為了評估射頻場引起的植入物周圍組織的熱效應，多數情況下需要進行植入物電磁建模和虛擬人體仿真[5]。電磁模型準確與否直接影響最終的評價結果，因此，需要在體外體模中對電磁模型進行驗證。而體外的電磁模型驗證需要相應的射頻測試環境。

 

雖然ISO/TS 10974[6]和ASTM F2182[7]允許使用磁共振整機設備作為射頻測試環境，但由于磁共振整機設備同時具有強磁環境，試驗操作不便，而且當序列掃描采用射頻勻場策略時，會偏離圓極化[8-9]，給測試環境電場驗證帶來很大的困難。因此，在射頻熱效應評估中，最好采用單獨的射頻發生系統構建測試環境。

 

目前，構建射頻測試環境有2種策略：①選用Zurich Med Tech公司的商用MITS系統；②自行定制開發。采用商用系統的優勢是方便快捷，但價格昂貴，無法滿足定制化需求，二次開發困難。考慮到個性化的研究需求和成本因素，本研究選擇第2種策略，即自行定制開發。

 

考慮到射頻測試環境應同時具備射頻場發生、電磁場量測和電磁探棒定位3種主要功能，本研究構建了由射頻發生系統、電磁場量測系統和機械臂定位系統構成的硬件環境，并使用基于Python的軟件開發平臺構建了自動化控制軟件環境，實現了高精度、自動化的集成測試環境構建。

 

1、總體方案設計

 

本研究的主要目的是構建用于植入物電磁模型驗證的測試環境，根據ISO/TS 10974[6]的要求，模型驗證需要將被測植入物置于明確定義的、具有重復性的輻射電磁場測試環境中，通過比對測試環境中的測量結果和仿真結果的一致性，來驗證植入物電磁模型。

 

基于以上測試需求，測試環境至少應包含3套基本的硬件系統：①射頻場發生系統，用于產生測試所需的電磁場；②電磁場量測系統，用于電磁場的測量和標定；③電磁探棒定位系統，用于調節測量點的空間位置。

 

除了硬件系統，軟件環境的構建也至關重要。各硬件系統通過局域網（local area network，LAN）連接至PC上位機，由上位機軟件統一對其進行控制，實現射頻場控制、機械臂運行控制和電磁量測控制等功能，從而形成三位一體的集成測試環境。測試系統總體設計框架如圖1所示。

 

圖1 測試系統總體設計框架

Fig.1 Test system design framework

 

2、硬件環境構建

 

2.1 硬件環境構成

 

為構建射頻場發生系統的硬件環境，本研究選用由鑫高益公司定制開發的RF15型號的射頻發生系統，用于在射頻線圈中產生64 MHz的射頻場。選用SPEAG公司的EASY4電磁量測系統，該系統提供開放的TCP/IP協議連接至上位機。由于電磁場的空間分布較為復雜，電磁探棒的位置精度直接關系到測量結果的準確性，因此需要引入高精度的定位系統。考慮到目標區域的范圍及操作靈活性，選用史陶比爾公司的TX2系列工業機器臂進行電磁探棒的定位，具有高可靠性和良好的抗電磁干擾能力，重復定位精度為±0.03mm。

 

上述3套系統通過LAN與PC上位機建立連接，形成整體硬件環境。

 

2.2 工作環境坐標系轉換

 

在硬件環境的構建中，要實現電磁探棒高精度定位，關鍵環節是工作環境坐標系的轉換，即將基于射頻線圈的坐標系轉換到機械臂坐標系。

 

本研究選用射頻線圈頂部圈口上的3個定位柱（ P1、P2、P3）作為坐標系轉換的基準點（見圖2(a)），由于已知射頻線圈的孔徑和高度，僅需確定P1、P2、P3共圓的圓平面，射頻線圈的三維模型即可在機械臂坐標系中建立起來，這樣射頻線圈內部的任意目標點都可轉換到機械臂坐標系中。

 

具體計算過程如下：

 

1）求P1,P2,P3共圓的圓心O：令圓心O坐標為（x0，y0，z0），P1坐標為（x1，y1，z1），P2坐標為（x2，y2，z2），P3坐標為（x3，y3，z3），由空間三點P1、P2、P3確定的平面記為平面a，圓半徑記為，則圓心O為：

 

 

2）計算平面a法向量Vn：

 

3）定義機械臂坐標系xO'y平面法向量為V'n。

 

4）定義點集V0、V1：

 

其中，R坐標為 (r,0,0)。 

 

5）將圓心O平移至機械臂坐標原點O'。

 

6）根據KABSCH的算法V0、V1[10]，計算點集 ~的旋轉矩陣：

 

7）計算最終坐標轉換結果：射頻線圈坐標系中的坐標記為K0，轉換到機械臂坐標系中的坐標記為K1，則

 

 

上述坐標轉換過程如圖2(b)所示，其中步驟①展示的是確定O、Vn和V'n，步驟②展示的是將圓心O平移至機械臂坐標原點O'，步驟③展示的是通過旋轉矩陣進行坐標變換。同理，也可將機械臂坐標系中的坐標轉回到射頻線圈坐標系。

圖2   坐標轉換示意

Fig.2  Coordinate transformation diagram

 

3、軟件環境構建

 

根據測試需求，與硬件環境相對應，軟件模塊主要包括射頻發生模塊、電磁場量測模塊和機械臂控制模塊（見圖3），分別用來實現射頻場控制、射頻場量測和機械臂運行控制三大功能。軟件環境的構建是將以上3個模塊集成在一個軟件平臺，形成用于射頻場熱效應評估的集成測試環境，統一進行測試流程的自動化管理和控制。

圖3   軟件模塊設計

Fig.3  The framework of software module design

 

