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          鍛造能“聽”清眼疾的高精設備

          2024-03-21 08:28:00

          來源:科技日報

          原標題:鍛造能“聽”清眼疾的高精設備

          眼眸深邃似海、璨如星河,中國醫學科學院生物醫學工程研究所眼科診療技術研發團隊(以下簡稱“團隊”)正是眼眸“偵探”。該團隊不久前被授予“國家卓越工程師團隊”稱號。

          別看人眼只有8克左右,卻是最復雜的器官之一?!把劬κ欠浅>毜臏\表小器官,對其進行成像檢測要求設備具有很高的分辨率。只有精益求精,眼睛中的疾患才能盡數‘顯形’?!?月18日,團隊負責人、中國醫學科學院醫學與健康創新工程項目首席專家楊軍向科技日報記者介紹,超聲成像的分辨率過去比光學成像低很多。隨著團隊近年來在高頻、甚高頻設備及關鍵技術上的不斷突破,超聲成像正在給眼科診療帶來變革,使其逐步進入精細診療時代。

          堅持原創,拿下首臺“中國制造”

          上世紀80年代,一個數據讓當時的團隊負責人王延群坐不住了:全國眼科超聲診斷儀僅有30多臺。這些超聲診斷儀集中分布在幾個大城市,且全部為進口。

          “作為醫學超聲領域的科研人員,我們的研究要面向國家需求?!睏钴娀貞浀溃跹尤豪蠋煄ьI醫學超聲工程研究室的一批科研人員,立即多方查閱眼科超聲領域相關資料,開展了包括眼科臨床情況、電子器件和壓電材料基礎等方面的調研,積極籌備眼科超聲設備的設計研制工作。

          然而,由于當時科技水平的制約,臨床B超設備的工作頻率大致在3.5兆赫茲—5兆赫茲(MHz),個別設備的工作頻率能到7.5MHz,實現10MHz以上的超聲成像在我國更是空白。

          “眼病是常見病、多發病,白內障、青光眼等眼病如果無法得到診療,致盲風險很大。我們當時的信念就是,讓普通人也能通過B超檢查眼睛。”楊軍說。

          有了明確的目標,團隊下決心“從零出發”?!拔覀冏钕裙タ说氖?0MHz超聲換能器。這是一種將電能轉化為超聲能的裝置,可解決產生高頻超聲的難題?!睏钴娊榻B,由于行業基礎為零,研發工藝、材料供給等環節都要團隊自己搞定。

          團隊跑遍了全國多個生產壓電材料和相關部件的單位,在持續調研中提出設計數據及工藝要求,帶著這些需求又不斷尋找合作單位。最終,他們與國內廠家合作攻關,經過反復試驗,研制出符合眼科小巧要求的10MHz超聲換能器。

          “然而,超聲成像的靈敏度與分辨率是一對‘矛盾體’:超聲頻率越高,其分辨率越高,但由于高頻超聲穿透力降低,導致成像靈敏度變差。”楊軍說。

          為此,團隊需要攻克一個又一個難關。從解決高頻超聲發射效率低的問題,到提高高頻超聲接收信噪比,從實現器件運行速度和采樣速度雙提升,到解決眼軸自動測量準確度差……每一個難關的攻破都是一項原創技術的積累。這些在當時成就了眼科超聲領域的首臺“中國制造”,并在多年后成就了這支“國家卓越工程師團隊”的舉重若輕。

          獨樹一幟,研制“天花板”產品

          眼科超聲設備的快速發展讓不少“黑科技”普惠大眾。如為近視眼激光手術和角膜移植手術“做規劃”的角膜測厚儀,可精準測量角膜厚度,測量精度達微米級。“在實現高頻超聲的發射與接收技術之后,研發角膜測厚儀的技術難度總體不算大?!睏钴姼嬖V記者,有了原創核心技術做支撐,團隊持續跟蹤技術前沿,不斷“刷新”眼科超聲成像設備的頻率:20MHz的角膜測厚儀,測量精度可達5微米;50MHz的超聲生物顯微鏡,分辨率達到40微米。

          “近年來,超聲生物顯微鏡因采用較高頻率,其圖像分辨率實現了質的飛躍,堪比低倍光學顯微鏡。”楊軍介紹,用“聽聲辨圖”的方式實現了視覺級成像,該技術也是目前醫學超聲成像領域中高頻成像分支的“天花板”。

          為研制適應國際市場競爭的“天花板”產品,團隊用深厚的工程技術功底滿足臨床需求?!霸谂R床上,扇形掃描可以在保持探頭小巧的同時放大‘顯微鏡’的視野,但不如線性掃描的反射好控制;而線性掃描更適合眼前部結構的診斷,但只能通過增加探頭大小增加視野?!睏钴娬f,團隊經過大量的臨床一線調研工作發現,當前的進口設備采用不同的掃描形式,應用時各有局限。結合臨床實際,團隊明確“大型設備采用線性掃描,便攜式設備采用扇形掃描”的思路,研制了各有所長的兩類超聲生物顯微鏡。

          團隊還將人工智能應用于眼科超聲影像采集中。“我們通過深度學習算法,在紛雜的圖像中篩選出特征部位,實現了基于眼科超聲生物顯微鏡圖像的自動檢測、分類診斷、智能分割等。”楊軍表示,他們已經成長為涵蓋超聲、微電子、計算機、機械設計等多個領域的跨學科團隊,目前仍在磁驅動探頭、眼科診療人工智能模型等方面進行持續探索。一步步解決遇到的技術難題已成為團隊的科研常態。(記者 張佳星)

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