戴鶴鋒　李曉高　沈國(guó)浪　朱文　王興國(guó)

摘? 要：針對(duì)人體血流中的氣體栓子難以被識(shí)別和測(cè)量的問題，提出一種氣栓超聲多普勒檢測(cè)方法。利用氣栓和紅細(xì)胞具有不同聲學(xué)特征，分析基于自相關(guān)技術(shù)提取的特征參數(shù)，實(shí)現(xiàn)氣栓的識(shí)別與特征檢測(cè)。進(jìn)行氣栓仿真物理實(shí)驗(yàn)，設(shè)定中心頻率后以不同的入射角發(fā)射超聲信號(hào)，分析實(shí)驗(yàn)獲得的流體速度分布與多普勒振幅數(shù)據(jù)并求解最優(yōu)化檢測(cè)參數(shù)以提高氣栓檢測(cè)精確度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)入射角增大時(shí)，氣栓和紅細(xì)胞的速度分布、測(cè)量區(qū)間和血管與換能器之間的聲衰減也增加。通過分析發(fā)現(xiàn)入射角為60°時(shí)檢測(cè)效果最佳，該方法對(duì)血液氣栓的臨床檢測(cè)有重要應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：氣體栓子；超聲多普勒；入射角；血流速度分布；多普勒振幅

中圖分類號(hào)：TN911.6? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：2096-4706（2023）13-0131-05

Research on Gas Embolism Detection Based on Ultrasonic Doppler Technology

DAI Hefeng， LI Xiaogao， SHEN Guolang， ZHU Wen， WANG Xingguo

（School of Mechanical and Electronic Engineering， Jingdezhen Ceramic University， Jingdezhen? 333403， China）

Abstract： To address the problem that gas embolism in human blood flow are difficult to be identified and measured， an ultrasonic Doppler detection method for gas embolism is proposed. Using the different acoustic characteristics of gas embolism and red blood cells， the characteristic parameters extracted based on autocorrelation technology are analyzed to realize the identification and feature detection of gas embolism. The gas embolism simulation physics experiment is carried out. After setting the center frequency， the ultrasonic signal is transmitted at different incident angles. The fluid velocity distribution and Doppler amplitude data obtained by the experiment are analyzed and the optimal detection parameters are solved to improve the detection accuracy of the gas embolism. The experimental results show that when the incident angle increases， the velocity distribution of the air embolism and the red blood cells， the measurement interval and the sound attenuation between the blood vessel and the transducer also increase. Through the analysis， it is found that the detection effect is the best when the incident angle is 60°. This method has important application value for the clinical detection of blood gas embolism.

Keywords： gas embolism; ultrasonic Doppler; incident angle; blood flow velocity distribution; Doppler amplitude

0? 引? 言

氣體栓子（簡(jiǎn)稱氣栓）是指氣體進(jìn)入血液循環(huán)后在肺部動(dòng)脈形成的栓子。氣栓嚴(yán)重時(shí)可致人休克，甚至死亡，因此準(zhǔn)確地檢測(cè)氣栓可以為相關(guān)疾病的早期診斷和治療提供可靠依據(jù)[1]。超聲多普勒法是一種無損檢測(cè)方法，在血流檢測(cè)中有著廣泛的應(yīng)用[2]。

