3. 讨论

本文将超声背散射零差 K 成像用于监测微波消融，并对比了 2 种最新的零差 K 模型参数估算方法，即 RSK 法和 XU 法。通过离体猪肝微波消融实验验证了超声背散射零差 K 成像监测微波消融的可行性。

目前用于热消融定量监测的超声技术主要分为超声弹性成像和定量超声两大类 ^{[ 10 , 21 , 23 - 29 ]} 。超声弹性成像是对组织施加一个外部或内部的激励，然后利用超声波对组织产生的响应进行跟踪，估算出组织产生的应变、剪切波传播速度或弹性模量 ^{[ 24 - 26 ]} 。定量超声技术从超声背散射信号中估算出组织的声学参数，主要包括超声背散射统计成像 ^{[ 9 - 10 , 19 ]} 、散射子平均间距成像 ^{[ 27 ]} 、超声衰减系数成像 ^{[ 28 ]} 、超声回波去相关成像 ^{[ 23 ]} 以及基于卷积神经网络结构的超声成像等 ^{[ 29 ]} 。超声背散射统计成像中的超声 Nakagami 成像已用于消融术中监测，但 Nakagami 模型 m 参数在散射子数密度较高时存在饱和现象 ^{[ 8 ]} 。零差 K 模型能克服这一不足，但因其算法复杂，目前尚未应用于微波消融术中监测。

为避免无回声区的噪声在超声零差 K 成像中形成的伪影，本文引入 NCA 对超声背散射信号进行预处理。NCA 已应用于超声 Nakagami 成像，可有效消除成像无回声区域的伪影，同时不牺牲 Nakagami 成像的帧率 ^{[ 22 ]} 。NCA 的原理 ^{[ 21 ]} 是添加的白噪声幅值很小，对超声背散射信号没有明显的影响，因此对同一个背散射信号添加 2 次白噪声，得到的 2 条含额外噪声的超声背散射信号，其对应散射介质区域的波形几乎相同，它们之间的相关系数接近 1。相比之下，由于无回声区自身的噪声信号幅度较小，而每次添加的白噪声都具有随机性且其对无回声区信号作用较为明显，因此在无回声区内，2 条含额外噪声的超声背散射信号的相关系数会变小，即小于 1。通过设置相关阈值，NCA 可以自动区分无回声区域的白噪声和散射介质中的背散射信号。

将 图 5 、 图 6 与 图 4 对比发现，在监测组织微波消融时，相比于传统 B 超成像，超声零差 K 成像可以更好地监测消融过程中组织凝固区的变化，但当消融停止后，超声零差 K 成像不能用于消融结束的凝固区检测评估。这是由于微波消融过程中产生的微气泡可视为有效散射子，当消融开始后，随着微气泡的产生，组织消融区内有效散射子个数增加，超声零差 K 成像消融区亮度增强，当消融停止后，随着微气泡的消散，组织消融区的有效散射子个数减少，超声零差 K 成像消融区亮度逐渐减弱。

本文通过 20 例猪肝组织微波消融的超声背散射信号，对比验证 RSK 法和 XU 法超声零差 K 成像监测凝固区的效果。结果显示 RSK 法的平均 AUROC 和平均监测精度均小于 XU 法。XU 法估算的凝固区面积值与实际猪肝组织凝固区 Bland-Altman 一致性更强。XU 法估算参数并成像所耗时间更短。由此我们可以得出结论，零差 K 成像可用于监测猪肝组织微波消融过程中凝固区的变化，XU 法优于 RSK 法。

本研究尚有不足之处。首先，由于算法是利用 Matlab 实现，所以比较耗时，未来需考虑 C/C++语言或其他加速算法，以利实时监测。其次，本研究只对离体组织的微波消融进行监测，且实验数据只有 20 例，未来还需加大实验数据并考虑通过在体实验验证算法的有效性。另外，本研究中的零差 K 成像仅对消融结束时刻的监测精度和凝固区面积的 Bland-Altman 一致性进行分析，原因是其他时刻的参考标准不易获得，未来可在不同的消融时刻停止消融并剖开猪肝进行定量分析，以评估本文方法在不同时刻定量监测凝固区的效果。

4. 结论

超声背散射零差 K 成像可用于监测离体猪肝微波消融过程中凝固区的变化。RSK 法和 XU 法的 AUROC 平均值 ± 标准差分别为 0.77 ± 0.06、0.83 ± 0.08。基于 RSK 法和 XU 法的零差 K 成像监测凝固区的精度平均值 ± 标准差分别为（86 ± 10）% 和（90 ± 8）%。XU 法估算凝固区面积值与实际猪肝组织凝固区面积的 Bland-Altman 一致性强于 RSK 法。另外，XU 法估算参数并成像所耗时间也少于 RSK 法。因此，在监测肝组织微波消融凝固区时，XU 法优于 RSK 法。

利益冲突声明：本文全体作者均声明不存在利益冲突。

Funding Statement

国家自然科学基金项目（61871005，11804013）；北京工业大学环境与生命学部人才培养创新基金项目

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National Natural Science Foundation of China

References