可伸缩心脏超声成像仪：可穿戴生物成像的里程碑

近年来，可穿戴电子的发展日新月异，很多国内外课题组在做各种类型的可穿戴设备。但实际上，由于在传播过程中受到人体组织和肌肉骨骼体系的阻挡，很多信号及能量会发生严重衰减。这导致大多数可穿戴电子设备只能探测和采集皮肤的浅表信号，很难探测到皮肤以下的深层人体组织。但人体深层的信号更能反映人类疾病的根源，或者说其与人体健康状况关联度更高。近期，美国加利福尼亚大学圣迭戈分校（University of California, San Diego，UCSD）团队研发了一种新型“贴片式”心脏超声成像仪，其具有可长期穿戴、持续性记录成像/视频的独特优势，改变了以往超声成像中只能进行短暂成像、间断式成像的情况。通过该设备，可持续地提取患者在运动及非运动状态时的重要心脏状态信息。值得关注的是，通过可穿戴心脏超声成像仪，可对心脏射血功能相关的重要参数进行实时监测，并且该设备还融入了深度学习技术，使心脏成像数据更加全面。这改变了以往应用中只能检测到一两个周期参数的不确定性，并帮助医生解决了繁琐的手动结果的过程，从而实现更容易、更准确地解读数据信息。并且，新型心脏超声成像仪可检测到人体皮肤下 14-15 厘米的相关信号，为可穿戴电子领域开拓了新的方向。

此前，多数可穿戴设备的信号为一维信号，而该研究将一维信号扩展到了二维图像。“这相当于让可穿戴电子领域向前迈进了一步，通过二维成像可实时看到心脏超声可视化视频，数据也更加直观、全面、准确。

该研究主要分为三个阶段。第一阶段，实现可穿戴超声成像。据悉，自 UCSD 徐升课题组成立以来，就开始研究可穿戴超声探头。在 2015 年到 2019 年期间，柔性超声传感器逐渐诞生，在可穿戴超声设备方向已经有了一些相关成果，比如测量血压、测量多普勒波形等。“B 超成像是医学领域非常基本，但非常重要的一种技术。”胡鸿杰说。因此，该团队在很早之前就设立了实现可穿戴超声成像的科研目标。之后，他们通过加工工艺、设计、电极材料等系列创新，逐步实现了高质量的 B 超成像。心脏疾病具有突发性，因此需要长期监测才能实时捕捉到患者的发病情况。

在实现各个标准截面的心脏成像后，该团队发现，即便是医生看到这种图像，也要进行后处理才能解读。因此，该阶段蕴藏在的心脏图像里的有关心脏射血功能的指标并不能很明确、快速地被捕捉。于是，他们进一步提出，可否在数据上进行分析方法上的创新呢？实际上，将 AI 融入到解决方案也是在课题组成员不断探索中逐步确认的。最初，他们想用最简单的算法、通过图像灰度不同实现图像的分割功能。胡鸿杰指出，但这种方法的分割效果并不理想。“分割是一个需要参考前后帧的动态判断过程，因此需要加入医生的经验进去，才能准确地判断心脏腔室的位置。”

图丨通过深度学习进行自动图像处理（来源：Nature）

那时候，深度学习模型和算法开始慢慢在各个领域中交叉应用，所以他们想到，AI 或许可以为数据分析提供便利和帮助。在研究的第三阶段，通过研究和调研，胡鸿杰与其所在课题组成员发现，AI 模型能对包括 X 光、核磁共振成像等医疗图片进行分割并处理。沿着这个方向，他们在技术上不断改善，最终通过深度学习对图像实现了自动化分析。该研究开辟了对人体深层组织和器官、对可穿戴成像持续性监测的新方向，通过新型心脏超声检测仪能够检测和探索深层组织和器官的信息。不仅能够反映出更多的数据信息，并且更直观、更准确。该团队在论文中展示了该设备应用于心脏监测的场景，但这只是其应用之一。胡鸿杰表示，对于其他器官的超声成像该技术也同样适用。并且，该设备还可应用于一些疾病的辅助治疗、辅助手术。

