利用超聲矩陣成像技術實現活體綿羊穿透顱骨的微血管三維超分辨率成像

重要發現
01顱骨對超聲成像的雙重干擾機制
論文通過微計算機斷層掃描量化了三只綿羊顱骨結構的差異：
顱骨厚度不規則性（如6號綿羊厚度變化達±1.7mm）導致聲速異質性；
板障體積比（diploë volume ratio）與多重散射率正相關（6號綿羊達57%，散射率30%）。

反射點擴散函數（RPSF）分析顯示：
畸變焦點與理論衍射極限偏差達2-3倍；
多重散射背景噪聲在深度z=35mm處高達30%。

02矩陣成像的自適應聚焦突破
UMI通過記錄反射矩陣R uv(τ)重構波前傳播：
R(ρ out,ρ in ,z)=∑v in∑u out R(u out,v in,τ)創新性采用迭代相位反轉（IPR）算法提取深度依賴的畸變相位定律ϕ(u out,z)：
斯特列爾比（Strehl ratio）低至0.03（z=50mm）；
補償后焦點分辨率提升2-3倍，多重散射抑制>10dB。

與金標準驗證：
ULM-MRA結構相似性指數提升2倍；
前腦動脈重建匹配度顯著改善。

創新與亮點
01無導星自適應聚焦
傳統方法：依賴微泡作為超聲導星（Robin et al.），需γ>0.6的PSF相關性。
UMI突破：利用靜態腦組織散斑合成虛擬導星，在γ<0.4的強畸變下仍有效。

02多重散射量化抑制
通過RPSF背景分析（公式9）動態補償散射噪聲。
αM(r p)= ⟨RPSF(Δρ,r p)⟩/RPSF(0,r p)。
較SVD波束形成等傳統方法散射抑制效率提升>10dB。

03實時三維成像框架
混合發射序列（5個稀疏波前）實現209Hz體積速率。
32×32矩陣探頭結合4-to-1復用技術突破通道限制。

挑戰與展望
本研究首次將超聲矩陣成像（UMI）與定位顯微鏡（ULM）結合，在活體動物模型實現穿透顱骨的微血管三維成像。通過量化顱骨導致的波前畸變和多重散射，并創新性采用迭代相位反轉算法生成深度依賴的聚焦定律，顯著提升微泡檢測率和定位精度。實驗證實：UMI-ULM技術可消除血管復制偽影，其重建結果與金標準MRA高度吻合，為腦卒中早期診斷提供無創、非電離的新工具。

未來需突破三重局限：
實時性：當前209Hz體積速率不足以追蹤快速血流，需開發更高幀率系統；
空間適應性：相位定律尚未解決橫向異質性（anisoplanicity）；
臨床應用：計劃開展腦卒中患者試驗，區分缺血/出血性病灶（如大鼠模型已證實的潛力）。

該技術框架可拓展至光學顯微鏡（熒光分子追蹤）和地震學（冰川動態成像），預示波物理學的跨領域革新。

DOI:10.1126/sciadv.adt9778.