣泡的消散，組織消融區的有效散射子個數減少，超聲零差 K 成像消融區亮度逐漸減弱。
本文通過 20 例豬肝組織微波消融的超聲背散射信號，對比驗證 RSK 法和 XU 法超聲零差 K 成像監測凝固區的效果。結果顯示 RSK 法的平均 AUROC 和平均監測精度均小于 XU 法。XU 法估算的凝固區面積值與實際豬肝組織凝固區 Bland-Altman 一致性更強。XU 法估算參數并成像所耗時間更短。由此我們可以得出結論，零差 K 成像可用于監測豬肝組織微波消融過程中凝固區的變化，XU 法優于 RSK 法。
本研究尚有不足之處。首先，由于算法是利用 Matlab 實現，所以比較耗時，未來需考慮 C/C++語言或其他加速算法，以利實時監測。其次，本研究只對離體組織的微波消融進行監測，且實驗數據只有 20 例，未來還需加大實驗數據并考慮通過在體實驗驗證算法的有效性。另外，本研究中的零差 K 成像僅對消融結束時刻的監測精度和凝固區面積的 Bland-Altman 一致性進行分析，原因是其他時刻的參考標準不易獲得，未來可在不同的消融時刻停止消融并剖開豬肝進行定量分析，以評估本文方法在不同時刻定量監測凝固區的效果。
4 結論
超聲背散射零差 K 成像可用于監測離體豬肝微波消融過程中凝固區的變化。RSK 法和 XU 法的 AUROC 平均值 ± 標準差分別為 0.77 ± 0.06、0.83 ± 0.08。基于 RSK 法和 XU 法的零差 K 成像監測凝固區的精度平均值 ± 標準差分別為（86 ± 10）% 和（90 ± 8）%。XU 法估算凝固區面積值與實際豬肝組織凝固區面積的 Bland-Altman 一致性強于 RSK 法。另外，XU 法估算參數并成像所耗時間也少于 RSK 法。因此，在監測肝組織微波消融凝固區時，XU 法優于 RSK 法。
利益沖突聲明：本文全體作者均聲明不存在利益沖突。
引言
肝腫瘤微波消融已應用于臨床[1-3]。微波消融治療是在醫學影像的引導下將消融針經皮刺入腫瘤內，通過消融針發射的電磁微波攪動周圍組織中的水分子，產生摩擦和熱量，使得腫瘤組織凝固性壞死，從而達到原位治療腫瘤的目的[4]。
為了最大范圍地殺滅腫瘤同時保護正常肝組織，需要通過醫學影像對微波消融治療進行術中實時監測。超聲成像因實時、無創、廉價、易普及等特點，已用于肝腫瘤微波消融治療的影像引導和術中監測，其中 B 模式超聲（B 超）在臨床應用最廣。B 超利用接收到的背散射回波信號的幅度信息進行成像，由于消融過程中組織受熱產生的微氣泡會導致偽影，且病灶殘存腫瘤組織與凝固性壞死組織即凝固區的回聲相近，故僅用傳統 B 超成像難以確定腫瘤是否消融完全[5]。
聲學上，生物組織可建模為一系列散射聲波的微小粒子即散射子的集合，超聲背散射信號中蘊含著散射子數目、尺寸、排列等信息。超聲背散射信號的概率分布模式與組織的微結構（散射子）有關[6-7]，因此超聲背散射統計成像可用于定量評估組織微結構的變化[8-10]。零差 K 分布是最具物理意義的超聲背散射信號概率統計模型[11-12]，其參數可反映超聲分辨單元內的有效散射子個數以及相干散射和彌漫散射成分。但由于零差 K 模型參數估算比較復雜，目前有關超聲背散射零差 K 模型參數成像（簡稱零差 K 成像）的研究相對較少，主要包括乳腺腫瘤良惡性分類[13]、脂肪肝評估[12,14]、皮膚組織中潰瘍愈合的評估[15]、頸動脈斑塊成分的評估[16]等。