图丨超声心动图在标准视图中（来源：Nature）

该研究开辟了对人体深层组织和器官、对可穿戴成像持续性监测的新方向，通过新型心脏超声检测仪能够检测和探索深层组织和器官的信息。不仅能够反映出更多的数据信息，并且更直观、更准确。该团队在论文中展示了该设备应用于心脏监测的场景，但这只是其应用之一。胡鸿杰表示，对于其他器官的超声成像该技术也同样适用。并且，该设备还可应用于一些疾病的辅助治疗、辅助手术。当然，二维成像仅是可穿戴设备迈出的第一步，随着技术的发展，科学家未来可能朝着三维、四维等更高维度的成像继续探索。胡鸿杰指出，想实现三维成像，从硬件上来看，传感器数量将更多，加工难度也会更大。并且，由于三维成像需要覆盖的器官范围更大，因此设备处理的信号更多，这对实时帧率也提出了更高的要求。

图丨超声心动图在标准视图中（来源：Nature）

用于无创和连续心脏功能成像和测量的超声检查对于心血管疾病的诊断和预后至关重要[1]。近年来，电子设备小型化和柔性制造技术的结合导致了可穿戴超声贴片和探针开发的巨大进展，并为当前的临床可用技术提出了许多替代策略[2]，[3].特别是，通过利用相控阵技术，可穿戴探头能够监测来自更深和更宽位置（包括心脏）的高分辨率超声信号[4]，[5]。尽管取得了所有这些进步，临床级心脏超声成像仍然是可穿戴生物成像仪领域的关键挑战，仍然必须由医疗机构的熟练技术人员进行操作和评估。这一挑战主要源于复杂而快速移动的心脏解剖结构造成的两个技术难题。

首先，最近开发的可穿戴超声探头很难提供心脏的空间和时间上全面的超声心动图[5]，[6]，[7]，[8]。在临床实践中，经胸超声心动图检查需要临床医生手动旋转和移动刚性探头，以获得心脏的完整视图，以进行空间综合检查[9]。目前，为了实现这一目标，可穿戴探头仍然需要训练有素的人员重新定位，以便从不同角度进行成像，因此在实际成像操作中与传统探头相比没有比较优势。此外，尽管可穿戴设备可以保形地附着在胸部，运动伪影可以忽略不计，但由于元件密度和拉伸性等限制，很少有可穿戴超声探头可以实现心脏成像，以便在运动过程中进行时间全面研究[5]。.这种时间上的全面性对于冠状动脉疾病和心力衰竭的诊断至关重要，这对于传统的医疗超声设备来说是一个不可逾越的挑战。

其次，图像形式的医疗数据高质量处理和分析复杂;未来，这项任务将需要智能算法的辅助，特别是针对小型化、远程操作和便利性的可穿戴成像仪[10]。然而，现有的可穿戴超声设备仍处于材料和结构设计的探索阶段[5]，[6]，[7]，[8]，尚未实现与人工智能算法的集成。分析隐藏在可穿戴成像仪获得的连续图像流下的大量有用数据，如果人工完成，对于心脏病专家或医生来说是一个非常艰巨和漫长的过程，它不可避免地引入了相互可变性甚至个人错误[11]。如果这些困难得到妥善解决，可穿戴心脏成像仪将为临床实践提供新的机会[12]。此外，结合可穿戴设备的固有优势（主要与皮肤的一致性有关），可穿戴超声成像仪可以提供比现有笨重设备在身体运动过程中器官和组织变化的更多信息[8]，[9]，[10]。这种长期连续的监测在疾病病理学和诊断中起着重要作用。

最近，徐的小组在《自然》杂志上报道了这一进展的一个里程碑，即可穿戴心脏超声成像仪的创新工程，即使在运动期间，也可以连续捕获人体心脏的结构并评估其功能[13]。如图1a所示，可穿戴成像仪由压电换能器阵列、液态金属电极和三嵌段共聚物封装组成。与现有的蛇形金属薄膜电极的可拉伸超声阵列不同 ，可穿戴成像仪使用共晶镓-铟液态金属作为电极，苯乙烯-乙烯-丁烯-苯乙烯（SEBS）作为基板和绝缘材料。这种可拉伸材料组合的选择为整个设备提供了更高的加工分辨率和更好的拉伸性（图1b），以符合皮肤变形。通过采用各种创新但合理的微细加工技术（例如，改进的丝网印刷和激光烧蚀），具有密集元件的可穿戴成像仪表现出良好的电磁屏蔽能力，以提高图像质量和卓越的机电性能，包括高机电耦合系数、低介电损耗、宽带宽和可忽略的串扰。

