Nature Communications | “三维毛细血管CT”问世？新超声技术实现全器官微血管高清四维成像

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长期以来，医生像透过一根吸管观察人体内部的“生命之河”（血液循环）。2025年10月28日，发表在《Nature Communications》的一项结合多透镜阵列与超声定位显微技术的新方法，由来自法国巴黎物理医学研究所团队完成，首次能以毫米级视野、微米级分辨率、三维动态地“看见”并量化整个器官——从心脏、肾脏到肝脏——的完整微血管网络与血流动力学。这项技术成本仅为传统方案的1/5，却有望成为连接基础研究与临床诊断的桥梁，为微循环疾病的早期发现与AI驱动的精准医疗打开全新局面。

被“困住”的微循环：影像技术的三大死结

要理解人体的健康与疾病，观察其内部的微循环（毛细血管级别的血流）至关重要。这如同观察一个城市的交通，只看主干道（大血管）远远不够，真正决定城市活力的，是延伸到每个街区的毛细血管网络。然而，要“看清”并“追踪”整个器官的微循环，一直是医学影像领域的巨大挑战。

现有技术方案存在三大根本性瓶颈：

视野与分辨率的“鱼与熊掌”：临床金标准CT血管造影能看清大血管的解剖结构，但辐射强、无法动态评估血流，且对微血管分辨率不足。4D血流MRI虽能评估血流动力学，但空间分辨率有限（毫米级），且成本高昂、普及性差。

超声的“天花板”：超声波成像成本低、便携，但其分辨率受限于物理衍射极限，通常只能看到几百微米以上的结构，无法窥见微血管。传统的超声定位显微镜技术能通过追踪造影微泡实现超分辨率成像，但此前多限于小动物（如小鼠）的2D或小范围3D成像，因其探头复杂，若想覆盖人类器官，需要数千个通道，硬件成本和技术复杂度呈指数级上升。

数据的鸿沟：为了获得器官尺度的微循环动态信息，每秒钟需要处理高达3000亿体素的数据，这是一个令现有系统窒息的数据量级。

简言之，我们需要一种既能看得广（覆盖整个器官）、又能看得清（微米级分辨率）、还要看得动（三维动态血流）、并且用得起的影像技术。这正是法国研究团队试图攻克的终极目标。

透镜的魔法：用“泛光灯”取代“手电筒”的声学革命

这项研究的核心，是一个看似简单、实则巧妙的硬件革新：多透镜超声阵列。它摒弃了传统密集阵列为提高分辨率而不断增加微小阵元数量的“军备竞赛”思路，转而采用一种“大阵元 + 透镜”的逆向工程思维。

图1：多透镜阵列探头的定义、模拟研究及与传统方法的比较。

创新原理拆解

1）设计哲学

团队设计了一个由252个大尺寸压电元件（每个尺寸为3个声波波长）组成的大孔径（104 × 82 mm²）阵列。相比需要15042个小元件的传统方案，元件数量减少了98%。

2）核心“魔法”：复合发散透镜

大元件的痛点：单个大元件发射的声波指向性太强，像一束手电筒光，视野窄。

透镜的作用：在每个大元件前，集成了一个由平凸透镜和平凹透镜组成的复合发散透镜。根据斯涅尔定律，透镜改变了声波在不同介质（透镜材料与生物组织）中的传播速度，从而强制将“手电筒光”扩散为“泛光灯”，在不牺牲大元件高灵敏度和高能量输出的前提下，极大地拓宽了声束的覆盖角度（低指向性）。

3）结合“软件大脑”：3D超声定位显微镜

向血管内注射造影微泡，用上述阵列进行超高速（312.5 Hz体帧率）三维成像，精准定位并追踪成千上万个微泡的运动轨迹。通过长时间积累和复杂的算法处理，最终重建出远超衍射极限分辨率的三维微血管结构和血流速度场。