微波消融過程中，組織受熱發生凝固并產生微氣泡，導致組織微結構發生變化，引起凝固區組織的散射子狀態發生改變，而零差 K 模型參數可定征生物組織的散射子個數及相干/彌漫散射特性，因此可以利用超聲背散射零差 K 成像，在微波消融過程中對凝固區進行監測。本文基于離體豬肝微波消融實驗采集到的超聲背散射信號，使用兩種最新方法[17-18]估算超聲背散射零差 K 模型參數，并通過受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線、監測精度、Bland-Altman 一致性檢驗和算法耗時等性能指標，對比驗證超聲背散射零差 K 成像監測微波消融的效果。
1 研究方法
1.1 實驗數據的采集
1.1.1 微波消融實驗平臺
離體豬肝微波消融實驗平臺如圖 1 所示。實驗設備包括：微波消融儀（型號：KY-2000，南京康友公司），超聲儀（型號：Terason T3000，美國 Terason 公司），線陣換能器（型號：12L5A，中心頻率為 7.5 MHz，通道數為 256，脈沖長度約為 0.7 mm[19]），水冷式微波消融針（型號：EN868-5），用于固定超聲探頭的支架，用于盛放豬肝組織的亞克力盒（尺寸：6 cm × 6 cm × 6 cm）等。
圖1
離體豬肝微波消融實驗平臺
a. 微波消融儀；b. 微波消融針；c. 線陣換能器；d. 盛有豬肝的亞克力盒；e. 超聲儀
Figure1. Experimental setup for microwave ablation of porcine liver ex vivoa. a microwave ablation device; b. a microwave ablation needle; c. a linear-array transducer; d. an acrylic case with porcine liver; e. an ultrasound scanner
1.1.2 超聲數據的獲取
實驗前，將新鮮豬肝組織置于 0.9% 的氯化鈉溶液中靜置 2 min，以去除豬肝組織內氣體。為了降低亞克力盒底部的強回聲，在亞克力盒的底部放置了厚度為 1 cm 的紙板和 1 cm 的膠皮墊。
實驗開始，將去氣的豬肝組織放到亞克力盒中。為防止實驗過程中氯化鈉溶液從盒子側壁預留用于插針的圓孔流出，使用雙面膠對圓孔進行封堵，然后將消融針穿過雙面膠和圓孔后水平插入豬肝組織中，再將 0.9% 的氯化鈉溶液注入到亞克力盒中。將線陣換能器沿垂直于消融針方向，固定于豬肝組織上方并保證換能器與氯化鈉溶液充分接觸（見圖 1），此時利用超聲儀自帶軟件可以對豬肝組織進行 B 超成像，利用消融針在 B 超中的高回聲來定位消融針位置，如圖 2 所示，圖中紅色箭頭指向消融針。將微波消融儀設定好加熱參數（消融功率 P = 80 W，消融時間 t = 60 s）開始微波消融實驗。實驗過程中，利用我們自行編寫的軟件[9]（在超聲儀中運行）以 2 幀/秒的速率采集超聲背散射信號并保存在超聲儀硬盤中，所得超聲背散射信號矩陣為 256（掃描線數）× 1 558（采樣點數）。
圖2
消融開始前超聲儀自帶軟件對豬肝組織的 B 超成像紅色箭頭指向消融針
Figure2.