本研究采用基于Python的軟件開發平臺進行軟件環境的構建。Python是一種開源語言，相關庫資源豐富，開發便捷高效。圖4是基于Python開發平臺構建的自動化控制軟件界面。

 

圖4   軟件界面設計

Fig.4  Software interface design

 

4、測試驗證與結果分析

 

為了對構建的測試環境進行驗證，將仿真電場與測試環境中實測電場進行了比對分析。

 

4.1 電場實測

 

按照圖1所示搭建測試環境。射頻發生系統的射頻線圈內部放置一個圓形體模，體模中液體為鹽水[電導率(0.47±10%) S/m]，鹽水中心與線圈中心對齊，鹽水體模直徑為44 cm，高度為20cm。開啟射頻發生系統，產生射頻環境，機械臂夾持電場量測探棒到達體模中指定位置，便可直接讀取該位點處的電場值。

 

4.2 電場仿真

 

使 用 時 域 有 限 差 分（ finite-difference  time-domain，FDTD）算法進行射頻線圈內電磁場的仿真。仿真中采用與實際射頻線圈同樣結構和尺寸的16腿的高通鳥籠線圈（見圖5）。

 

鹽水體模的尺寸參數與實際測試環境中的體模保持一致。鹽水電導率設置為0.47 S/m，相對介電常數設置為78。網格大小設置為2 mm，邊界條件設置為吸收邊界。線圈使用64 MHz正弦信號作為激勵信號，調節線圈上的電容值，使其在64 MHz的頻率下諧振。

 

4.3 實測電場與仿真電場比對

 

從仿真結果中提取體模中心層面上的電場，其分布如圖6(a)所示。為了驗證測試環境中實際電場與仿真的一致性，選取體模中心層面，半徑分別為r=16 cm和r=8 cm的圓環上的24個點作為校準點，使用電場量測探棒對校準點處的電場進行實測，同時也提取上述位點的仿真電場。

圖5   高通鳥籠線圈

Fig.5  High-pass birdcage coil

 

由于仿真中很難直接將激勵源大小設置成與實際測試環境完全一致，為了在同一尺度下對仿真電場值和實測電場值進行比對，需要對其進行歸一化處理。選取r=16 cm，標號為1的校準點的數據，計算仿真電場值與實測電場值之間的比例因子，將所有點位的仿真電場值按照上述比例因子進行縮放，結果如圖6(b)所示。從圖中可以看出，仿真電場與實測電場的數值具有良好的一致性。經分析，24個校準點的仿真與實測電場值之間的最大偏差為11.97%，最小偏差為0%，平均偏差為5.85%。

圖6   仿真和實測數據對比

Fig.6  Comparison of the simulated and measured data

 

5、結論

 

本研究采用機械臂定位技術和基于Python的軟件開發平臺，完成了高精度自動化的集成射頻測試環境構建工作。本測試環境形成的電場與計算機仿真得到的電場可實現良好匹配，為植入物射頻熱效應評估奠定了良好的基礎。同時，本研究也為希望采用定制化開發路線進行射頻測試環境構建的企業和研究機構提供了清晰的技術路線，填補了國內該領域的空白。

 

目前，本研究僅提出了64 MHz（1.5 T）射頻環境的構建方案，針對3T磁共振設備及其對應的128 MHz射頻環境等熱點問題將在后續研究中持續開展。

 

參考文獻

 

[1] AISSANI S, LAISTLER E, FELBLINGER J. MR safetyassessment of active implantable medical devices[J].Radiologe, 2019, 59(Suppl 1): 40-45.

 

[2] JABEHDAR MARALANI P, SCHIEDA N, HECHT E M, et al. MRI safety and devices: an update and expertconsensus[J]. J Magn Reson Imaging, 2020, 51(3): 657-674.

 

[3]  HENDERSON J M, TKACH J, PHILLIPS M, et al. Permanent neurological deficit related to magnetic resonance imaging in a patient with implanted deep brainstimulation electrodes for Parkinson's disease: case report[J]. Neurosurgery, 2005, 57(5): E1063.

 

[4] WINTER L, SEIFERT F, ZILBERTI L, et al. MRI-related heating of implants and devices: a review[J]. JMagn Reson Imaging, 2021, 53(6): 1646-1665.

 

[5] KAINZ W, NEUFELD E, BOLCH W E, et al. Advancesin computational human phantoms and their applicationsin biomedical engineering−a topical review[J]. IEEETrans Radiat Plasma Med Sci, 2019, 3(1): 1-23.

 

[6] ISO. Assessment of the safety of magnetic resonanceimaging for patients with an active implantable medicaldevice: ISO/TS 10974: 2018[S]. Switzerland: IHS Markit,2018.

 

[7] ASTM. Standard test method for measurement of radiofrequency induced heating on or near passive implantsduring magnetic resonance imaging: ASTM F2182:2019e2[S]. United States: ASTM International, 2019.

 

[8] ZENG Q, WANG Q, KAINZ W, et al. Impact of RFshimming on RF-induced heating near implantablemedical  electrodes in a 3T MRI coil[J]. IEEE TransElectromagn Compat, 2018, 62(1): 52-64.

 

[9] MCELCHERAN C E, GOLESTANIRAD L, IACONOMI, et  al. Numerical simulations of realistic leadtrajectories and an  experimental verification support theefficacy of parallel radiofrequency transmission to reduceheating of deep brain stimulation implants during MRI[J].Sci Rep, 2019, 9(1): 2124.

 

[10] KABSCH W. A solution for the best rotation to relate twosets of vectors[J]. Acta Crystallogr, 1976, 32(5): 922-923.

 

【文章來源】中國醫療器械雜志研究與論著 2024年 48卷 第3期