1982年，經(jīng)顱多普勒（TCD）技術(shù)出現(xiàn)，該技術(shù)迅速成為臨床血栓檢測(cè)的主要方法[3]。近年來，許多學(xué)者都提出了不同的栓子檢測(cè)方法，取得不錯(cuò)的檢測(cè)效果。Mess等[4，5]釆用雙釆樣容積系統(tǒng)區(qū)分血栓和噪聲兩種信號(hào)，該方法準(zhǔn)確率較低，對(duì)硬件要求較高。Roy等[6]提出聲譜圖分析法，利用短時(shí)傅里葉變換（STFT）從聲譜圖上提取參數(shù)對(duì)栓子和噪聲進(jìn)行分類。傳統(tǒng)的STFT時(shí)頻分辨率低，而小波變換法相比于STFT能夠更好地進(jìn)行尺度分析。Devuyst等[7]使用小波變換法分析血栓信號(hào)，對(duì)低頻和高頻都有較好的頻率和時(shí)間定位。Serbes等[8]提出雙樹小波變換法，在檢測(cè)單類超聲信號(hào)時(shí)能夠取得較好結(jié)果，但多類超聲多普勒信號(hào)同時(shí)出現(xiàn)時(shí)，便會(huì)出現(xiàn)較大誤差。

本文提出一種超聲氣栓多普勒識(shí)別法（Developed Ultrasonic Doppler Identification， DUDI），測(cè)量對(duì)設(shè)備要求不高，采用自相關(guān)法（ACF）為特征提取算法，擁有較好的時(shí)頻分辨率，且不依賴窗函數(shù)選擇，還能在多類超聲信號(hào)出現(xiàn)時(shí)實(shí)時(shí)測(cè)量。DUDI法基于脈沖多普勒（PW）進(jìn)行檢測(cè)率，PW測(cè)量超聲傳播方向的血流參數(shù)分量，入射角是影響測(cè)量結(jié)果的重要因素之一[9]。早期也有學(xué)者強(qiáng)調(diào)入射角的重要性[10，11]。使用PW測(cè)量時(shí)，血流速度分量在入射角較大時(shí)快速變化[12，13]。在Hoskins的研究中，入射角小于60°時(shí)的測(cè)量結(jié)果也并不十分精確[14]。Park等[15]使用三臺(tái)彩超機(jī)進(jìn)行測(cè)量，分析了不同入射角對(duì)多普勒超聲測(cè)量精度的影響，發(fā)現(xiàn)在多普勒入射角小于70°時(shí)，不同情況下測(cè)量的血流速度變化范圍在21%以內(nèi)，因此采用相同的多普勒入射角可以保證測(cè)量結(jié)果的可重復(fù)性。

為研究氣栓檢測(cè)方法和相關(guān)參數(shù)對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響，搭建了氣栓檢測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。利用自相關(guān)技術(shù)提取血紅細(xì)胞與氣栓的多普勒振幅、頻移和速度分布三種特征參數(shù)對(duì)氣栓粒子進(jìn)行初步分類。檢驗(yàn)所測(cè)量的振幅、頻移以及速度分布是否同時(shí)出現(xiàn)在一致的采樣區(qū)間內(nèi)，并觀察速度分布是否處于粒子的速度分布區(qū)間。在入射角不同時(shí)，利用DUDI法檢測(cè)氣栓，分析血紅細(xì)胞和氣泡的多普勒振幅、速度分布的變化以及氣栓的檢測(cè)率，探究入射角因素對(duì)氣栓檢測(cè)的影響。

1? 氣栓檢測(cè)方法

圖1為血栓超聲檢測(cè)原理示意圖。DUDI方法可用于對(duì)流體中的粒子進(jìn)行檢測(cè)。使用PW檢測(cè)氣栓時(shí)由超聲換能器發(fā)射超聲波，超聲波進(jìn)入血管中遇到運(yùn)動(dòng)的血紅細(xì)胞時(shí)將產(chǎn)生頻移。當(dāng)血液中出現(xiàn)與紅細(xì)胞直徑不同的栓子時(shí)，栓子與血流形成界面，界面處聲強(qiáng)的反射率R為：

式中，ρ1表示栓子的密度，ρ2表示血液的密度，c1表示栓子中的聲速，c2表示血液中的聲速，Z1表示栓子的聲阻抗，Z2表示血液的聲阻抗。由式（1）計(jì)算可得，氣栓和血流形成的界面反射率遠(yuǎn)大于血紅細(xì)胞與血流形成的界面反射率。由于多普勒信號(hào)的振幅aD與回波信號(hào)強(qiáng)度成正比，因此可以基于aD的差異實(shí)現(xiàn)栓子的初步識(shí)別。