B-mode image of porcine liver tissue collected by using the software provided by the ultrasound scanner before ablationthe red arrow points to the ablation needle
1.2 超聲背散射零差 K 成像
1.2.1 理論分析
零差 K 模型由 Jakeman[20]首次提出。估算超聲背散射零差 K 模型參數的主要方法有兩種，即 RSK 法[17]（基于信號包絡振幅的信噪比、偏度和峰度的方法）和 XU 法[18]（基于信號強度的一階矩、X 統計量和 U 統計量的方法），但目前還無文獻報道 RSK 法和 XU 法零差 K 成像在監測微波消融方面的效果對比。為此，本文對比研究這兩種方法監測微波消融的效果。因微波消融過程中加熱產生的微氣泡導致散射子數目發生改變[10,21]，因此使用零差 K 模型的有效散射子數目參數，即 μ（RSK 法參數）或 α（XU 法參數），來監測消融凝固區的變化。
（1）RSK 法：RSK 法的具體流程可參閱文獻[17]。它借助超聲背散射信號的信噪比、偏度和峰度來估算參數（μ，s2，），其中，μ 表示超聲分辨單元內的有效散射子數目，s2表示相干散射信號的能量，表示彌漫散射信號的能量。信噪比 R、偏度 S 和峰度 K 與信號包絡振幅 A 的任意階矩 v 的關系見式（1）～（3），式中 E［·］表示數學期望。
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（2）XU 法：XU 法的具體流程可參閱文獻[18]。它借助超聲背散射信號的強度、U 統計和 X 統計來估算參數（α，，），其中 α 是散射子聚集參數，可以反映超聲分辨率單元內有效散射子的個數，表示相干信號能量，表示彌漫散射信號的能量。U 統計和 X 統計的定義如式 (4)～(5)，式中，I 表示背散射信號的強度，I = A2。
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1.2.2 超聲背散射零差 K 成像
超聲參數成像可直觀顯示組織定征結果[12]。為了將超聲背散射零差 K 成像用于豬肝組織微波消融消融監測，我們通過 Matlab 2016a 軟件實現超聲背散射信號零差 K 分布參數值估算及參數成像。
超聲背散射零差 K 成像流程如圖 3 所示：（1）對采集到的原始超聲背散射信號進行希爾伯特變換，取模后得到所監測組織的包絡信號。包絡信號經對數壓縮和數字掃描變換后可重建出 B 超成像。（2）將采集到的原始超聲背散射信號進行噪聲輔助互相關算法（noise-assisted correlation algorithm，NCA）[19,22]預處理后，再進行包絡檢測。然后利用滑動窗口法[12,19]估算超聲背散射零差 K 模型散射子數目參數（μ 和 α）。最后，對數字掃描變換后得到的估算值矩陣使用顏色映射，得到 μ 或 α 參數圖像，即為超聲零差 K 成像。
圖3
超聲背散射零差 K 成像流程
Figure3.
Flow chart for ultrasound backscatter homodyned K imaging
由于在無回聲區域存在的噪聲信號會導致零差 K 成像偽影，為避免噪聲的影響，我們引入 NCA[19,22]。NCA 是將隨機人工白噪聲分 2 次分別加入每幀超聲背散射信號，然后計算這 2 幀包含額外噪聲的超聲背散射信號的相關系數，最后將相關系數小于閾值所對應的背散射信號的振幅設為零，即用零值代替無回聲區域的噪聲信號。本文通過 Matlab 軟件中的 awgn 函數向原始超聲射頻信號中添加白噪聲，awgn 函數的輸入參數 snr 設置為 10。將閾值設置為 80%，將幅值為零的超聲背散射信號估算出的零差 K 模型參數也設置為零，就能得到經 NCA 處理后的超聲零差 K 成像。
滑動窗口是用一個方形窗口在包絡信號中滑動，通過窗口內的超聲背散射數據估計 μ 或 α 值，這些估值被賦給窗口中心的像素。窗口以一定的重疊率滑過整個包絡信號后，得到 μ 或 α 的估算值矩陣。由于使用滑動窗口算法得到的估算值矩陣的尺寸會小于原始包絡信號矩陣的尺寸，因此還需要對 μ 和 α 的估算值矩陣進行數字掃描變換。滑動窗口的大小會影響超聲零差 K 成像的分辨率和參數估值的穩定性[19]，較大的窗口可獲得更穩定的參數估算，但會降低成像分辨率；較小的窗口可獲得更高的成像分辨率，但會降低參數估算的穩定性。綜合考慮成像的分辨率和參數估算的穩定性，我們參閱文獻[12,19]并反復實驗，最終選擇窗口邊長等于入射超聲脈沖長度的 3 倍，窗口的重疊率為 50%。
2 實驗結果
2.1 B 超成像監測凝固區
