【高强度聚焦超声模拟器】模拟分层介质中的高强度聚焦超声波束和加热效应(Matlab代码)

简介: 【高强度聚焦超声模拟器】模拟分层介质中的高强度聚焦超声波束和加热效应(Matlab代码)

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🔥 内容介绍

高强度聚焦超声模拟器是一种先进的医疗设备,用于模拟分层介质中的高强度聚焦超声波束和加热效应。这种技术在医学领域有着广泛的应用,可以用于治疗肿瘤、消除结石以及进行组织损伤修复等。

高强度聚焦超声波束是一种能量集中的声波束,可以通过集中能量的方式将声波聚焦到特定的区域。这种聚焦效应可以用于治疗肿瘤,通过将高强度超声波束聚焦到肿瘤组织上,可以破坏肿瘤细胞的结构,从而实现治疗的效果。此外,高强度聚焦超声波束还可以用于消除结石,通过将能量集中在结石上,可以将结石击碎或者使其溶解。这种技术相比传统的手术方法更加安全和无创。

除了聚焦效应,高强度聚焦超声模拟器还可以模拟分层介质中的加热效应。当声波通过介质传播时,会产生摩擦力,从而产生热量。这种加热效应可以用于组织损伤修复,通过在受伤组织上施加高强度超声波束,可以促进血液循环和新陈代谢,从而加速组织修复的过程。

高强度聚焦超声模拟器的工作原理是通过产生高频声波,并将其聚焦到特定的区域。这种设备通常由超声发生器、聚焦器和控制系统组成。超声发生器负责产生高频声波,聚焦器则用于将声波聚焦到特定的区域,控制系统则用于控制超声波束的强度和聚焦位置。

高强度聚焦超声模拟器在医疗领域有着广阔的应用前景。它可以用于治疗多种疾病,如肿瘤、结石和组织损伤等。与传统的手术方法相比,高强度聚焦超声模拟器具有许多优势,如无创、安全和恢复快等。此外,这种技术还可以用于研究和开发新的治疗方法,为医学研究和临床实践提供更多的可能性。

总之,高强度聚焦超声模拟器是一种先进的医疗设备,可以模拟分层介质中的高强度聚焦超声波束和加热效应。它在医学领域有着广泛的应用前景,并且具有许多优势。随着技术的不断进步,相信高强度聚焦超声模拟器将在未来发挥更重要的作用,为人类的健康事业做出更大的贡献。