在測(cè)量時(shí)使用ACF法從回波信號(hào)中提取各個(gè)測(cè)量通道中aD和fD的值，所用自相關(guān)技術(shù)的原理[16，17]為超聲換能器在同一采樣區(qū)間發(fā)射N次脈沖，其回波信號(hào)函數(shù)可表示為[18]：

式中：T表示脈沖重復(fù)時(shí)間，z （i - 1）和z*（i）表示復(fù)數(shù)形式的相鄰脈沖回波信號(hào)。z （i ）的表達(dá)式為：

式中：I （i）、Q （i）表示正交解調(diào)后經(jīng)過低通濾波所得到的兩路數(shù)字信號(hào)。將z （i）轉(zhuǎn)為數(shù)字信號(hào)的解析式為：

式中：xk = I （i），yk = Q （i）。利用N次脈沖的采樣值可以估算出函數(shù)F （T）在時(shí)間τ = 0和τ = T時(shí)的值分別為：式中，C0為常數(shù)，A、B分別為：

設(shè)定血紅細(xì)胞與氣栓的多普勒振幅閾值，對(duì)信號(hào)處理后獲得的多普勒振幅初步分類。測(cè)量的振幅出現(xiàn)在粒子相應(yīng)的振幅閾值區(qū)間內(nèi)時(shí)，則初步認(rèn)為該振幅屬于該區(qū)間對(duì)應(yīng)的粒子。檢驗(yàn)與該振幅同時(shí)出現(xiàn)的多普勒頻移與速度分布的測(cè)量區(qū)間位置是否與振幅一致，并對(duì)比速度分布是否在對(duì)應(yīng)粒子的速度分布區(qū)間內(nèi)。若上述條件皆能對(duì)應(yīng)，則可識(shí)別此時(shí)檢測(cè)到的粒子為相應(yīng)區(qū)間所對(duì)應(yīng)的粒子。該方法可以有效地消除偽影干擾，獲得更高的栓子檢測(cè)率。

2? 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)與實(shí)驗(yàn)步驟

2.1? 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建

研究搭建了氣栓檢測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，圖2為該平臺(tái)的結(jié)構(gòu)示意圖。實(shí)驗(yàn)時(shí)使用自來水模擬血流，用氣泡來模擬氣栓。因尼龍粒子的密度約等于水的密度，流體跟隨性好且為不透明的淺色，可用其作為流體的示蹤劑[19，20]。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)主要包括體膜、蠕動(dòng)泵、流量計(jì)、儲(chǔ)血裝置、模擬血管、氣泵、調(diào)節(jié)閥、氣體流量計(jì)等部分。

實(shí)驗(yàn)平臺(tái)中的測(cè)量裝置由超聲換能器、超聲檢測(cè)儀、數(shù)字采集卡及計(jì)算機(jī)組成。測(cè)量裝置的相關(guān)參數(shù)如表1所示。

2.2? 實(shí)驗(yàn)步驟

為驗(yàn)證超聲信號(hào)入射角對(duì)氣栓檢測(cè)精確度的影響，實(shí)驗(yàn)時(shí)超聲信號(hào)分別以30°、45°、60°、70°、80°入射角射入管內(nèi)，實(shí)驗(yàn)步驟如下：