圖 4 是利用離體豬肝微波消融實驗消融過程中（0～60 s）和消融停止后（80～120 s）的超聲背散射信號重建出的 B 超圖像。消融開始后，組織因受熱產生的微氣泡在消融針附近形成高回聲區，使得圖像亮度增強，同時造成消融針的后方聲影。消融停止后，由于微氣泡逐漸消散，B 超圖像亮度有所減弱。通過圖 4 的 B 超圖像，我們難以確定凝固區的大小及邊界。
圖4
離體豬肝微波消融實驗 B 超成像
紅色箭頭指向消融針。0～60 s 為消融過程中成像，80～120 s 為消融停止后成像
Figure4. B-mode images of microwave ablation of porcine liver ex vivothe red arrow points to the ablation needle. 0–60 s is the ablation stage, and 80–120 s is the postablation stage
2.2 RSK 法零差 K 成像監測凝固區
圖 5 為對應圖 4 的 RSK 法 μ 參數成像。μ 參數圖像右側的色階條中，顏色從藍到黃到紅，代表 μ 參數的值逐漸增大，對應物理意義是超聲波分辨單元內的有效散射子個數從 0 逐漸增加（因其表示個數，因此是無單位的物理量），為了提高圖像的對比度，我們將色階條的動態范圍設為 0～4；XU 法的 α 參數成像同理。通過圖 5 可看出，從消融開始到消融停止（0～60 s），消融針附近 μ 參數值逐漸增大，μ 參數成像可以反映凝固區的變化。消融停止后（80～120 s），μ 參數值有所減小。
圖5
離體豬肝微波消融實驗 μ 參數成像
0～60 s 為消融過程中成像，80～120 s 為消融停止后成像
Figure5. μ parametric imaging of microwave ablation of porcine liver ex vivo0–60 s is the ablation stage, and 80–120 s is the postablation stage
2.3 XU 法零差 K 成像監測凝固區
圖 6 為對應圖 4 的 XU 法 α 參數成像。與 RSK 法相似，通過圖 6 可以看出，從消融開始到消融停止（0～60 s），消融針附近 α 參數值逐漸增大，消融停止后（80～120 s），α 參數值有所減小。
圖6
離體豬肝微波消融實驗 α 參數成像
0～60 s 為消融過程中成像，80～120 s 為消融停止后成像
Figure6. α parametric imaging of microwave ablation of porcine liver ex vivo0–60 s is the ablation stage, and 80–120 s is the postablation stage
2.4 監測效果評估
采集 20 例離體豬肝微波消融實驗的超聲背散射信號，通過對比超聲零差 K 成像的 ROC 曲線，估算超聲零差 K 成像監測凝固區的精度，比較超聲零差 K 成像估算凝固區與實際豬肝組織凝固區的 Bland-Altman 一致性來評估超聲零差 K 成像監測微波消融的效果。
離體豬肝微波消融實驗結束后，將豬肝組織沿超聲掃描平面切開的大體病理圖像（圖 7a）作為金標準，根據大體病理圖像，測量并記錄組織消融凝固區的長軸和短軸。通過 ROC 評估 RSK 法和 XU 法零差 K 成像監測凝固區的性能，ROC 曲線下面積（area under the ROC curve，AUROC）用作性能指標。以消融針所在位置為中心，在大體病理圖像、μ 參數矩陣和 α 參數矩陣中選取一個 30 mm × 30 mm 的感興趣區（region of interest，ROI），如圖 7 中紅色虛線框分別為 ROI(g)、ROI(μ)、ROI(α)。
圖7
豬肝組織消融停止時刻的成像
圖中的紅色虛線框為 30 mm × 30 mm 的 ROI。a. 豬肝組織剖面大體病理圖；b.
the red dotted box is an ROI of 30 mm × 30mm. a. porcine liver tissue section gross pathology; b.
將 ROI(g)二值化得到 ROI-1(g)，對 ROI(μ) 和 ROI(α) 內矩陣插值或重采樣得到與組織剖面像素點相同的參數矩陣，ROI-1(μ) 和 ROI-1(α)。將 ROI-1(g)與 ROI-1(μ) 和 ROI-1(α) 逐像素預測得到 ROC 曲線，如圖 8 所示，圖中 RSK 法 μ 參數和 XU 法 α 參數的 AUROC 分別為 0.72、0.75。20 例豬肝組織微波消融實驗 RSK 法和 XU 法的 AUROC 平均值 ± 標準差分別為 0.77 ± 0.06、0.83 ± 0.08。
圖8
使用 RSK 法和 XU 法檢測微波消融的 ROC 曲線
Figure8.