📣 部分代码

function [yplot]=prueba2(xpun,C,R,w)xpun=[ones(1,size(xpun,2));xpun];yplot=zeros(1,size(xpun,2));for i=1:size(xpun,2)    yplot(i)=0;    for n=1:size(C,1)        z=0;        for a=1:size(xpun,1)            z=z+(xpun(a,i)-C(n,a))^2/R^2;        end        yplot(i)=yplot(i)+w(n)*exp(-z);    endendeval(['load ','''',[pathname,Xcalname,'''']])factores=eval(strtok(Xcalname,'.'));eval(['load ','''',[pathname,ycalname,'''']])y_s=eval(strtok(ycalname,'.'));Nresp=size(y_s,2);Nf=size(factores,2);w_s=w_s/sum(w_s);eval(['load ','''',[pathname,netname,'''']])for i=1:Nf    x=factores(:,i);    delta=(max(x)-min(x));    MM=min(x)+max(x);    x=(2*x-MM)/delta;    eval(['x',int2str(i),'=x;'])    eval(['delta',int2str(i),'f=delta;'])    eval(['MM',int2str(i),'f=MM;'])endNresp=size(y_s,2);for i=1:Nresp    y=y_s(:,i);    delta=(max(y)-min(y));    MM=min(y)+max(y);    y=(2*y-MM)/delta;    eval(['y',int2str(i),'=y;'])    eval(['deltay',int2str(i),'=delta;'])    eval(['MMy',int2str(i),'=MM;'])endfor i_r=1:Nresp    Yplot{i_r}=prueba2(xpun',C{i_r},R(i_r),w{i_r});    eval(['Des',int2str(i_r),'=Yplot{',int2str(i_r),'};'])endfor i_r=1:Nresp    if isnan(lows(i_r))==1        eval(['lows(',int2str(i_r),')=(min(Yplot{',int2str(i_r),'}*deltay',int2str(i_r),'+MMy',int2str(i_r),')/2);'])    end    if isnan(highs(i_r))==1        eval(['highs(',int2str(i_r),')=(max(Yplot{',int2str(i_r),'}*deltay',int2str(i_r),'+MMy',int2str(i_r),')/2);'])    end    switch decides(i_r)        case 1            eval(['Ycomp',int2str(i_r),'=(Yplot{',int2str(i_r),'}*deltay',int2str(i_r),'+MMy',int2str(i_r),')/2;'])            eval(['Ytemp=Ycomp',int2str(i_r),';'])            Dtemp=zeros(size(Ytemp));            Dtemp(Ytemp<lows(i_r))=0;            Dtemp(Ytemp>highs(i_r))=0;            Dtemp(Ytemp>=lows(i_r) & Ytemp<=highs(i_r))=...                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(Ytemp(Ytemp>=lows(i_r) & Ytemp<=targets(i_r))-lows(i_r))/(targets(i_r)-lows(i_r));            Dtemp(Ytemp>targets(i_r) & Ytemp<highs(i_r))=...                (highs(i_r)-Ytemp(Ytemp>targets(i_r) & Ytemp<highs(i_r)))/(highs(i_r)-targets(i_r));            eval(['Des',int2str(i_r),'=Dtemp;'])        case 4            eval(['Ycomp',int2str(i_r),'=(Yplot{',int2str(i_r),'}*deltay',int2str(i_r),'+MMy',int2str(i_r),')/2;'])            eval(['Ytemp=Ycomp',int2str(i_r),';'])            Dtemp=ones(size(Ytemp));            Dtemp(Ytemp<lows(i_r))=0;            Dtemp(Ytemp>highs(i_r))=0;            eval(['Des',int2str(i_r),'=Dtemp;'])    end    % Cleaning bad values    eval(['Des',int2str(i_r),'(Des',int2str(i_r),'<0)=0;'])    eval(['Des',int2str(i_r),'(Des',int2str(i_r),'>1)=1;'])endDes=1;for i_r=1:Nresp    eval(['Des=[Des.*(Des',int2str(i_r),'.^w_s(',int2str(i_r),'))];'])end% Restrictions on factors% eval(['load Dmaxmin',int2str(Nf)])xtempmax=linspace(0,1,15)';xtempmin=linspace(1,0,15)';switch Nf    case 2        dmax2=[kron(xtempmax,ones(15,1)),kron(ones(15,1),xtempmax)];        dmin2=[kron(xtempmin,ones(15,1)),kron(ones(15,1),xtempmin)];    case 3        dmax3=[kron(xtempmax,kron(ones(15,1),ones(15,1))),...            kron(ones(15,1),kron(xtempmax,ones(15,1))),...            kron(ones(15,1),kron(ones(15,1),xtempmax))];        dmin3=[kron(xtempmin,kron(ones(15,1),ones(15,1))),...            kron(ones(15,1),kron(xtempmin,ones(15,1))),...            kron(ones(15,1),kron(ones(15,1),xtempmin))];    case 4        dmax4=[kron(kron(xtempmax,kron(ones(15,1),ones(15,1))),ones(15,1)),...            kron(kron(ones(15,1),kron(xtempmax,ones(15,1))),ones(15,1)),...            kron(kron(ones(15,1),kron(ones(15,1),xtempmax)),ones(15,1)),...            kron(kron(ones(15,1),kron(ones(15,1),ones(15,1))),xtempmax)];        dmin4=[kron(kron(xtempmin,kron(ones(15,1),ones(15,1))),ones(15,1)),...            kron(kron(ones(15,1),kron(xtempmin,ones(15,1))),ones(15,1)),...            kron(kron(ones(15,1),kron(ones(15,1),xtempmin)),ones(15,1)),...            kron(kron(ones(15,1),kron(ones(15,1),ones(15,1))),xtempmin)];endfor i_f=1:Nf    if isnan(lowsf(i_f))==1        eval(['lowsf(',int2str(i_f),')=min(factores(:,',int2str(i_f),'));'])    end    if isnan(highsf(i_f))==1        eval(['highsf(',int2str(i_f),')=max(factores(:,',int2str(i_f),'));'])    end    switch decidesf(i_f)        case 1            eval(['Des=Des.*dmax',int2str(Nf),'(:,i_f)'';'])        case 2            eval(['Des=Des.*dmin',int2str(Nf),'(:,i_f)'';'])        case 3            dtargf=zeros(size(Des));            eval(['xpunf=xpun(:,',int2str(i_f),');'])            eval(['xpunf=(xpunf*delta',int2str(i_f),'f+MM',int2str(i_f),'f)/2;'])            dtargf(xpunf>lowsf(i_f) & xpunf<=targetsf(i_f))=(xpunf(xpunf>lowsf(i_f) & xpunf<=targetsf(i_f))-lowsf(i_f))/(targetsf(i_f)-lowsf(i_f));            dtargf(xpunf>targetsf(i_f) & xpunf<highsf(i_f))=(highsf(i_f)-xpunf(xpunf>targetsf(i_f) & xpunf<highsf(i_f)))/(highsf(i_f)-targetsf(i_f));            Des=Des.*dtargf;        case 4            if lowsf(i_f)>min(factores(:,i_f)) && highsf(i_f)<max(factores(:,i_f))                dtargf=ones(size(Des));                eval(['xpunf=xpun(:,',int2str(i_f),');'])                eval(['xpunf=(xpunf*delta',int2str(i_f),'f+MM',int2str(i_f),'f)/2;'])                dtargf(xpunf<lowsf(i_f))=0;                dtargf(xpunf>highsf(i_f))=0;                Des=Des.*dtargf;            end    endend[MaxDes,maxind]=max(Des);

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 戴苏秦.高强度聚焦超声对生物媒质加热的仿真研究[D].湖南师范大学[2023-09-20].DOI:10.7666/d.Y2801213.

[2] 张海澜.高强度聚焦超声声场的正负声压幅度[C]//全国暨国际超声分子影像及生物效应和治疗学术会议.2016.

[3] 刘佳,张晓东,容蓉,等.MR引导下高强度聚焦超声消融子宫肌瘤温度曲线参数与治疗效果的关系[J].中国介入影像与治疗学, 2018, 15(5):5.DOI:10.13929/j.1672-8475.201711050.

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