1）打開水泵，將仿血管內(nèi)的平均流速調(diào)節(jié)到1 m/s。

2）在儲(chǔ)血裝置內(nèi)加入一定濃度的尼龍粒子，設(shè)定入射角為30°，使用DUDI方法測(cè)量多普勒振幅、頻移和速度分布等。

3）打開氣泵，將氣泡加入純水中，使用DUDI方法測(cè)量，獲得尼龍粒子與氣泡在不同條件下的多普勒振幅和速度分布。

4）在擁有一定濃度尼龍粒子的仿血液流體中加入單個(gè)氣泡，使氣泡經(jīng)過換能器探測(cè)區(qū)域100次，獲得氣泡的檢出率。

5）改變?nèi)肷浣?，重?fù)以上實(shí)驗(yàn)步驟。

3? 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

采用自相關(guān)技術(shù)分析回波信號(hào)的時(shí)間、頻率、振幅等主要特征參數(shù)，得到信號(hào)在時(shí)頻域的幅值分布，其分布特征可由時(shí)間、頻率、振幅三個(gè)坐標(biāo)構(gòu)成的三維頻譜圖表示。在入射角為45°時(shí)尼龍粒子和氣泡回波信號(hào)的三維頻譜圖像中，尼龍粒子回波信號(hào)的能量峰值顏色較淺，其振幅較小，而氣泡所對(duì)應(yīng)的時(shí)頻譜圖能量峰值較深，其多普勒振幅較大。自相關(guān)算法提取的多普勒振幅峰值與時(shí)頻譜能量峰值相對(duì)應(yīng)，該結(jié)果證明了DUDI法可用于對(duì)相應(yīng)粒子識(shí)別。

通過實(shí)驗(yàn)獲得入射角分別為30°、45°、60°、70°、80°時(shí)尼龍粒子和氣泡的多普勒振幅、時(shí)頻圖以及血管內(nèi)速度分布，取不同入射角時(shí)的1 000次回波數(shù)據(jù)算術(shù)平均后得到的氣泡和尼龍粒子的速度分布分別如圖3、圖4所示。入射角為80°時(shí)血管位置距離換能器較遠(yuǎn)，已有部分血管超出了最大有效測(cè)量范圍，超出測(cè)量范圍的部分沒有數(shù)據(jù)。

從圖4可以看出，隨著入射角的增大，實(shí)際測(cè)量的氣泡速度分布區(qū)間和血管中心速度均增大，與探頭的距離也增大。由于氣泡占據(jù)多個(gè)測(cè)量通道，對(duì)多次測(cè)量的速度算術(shù)平均后，速度分布圖像較為平緩。由圖7可知，血管中心速度最高，而靠近管壁端的尼龍粒子速度均趨于0，且當(dāng)入射角增大時(shí)中心速度與測(cè)量區(qū)間均增大。

圖5顯示了血管中心氣泡、尼龍粒子的速度以及水流的理論速度與入射角之間的關(guān)系，同時(shí)也顯示了血管中心氣泡、尼龍粒子的速度與水流理論速度之間的誤差率，誤差率定義為實(shí)際速度與理論速度的差值和理論速度的比值?？梢钥闯?，氣泡速度大于尼龍粒子速度，且二者的速度均小于理論速度；誤差率在入射角變大時(shí)也隨之增大，且在入射角大于60°后二者的速度與理論速度的誤差率顯著增大。實(shí)驗(yàn)時(shí)采用尼龍粒子的速度代表血流的速度，由于氣泡體積大、密度低、質(zhì)量小且受到的浮力相對(duì)較大，故其速度應(yīng)比血流的速度略快。實(shí)驗(yàn)測(cè)得的血流速度低于理論速度，是由于受到聲衰減等多種因素的影響。換能器與測(cè)量通道之間的距離隨著入射角增大而增大，聲衰減則是隨著該距離的增大而增大，故測(cè)得的實(shí)際血流速度與理論血流速度的差值也會(huì)隨著角度的增大而增大。在角度大于60°之后，換能器與血管之間距離增量較大，所以其誤差率也隨之增大。

圖6顯示了不同入射角時(shí)氣泡回波信號(hào)的多普勒振幅在血管內(nèi)的分布，可以看出，入射角增大的同時(shí)，測(cè)量的血管內(nèi)區(qū)間增大，且與換能器距離越來越遠(yuǎn)，聲衰減也隨之增大，故振幅的值隨著入射角度的增大而減小。

