"怀长期主义，聊医工科技"
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“超哥观点”：
最近有很多公司参与到无创超声治疗神经疾病设别研发中，这一技术进步代表了经颅聚焦超声治疗领域的重要突破，但因颅骨效应导致的焦点偏移和散焦问题，往往让治疗面临失败甚至危险。优化算法和机器人导航系统，不仅有效解决了这一难题，还进一步提高了治疗的安全性和效率。
未来，这一技术非常有希望广泛应用于帕金森、阿尔茨海默病、抑郁症等脑部疾病的治疗。同时，我们也可以想象，结合人工智能技术，优化算法还可能进一步自动化和个性化，使医生在治疗中只需关注核心决策，而让系统完成复杂的操作和计算。
经颅聚焦超声（Transcranial Focused Ultrasound, T-FUS）技术正逐步成为治疗多种脑部疾病的重要工具。然而，这一技术在实际应用中面临的一个主要挑战是如何通过复杂的颅骨层结构精准聚焦。颅骨会对超声波产生削弱、模糊以及焦点位移的影响，这极大地限制了治疗的效果和安全性。可以开发一种优化算法，旨在解决这一问题，并成功提升了治疗的安全性和成功率。
挑战：聚焦超声的颅骨效应
在经颅聚焦超声的治疗应用中，超声波需要精确聚焦到大脑内的某个小点上，以产生高声压或高机械力来实现治疗效果，比如热消融、药物递送、血脑屏障的破坏以及神经调控等。然而，当超声波通过复杂的颅骨层时，会受到以下影响：
声压削弱：颅骨会削弱超声波的能量，降低治疗效果。
声束散焦：颅骨的异质性会使原本集中的声束变得发散，导致治疗失效。
焦点位移：超声波通过颅骨后，其焦点会发生位置偏移，可能误伤健康组织。
目前，多元阵列超声可以通过控制每个阵元来补偿这种效应，但其成本较高，不适合单元超声换能器（单点换能器）。因此，寻找换能器的最佳摆放位置以最大限度减少上述影响，是解决问题的关键。
Zeta Surgical的解决方案：优化算法
还可以使用基于优化算法的方案，利用k-Wave MATLAB工具箱模拟不同位置的超声场，并分析这些场以评估散焦和焦点位移的程度。以下是算法的工作流程：
数据加载：算法首先载入患者的CT扫描数据，获取颅骨的密度、声速、吸收率、几何形状和孔隙率等参数。
初始模拟：以治疗目标点为原点，单元换能器初始位置为参考点，计算初始的归一化峰值负压（PNP）和焦点体积。
位置旋转和模拟：换能器中心点进行一系列位置旋转，模拟每个新位置的PNP值和焦点体积。
焦点位移分析：PNP值越高，表示焦点位移越小，算法会筛选出满足位移阈值的换能器位置。
最优位置输出：在满足位移阈值的基础上，算法选择焦点体积最小的位置作为最优换能器摆放点。
在实验中，该算法找到的最佳位置，其归一化PNP值为0.966（高于预设阈值0.95），焦点体积较未穿透颅骨时缩小6.8%。
机器人辅助定位：精准治疗的保障
在找到最佳摆放位置后，研究团队利用Zeta神经导航系统和机器人臂，将换能器自动引导到头部仿体的最佳位置，并实时跟踪摆放精度。在45次独立注册尝试中，机器人系统的平均位置误差仅为0.0925 mm，平均轨迹角度误差为0.0650 mm。这些结果表明，系统具有极高的摆放精准度，为实际临床治疗提供了可靠保障。
经颅聚焦超声潜力巨大，但挑战也同样存在。一系列算法的诞生，为整个行业的技术开发提供了一个新的方向：通过优化和智能化，让治疗更加精准、安全、高效。这无疑是医疗技术发展的一次重大进步。
"怀长期主义，聊医工科技"
我是超哥，超声行业17年老伙计，做过研发，搞过生产，趟过市场，开过（在开）公司；越野跑爱好者；工作狂；沟通粗暴直接；严苛完美主义者；起伏皆为过往；信奉长期主义和第一性原则；欢迎来聊来组局...
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