[发明专利]微纳马达实时成像与追踪方法、装置及微纳马达控制方法有效
| 申请号: | 202110665439.6 | 申请日: | 2021-06-16 |
| 公开(公告)号: | CN113397591B | 公开(公告)日: | 2022-11-29 |
| 发明(设计)人: | 许凯亮;闫少渊;刘锦润;郭星奕;亚历山大·索罗维夫;梅永丰;他得安;黄高山;王威琪 | 申请(专利权)人: | 复旦大学 |
| 主分类号: | A61B8/00 | 分类号: | A61B8/00 |
| 代理公司: | 上海德昭知识产权代理有限公司 31204 | 代理人: | 卢泓宇 |
| 地址: | 200433 *** | 国省代码: | 上海;31 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 马达 实时 成像 追踪 方法 装置 控制 | ||
本发明提供了一种微纳马达实时成像与追踪方法、装置及微纳马达控制方法,其特征在于,包括如下步骤:利用激励超声探头获取因不同偏转角度的平面波组而反射出的超声射频回波信号组;再利用波束合成算法对超声射频回波信号进行波束合成得到初始图像;对每一组超声射频回波信号组对应的复数帧初始图像进行相干复合得到复合后图像;对所有复合后图像进行图像配准得到多个配准后图像;利用预定的杂波滤除算法对所有配准后图像进行杂波滤波得到多个滤波后图像;实时显示滤波后图像;利用微纳马达识别方法对滤波后图像中的微纳马达进行识别定位得到单帧位置;根据所有单帧位置以及发射频率得到微纳马达的运动轨迹与运动速度。
技术领域
本发明属于微纳马达应用领域,具体涉及一种微纳马达实时成像与追踪方法、装置及微纳马达控制方法。
背景技术
微纳马达是一种介于纳米与微米尺度且能够将化学能或外部物理场能量转化为自身运动所需的机械能并完成特定任务的装置。微纳马达具有主动可控运动、刺激响应灵敏、多功能以及易于规模化制备等优点,它已应用于环境净化、分析检测、纳米印刷等研究中,受到学界广泛关注。微纳马达因尺寸小以及生物相容性高,在生物医学领域具有广泛的应用前景,有望应用于生物体内的微创手术、细胞操作和分析、靶向药物运输、血管清洁等领域。
微纳马达的在体成像对于其在生物医学中应用的运动控制以及功能实现至关重要。当前学界研究中广泛采用的成像手段为可见光学成像,但由于可见光的波长限制其无法穿过生物组织,导致可见光成像仍不可应用于临床上深层组织中马达的成像与动态追踪。
目前为止,研究人员已经探索了多种针对于微纳马达的在体成像技术:荧光成像由于光在组织中有明显的散射,穿透深度有限;正电子放射断层扫描可以穿透深层的组织,但是存在电离辐射;磁共振技术提供亚毫米的空间分辨率和毫秒级的时间分辨率,但是需要强磁场,并且价格昂贵。以上技术均有一定局限性,很难实时追踪微纳马达在深层血管或组织中的运动。
发明内容
为解决上述问题,提供了一种能够实时追踪微纳马达的方法、装置以及微纳马达控制方法,本发明采用了如下技术方案:
本发明提供了一种微纳马达实时成像与追踪方法,用于对处于目标成像区域内的微纳马达进行实时成像与追踪,其特征在于,包括如下步骤:步骤S1-1,利用阵列超声换能器对目标成像区域发射连续多组平面波组,并获取因不同平面波组而反射出的超声射频回波信号组,其中,平面波组包含复数个偏转角度不同的平面波,超声射频回波信号组由复数个超声射频回波信号组成;步骤S1-2,利用预定的波束合成算法对每组超声射频回波信号组中各个超声射频回波信号进行波束合成,从而得到与超声射频回波信号对应的初始图像;步骤S1-3,对每一组超声射频回波信号组对应的复数帧初始图像进行相干复合,从而得到与超声射频回波信号组对应的复合后图像;步骤S1-4,对所有复合后图像进行图像配准,从而得到多个配准后图像;步骤S1-5,利用预定的杂波滤除算法对所有配准后图像进行杂波滤波,从而得到多个滤波后图像;步骤S1-6,实时显示滤波后图像,从而使得用户可以实时观察到微纳马达的位置与运动方式;步骤S1-7,利用预定的微纳马达识别方法对每一帧滤波后图像中的微纳马达进行识别定位,从而得到微纳马达在滤波后图像中的位置,并作为单帧位置;步骤S1-8,至少根据所有单帧位置,利用预定的微纳马达轨迹追踪方法对微纳马达进行轨迹追踪,从而得到微纳马达的运动轨迹,并根据单帧位置以及阵列超声换能器的发射频率计算得到微纳马达的运动速度。
根据本发明提供的一种微纳马达实时成像与追踪方法,还可以具有这样的技术特征,其中,杂波滤除算法至少为高通滤波算法、自适应滤波算法、特征值分解算法、鲁棒主成分分析算法以及独立成分分析算法中的任意一种。
根据本发明提供的一种微纳马达实时成像与追踪方法,还可以具有这样的技术特征,其中,杂波滤除算法为特征值分解算法,步骤S1-5包括如下子步骤:步骤S1-5-1,将连续多帧的配准后图像构建为一个b*k大小的二维矩阵A,并利用特征值分解算法对二维矩阵A进行特征值分解,从而得到特征值矩阵λ和特征向量矩阵U:
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于复旦大学,未经复旦大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110665439.6/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种淮山药制作用淮山刮皮设备
- 下一篇:MOCVD腔体结构的控制方法