圖7顯示了入射角不同時(shí)尼龍粒子的多普勒振幅在血管內(nèi)的分布，當(dāng)入射角增大時(shí)，其振幅的變化趨勢(shì)與氣泡一致。當(dāng)入射角大于70°時(shí)，因聲衰減增大，其振幅過小，易與噪聲混淆難以區(qū)分。

由上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，雖然增大入射角時(shí)測(cè)量的有效區(qū)間變大，更加易于觀察判斷，但尼龍粒子與氣泡的多普勒振幅區(qū)間都隨之變小，且在實(shí)際應(yīng)用中時(shí)，會(huì)因?yàn)闄z測(cè)距離過遠(yuǎn)、聲衰減過大等因素導(dǎo)致檢測(cè)效率降低。將一定量尼龍粒子與單個(gè)氣泡同時(shí)加入循環(huán)系統(tǒng)中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，為提高實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確率，取多個(gè)不同入射角進(jìn)行多次檢測(cè)，測(cè)量了100次入射角不同時(shí)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。應(yīng)用DUDI法并結(jié)合速度分布、幅值等實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)判斷經(jīng)過換能器檢測(cè)區(qū)間的粒子是否為氣泡，記錄程序檢測(cè)出氣泡經(jīng)過的次數(shù)。實(shí)驗(yàn)測(cè)得的不同入射角時(shí)的氣泡檢出率如表2所示。

由表2可看出，當(dāng)信號(hào)的入射角為45°和60°時(shí)，實(shí)驗(yàn)時(shí)的檢測(cè)率最高。綜合考慮有效檢測(cè)區(qū)間、速度分布誤差率和振幅差異等因素對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響，最終選定60°為檢測(cè)時(shí)的最佳入射角。

4? 結(jié)? 論

本文提出了一種基于超聲多普勒技術(shù)的氣栓檢測(cè)方法。研究了不同入射角對(duì)血液中氣栓測(cè)量結(jié)果的影響，結(jié)論如下：

1）綜合分析利用自相關(guān)技術(shù)提取的多普勒振幅、多普勒振幅區(qū)間、速度分布、振幅與速度分布所在測(cè)量區(qū)間五種參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)血流中氣栓的識(shí)別。

2）檢測(cè)氣栓時(shí)采用不同入射角射入超聲信號(hào)，入射角為60°時(shí)檢測(cè)效果最佳，此時(shí)測(cè)得的有效測(cè)量區(qū)間相對(duì)較大，速度分布誤差較小，且對(duì)氣栓的檢測(cè)率為100%。

3）采用超聲多普勒方法檢測(cè)氣栓時(shí)，超聲信號(hào)入射角易于調(diào)節(jié)，同時(shí)可降低測(cè)量誤差，但還需要結(jié)合測(cè)量中流體的速度分布、有效測(cè)量區(qū)間大小、檢測(cè)對(duì)象回波信號(hào)的多普勒振幅和最大測(cè)量深度等條件來綜合分析，以此選定最優(yōu)入射角。

參考文獻(xiàn)：

[1] 中國(guó)成人肥厚型心肌病診斷與治療指南2023 [J].中國(guó)循環(huán)雜志，2023，38（1）：1-33.

[2] FAUCI A，BRAUNWALD E，KASPER D L，et al Harrison's Manual of Medicine，18th edition [M].New York：McGraw-Hill，2012.

[3] DEWIT L D，WECHSLER L R. Transcranial Doppler [J].Stroke，1988，19（7）：915.

[4] WERNER H M，BART M T，ROB G A A. A new algorithm for off-line automated emboli detection based on the pseudo-wigner power distribution and the dual gate TCD technique [J].Ultrasound in Medicine & Biology，2000，26（3）：413-418.