ROC curves for monitoring ablation using the RSK method and the XU method
為了在零差 K 成像中識別出消融凝固區的范圍，估算凝固區面積值，我們引入多項式擬合（polynomial approximation，PAX）技術[19,23]。用 Ix,z 代表參數成像中的像素點，其中 x、z 分別是成像的橫向寬度和軸向深度。PAX 流程是首先假設參數成像每個方向上的函數都是一個 p 階多項式，通過最小二乘法確定最優多項式，然后用由最優多項式計算得到的值替代 Ix,z。沿軸向和橫向的每條線擬合后重建就得到 PAX 成像，將 PAX 與等高線方法相結合，估算出消融凝固區的范圍，如圖 9 所示。圖 9a 和 9b 為與消融停止時刻 μ 和 α 參數成像（圖 7b 和 7c）相對應的 PAX 成像，其中黑色實線包圍的區域即為估算的消融凝固區。實驗發現 PAX 階數設置為 5 階、等高線設置為－6 dB 時監測效果最佳。
圖9
豬肝組織消融停止時刻的 PAX 成像
a.
a.
利用式 (6) 計算出實際豬肝組織凝固區面積，μ 參數 PAX 成像估算出凝固區面積 SRSK，α 參數 PAX 成像估算出凝固區面積 SXU。
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式中，S 為凝固區面積，l1 和 l2 為凝固區的長軸和短軸。根據式 (7) 可得到超聲零差 K 參數 PAX 成像監測凝固區的精度。
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式中，Accuracy 為監測精度；SHK 為 PAX 成像估算出的凝固區面積值，即 SRSK 或 SXU；Sgold 為豬肝組織的實際凝固區面積值。RSK 法和 XU 法對 20 例豬肝組織凝固區監測的精度平均值 ± 標準差分別為（86 ± 10）% 和（90 ± 8）%。
利用 Bland-Altman 回歸分析，以 Sgold 為金標準，可以比較超聲零差 K 成像估算凝固區的一致性。針對現有的 20 例離體豬肝數據，以面積值 Sgold 為橫軸，SRSK 或 SXU 與 Sgold 的差值為縱軸繪制 Bland-Altman 圖，如圖10 所示。RSK 法和 XU 法的 Bland-Altman 圖中只有 5%（1/20）差值點位于 95% 一致性界限區間（［mean ? 1.96*STD，mean + 1.96*STD］，mean 和 STD 分別代表均值和標準差）的外側，說明 SRSK 與 Sgold、SXU 與 Sgold 都具有一致性，但 XU 法中均值線比 RSK 法更加接近參考線 reference line（代表差值平均數為 0 的線），且 XU 法的 95% 一致性界限的區間范圍更小。
圖10
Bland-Altman 圖
a. RSK 法；b. XU 法
Figure10. Bland-Altman mapsa. RSK method; b. XU method
通過實驗還發現，對 1 例豬肝組織消融停止時刻（t=60 s 處）的 1 幀超聲背散射信號，利用 RSK 法估算得到參數成像和 PAX 成像所耗時間為 81 s，利用 XU 法估算得到參數成像和 PAX 成像所耗時間為 17 s。
3 討論
本文將超聲背散射零差 K 成像用于監測微波消融，并對比了 2 種最新的零差 K 模型參數估算方法，即 RSK 法和 XU 法。通過離體豬肝微波消融實驗驗證了超聲背散射零差 K 成像監測微波消融的可行性。