图 1.（在线颜色）可拉伸和可穿戴的心脏成像仪。

（a）其结构设计和工作原理示意图。

（b）可穿戴成像仪缠绕球体并扭曲时的照片。

（c）宽光束复合的受激声场。

（d）来自可穿戴设备（W.I.）和商业成像仪（C.I.）的心脏解剖学示意图和B型图像。

（e）负荷超声心动图成像期间两个不同阶段的照片。

（f）阶段 1（休息）、阶段 2（锻炼）和阶段 3（恢复）的代表性 M 模式图像。

（g）记录的三个不同阶段的LVID和LVID波形及其平均分数缩短。

（h）用于自动图像处理的深度学习神经网络（FCN-32模型）的示意图工作流程。

（i）FCN-32型号从可穿戴成像仪产生的左心室容积波形。

（j）志愿者从运动中恢复时左心室连续成像得出的四个心脏功能指标[13]。

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更重要的是，为了提供全面的心脏视图，可穿戴成像仪集成了两个垂直换能器阵列（图1a，右），可以独立控制从两个正交角度对超声心动图进行成像，而无需手动重新定位设备。此外，在正交阵列中引入了宽波束复合传输策略，以增强整个谐振区域的声场（图1c）。通过将其与 3 MHz 的中心谐振频率和匹配的接收波束成形策略相结合，可穿戴阵列实现了与商用设备相当的一系列性能指标，包括空间分辨率、信噪比、位置精度、动态范围和对比度噪声比。

由于材料选择、结构设计和成像策略，可穿戴超声成像仪表现出与商用成像仪相似的成像质量。图1d显示了单个胸部位置的两个正交顶端视图的原理图和相应的亮度模式（B模式）图像，可穿戴成像仪直接且轻松地捕获了这些图像。值得注意的是，使用3D扫描仪收集胸部的轮廓曲率，以补偿换能器位置偏移并校正发射和接收波束成形过程中的相位失真。

此外，可穿戴成像仪可以潜在地解决现有超声心动图的局限性，这些超声心动图无法在运动之前、期间和之后连续对心脏活动进行成像，以获得运动的时间全面性。作为负荷超声心动图的演示，作者将成像仪连接到志愿者受试者上，以便在休息运动过程中从胸骨旁长轴视图连续记录运动模式（M模式）下的心脏活动（图1e）。图1 f显示了每个测试阶段（2：休息;3：运动;1：恢复）中记录的M型超声心动图的代表性部分。根据这些随时间变化的一维叠加图像，评估每个阶段的两个心室尺寸，即左心室内径收缩末期和舒张末期（LVIDs 和 LVIDd）。与休息和恢复阶段相比，志愿者心脏的室间隔和左心室后壁靠近体表，导致运动阶段LVIDs和LVIDd明显降低（图1g）。

上述设备工程创新解决了可穿戴心脏成像的第一个技术难题。对于第二个，Xu的小组将可穿戴超声成像仪与深度学习神经网络（FCN-32模型）集成在一起，用于自动图像处理（图1小时）。基于深度倾斜的图像处理可以有效地从具有非常高的时间分辨率的连续图像流中得出关键心脏指标的波形。简而言之，在心尖四腔视图中进行自动图像处理后，随着时间的推移计算左心室容积（图1i）;从这些数据中，得出心脏性能的关键指标，包括收缩末期容积（ESV），舒张末期容积（EDV），每搏容积和射血分数（图1）。这些心脏指标对于识别潜在的危险因素和心脏泵血能力的变化至关重要。

总之，开发了一种可伸缩的超声成像仪，即使在运动期间也可以从各种角度进行长期不间断的心脏成像。此外，与监督式深度学习模型的集成使成像器能够连续准确地从图像中提供客观且可操作的定量指标。这一里程碑式进展的影响远远超出了心脏成像，因为该技术可以推广到其他深层组织或器官的成像，从而为许多器质性疾病的病理学提供新的深刻见解。未来，该成像系统后端硬件的小型化及其整体集成和无线使能将彻底改变可穿戴超声设备领域，推动商业化进程。

Bowen Zhong, Lili Wang, A stretchable cardiac ultrasound imager: a milestone in wearable bioimaging, Science Bulletin, Volume 68, Issue 9, 2023, Pages 868-870, ISSN 2095-9273, https://doi.org/10.1016/j.scib.2023.04.002. (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2095927323002347)

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