[5] SMITH L J，EVANS H D，LINGKE F，et al. Differentiation between emboli and artefacts using dual-gated transcranial Doppler ultrasound [J].Ultrasound in Medicine & Biology，1996，22（8）：1031-1036.

[6] ROY E，ABRAHAM P，MOMTRESOR S，et al. The narrow band hypothesis：An interesting approach for high-intensity transient signals （HITS） detection [J].Ultrasound in Med.& Biol，1998，24 （3）：375-382.

[7] DEVUYST G，VESIN J M，DESPLAND P A，et al. The matching pursuit：a new method of characterizing micro embolic signals [J].Ultrasound in Med.& Biol，2000，26（6）：1051-1056.

[8] SERBES G，AYDIN N. Denoising performance of modified dual-tree complex wavelet transform for processing quadrature embolic doppler signals [J].Medical & biological engineering & computing，2014，52（1）：29-43.

[9] GAO J，HENTEL K，ZHU Q，et al. Doppler angle correction in the measurement of intrarenal parameters [J].International Journal of Nephrology and Renovascular Disease，2011，4：49-55.

[10] 段云友，曹鐵生.多普勒角度校正功能對(duì)血流速度測(cè)量的影響 [J].中國(guó)臨床醫(yī)學(xué)影像雜志，1998，9（4）：249-251.

[11] KREJZA J，MARIAK Z，BABIKIAN V L. Importance of angle correction in the measurement of blood flow velocity with transcranial Doppler sonography [J].AJNR American Journal of Neuroradiology，2001，22：1743-1747.

[12] 張灌生，周德江.角度校正對(duì)多普勒測(cè)定流速影響的模擬研究 [J].中國(guó)超聲醫(yī)學(xué)雜志，1995，11（1）：37-39.

[13] RUMACK C M，WILSON S R，CHARBONEAU J W，et al. Diagnostic ultrasound：4th ed [M].Philadelphia：Mosby，2005：30.

[14] HOSKINS P R. Accuracy of maximum velocity estimates made using Doppler ultrasound systems [J].Radiological，1996，69：172–177.

[15] PARK M Y，JUNG S E，BYUN J Y，et al. Effect of beam-flow angle on velocity measurements in modern Doppler ultrasound systems [J].Medical Physics and Informatics，2012，198（5）：1139-1143.

[16] WONGSARO J W，HAMDANI A，THONG U N N，et al. Extended Short-Time Fourier Transform for Ultrasonic Velocity Profiler on Two-Phase Bubbly Flow Using a Single Resonant Frequency [J/OL].Applied Sciences，2018，9（1）：50（2018-12-24）.https：//doi.org/10.3390/app9010050.

[17] TREENUSON W，TSUZUKI N，KIKURA H. Accurate flowrate measurement on double bent pipe using ultrasonic velocity profile method [J].Journal of the Japanese Society for Experimental Mechanics，2013，13（2）：200-211.

[18] LI R，HE F Y，XIA Y B. Theory of correlation detection and its application [J].Journal of Hefei University of Technology：Natural Science，2008，31（4）：573-575.

[19] LI Y，HAO Y X，LI M，et al. Animproved high-accuracy CORDIC algorithm for DSC in endoscopic ultrasonography system [J].Applied Mechanics and Materials，2011（130-134）：37-40.

[20] QI M C，GAO S K.Study on a digital Doppler ultrasonic blood flow measurement system [J].Chinese Journal of Biomedical Engineering，2012，31（3）：17-21.

作者簡(jiǎn)介：戴鶴鋒（1998—），男，漢族，江西上饒人，碩士研究生在讀，研究方向：無損檢測(cè)、超聲流體檢測(cè)；通訊作者：李曉高（1980—），男，漢族，江西南昌人，講師，博士，研究方向：智能檢測(cè)與控制、非線性系統(tǒng)分析與控制。

收稿日期：2023-02-21

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金（52265020）；大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目（202110408017）