目前用于熱消融定量監測的超聲技術主要分為超聲彈性成像和定量超聲兩大類[10,21,23-29]。超聲彈性成像是對組織施加一個外部或內部的激勵，然后利用超聲波對組織產生的響應進行跟蹤，估算出組織產生的應變、剪切波傳播速度或彈性模量[24-26]。定量超聲技術從超聲背散射信號中估算出組織的聲學參數，主要包括超聲背散射統計成像[9-10,19]、散射子平均間距成像[27]、超聲衰減系數成像[28]、超聲回波去相關成像[23]以及基于卷積神經網絡結構的超聲成像等[29]。超聲背散射統計成像中的超聲 Nakagami 成像已用于消融術中監測，但 Nakagami 模型 m 參數在散射子數密度較高時存在飽和現象[8]。零差 K 模型能克服這一不足，但因其算法復雜，目前尚未應用于微波消融術中監測。
為避免無回聲區的噪聲在超聲零差 K 成像中形成的偽影，本文引入 NCA 對超聲背散射信號進行預處理。NCA 已應用于超聲 Nakagami 成像，可有效消除成像無回聲區域的偽影，同時不犧牲 Nakagami 成像的幀率[22]。NCA 的原理[21]是添加的白噪聲幅值很小，對超聲背散射信號沒有明顯的影響，因此對同一個背散射信號添加 2 次白噪聲，得到的 2 條含額外噪聲的超聲背散射信號，其對應散射介質區域的波形幾乎相同，它們之間的相關系數接近 1。相比之下，由于無回聲區自身的噪聲信號幅度較小，而每次添加的白噪聲都具有隨機性且其對無回聲區信號作用較為明顯，因此在無回聲區內，2 條含額外噪聲的超聲背散射信號的相關系數會變小，即小于 1。通過設置相關閾值，NCA 可以自動區分無回聲區域的白噪聲和散射介質中的背散射信號。
將圖 5、圖 6 與圖 4 對比發現，在監測組織微波消融時，相比于傳統 B 超成像，超聲零差 K 成像可以更好地監測消融過程中組織凝固區的變化，但當消融停止后，超聲零差 K 成像不能用于消融結束的凝固區檢測評估。這是由于微波消融過程中產生的微氣泡可視為有效散射子，當消融開始后，隨著微氣泡的產生，組織消融區內有效散射子個數增加，超聲零差 K 成像消融區亮度增強，當消融停止后，隨著微氣泡的消散，組織消融區的有效散射子個數減少，超聲零差 K 成像消融區亮度逐漸減弱。
本文通過 20 例豬肝組織微波消融的超聲背散射信號，對比驗證 RSK 法和 XU 法超聲零差 K 成像監測凝固區的效果。結果顯示 RSK 法的平均 AUROC 和平均監測精度均小于 XU 法。XU 法估算的凝固區面積值與實際豬肝組織凝固區 Bland-Altman 一致性更強。XU 法估算參數并成像所耗時間更短。由此我們可以得出結論，零差 K 成像可用于監測豬肝組織微波消融過程中凝固區的變化，XU 法優于 RSK 法。
本研究尚有不足之處。首先，由于算法是利用 Matlab 實現，所以比較耗時，未來需考慮 C/C++語言或其他加速算法，以利實時監測。其次，本研究只對離體組織的微波消融進行監測，且實驗數據只有 20 例，未來還需加大實驗數據并考慮通過在體實驗驗證算法的有效性。另外，本研究中的零差 K 成像僅對消融結束時刻的監測精度和凝固區面積的 Bland-Altman 一致性進行分析，原因是其他時刻的參考標準不易獲得，未來可在不同的消融時刻停止消融并剖開豬肝進行定量分析，以評估本文方法在不同時刻定量監測凝固區的效果。
4 結論
超聲背散射零差 K 成像可用于監測離體豬肝微波消融過程中凝固區的變化。RSK 法和 XU 法的 AUROC 平均值 ± 標準差分別為 0.77 ± 0.06、0.83 ± 0.08。基于 RSK 法和 XU 法的零差 K 成像監測凝固區的精度平均值 ± 標準差分別為（86 ± 10）% 和（90 ± 8）%。XU 法估算凝固區面積值與實際豬肝組織凝固區面積的 Bland-Altman 一致性強于 RSK 法。另外，XU 法估算參數并成像所耗時間也少于 RSK 法。因此，在監測肝組織微波消融凝固區時，XU 法優于 RSK 法。
利益沖突聲明：本文全體作者均聲明不存在利益沖突。