新旧技术关键指标对比

特性维度	传统密集矩阵探头 (技术瓶颈)	新型多透镜阵列 (本研究突破)
阵元数量	成千上万（例如覆盖相同孔径需15042个）	仅252个
单阵元尺寸	小（约半波长，追求分辨率）	大（3倍波长，追求灵敏度与能量）
声束特性	高指向性（视野受限）	低指向性 + 高能量（大视野高穿透）
硬件复杂度	极高，通道数多，成本昂贵（约100万美元）	极简，通道数少，成本低廉（<20万美元）
成像视野 (FOV)	小，通常局限于局部区域	超大，达 120 × 100 × 82 mm³，覆盖整个器官
空间分辨率	受限于衍射极限（数百微米）	超越衍射极限，可达75-200 μm
应用场景	局部、浅表或小动物成像	大型动物/人类全器官（心、肝、肾）成像

这项技术的巧妙之处在于，它用光学领域的透镜思维解决了声学领域的硬件难题，通过物理层面的创新设计，将硬件复杂度与成本降至极致，为高性能三维超分辨率超声成像的大规模临床应用铺平了道路。

从硅片到活体：一张覆盖全器官的“血管动态地图”如何绘成

研究团队通过模拟 → 体外 → 离体 → 活体的完整链条，严谨地验证了这套系统的能力。

1）模拟与体外验证

透镜效果验证：模拟显示，带有复合透镜的大元件，其角向指向性（-6 dB）达到33.17°，是同等大小无透镜元件的3倍多，证实了其扩宽视野的能力。

分辨率与流速测量：在体外流管模型中，系统成功重建了微泡密度与流速的三维图。通过分析泊肃叶流速剖面，证明了其空间分辨率高达75微米（λ/20），并精确量化了不同设定流速（R² = 0.98）。

图2：多镜头阵列的体外验证。

2）离体全器官成像（猪心）

在灌流离体猪心中，系统以史无前例的 120 × 100 × 82 mm³ 的成像体积，首次完整绘制了整个冠状动脉树的三维地图（图3）。不仅看清了血管结构，还测得了血流速度剖面，为心血管研究提供了前所未有的细节。

图3：一只离体猪心的三维冠状动脉分布图。

3）活体成像（猪肾与猪肝）

肾脏：在活体猪中，成功对肾脏进行了 60 × 80 × 40 mm³ 体积的成像，获得了147微米的空间分辨率。系统不仅区分了动脉（红色，向上流）和静脉（蓝色，向下流），还验证了血管半径与流量的关系符合默里定律（幂律指数2.13，R²=0.70），这是血管系统“设计最优性”的体现。

肝脏：尽管面临呼吸、心跳等多重运动干扰，系统仍成功对 65 × 100 × 82 mm³ 的肝区进行成像，分辨率为200微米，并成功区分了门静脉（无搏动，均匀流速）、肝动脉（搏动性）和肝静脉（搏动性）的血流特征。

运动校正：针对活体生理运动，开发了基于三维能量多普勒的块间刚性运动校正算法，显著提升了血管结构的对齐度和图像质量。

图4：体内猪肾脏。

这些实验系统性、阶梯式地证明了：多透镜阵列+3D ULM技术，确实有能力在大型动物身上，以接近临床可接受的条件下，实现全器官尺度的高分辨率、功能性微循环成像。

从实验室到病床：当微循环成为可量化的临床指标

这项技术一旦走向成熟，其影响将是革命性的。

重塑生物医学研究范式：它将使在大型动物模型（如猪）上进行与人类生理更接近的全器官微循环研究成为常规。从心血管疾病、慢性肾病到肝纤维化，研究人员将能在三维空间中量化病理改变，极大加速新药研发和对疾病机制的理解。

开辟全新临床诊断路径：

早期诊断：为慢性肾病、小血管病、早期肝纤维化等目前缺乏有效无创定量诊断工具的疾病，提供前所未有的检测手段。
器官移植评估：可用于评估供体心脏、肾脏的微血管质量，辅助移植决策。
治疗监测：实时、定量地评估针对微循环的疗法（如抗血管生成药物）是否起效。

赋能AI与数字孪生：该技术产生的海量、高保真的全器官血管与血流四维数据集，正是训练高级AI算法、构建个人“血管数字孪生”模型所亟需的“燃料”。未来，医生或许能在虚拟模型中模拟药物对你个人血管网络的影响，实现真正的个性化医疗。

商业化前景：其低于20万美元的系统成本，远低于高场强MRI或高端CT，且基于成熟的超声平台，使其具备了大规模部署于研究型医院甚至顶级临床中心的潜力。它并非要取代CT或MRI，而是在微循环功能成像这一细分且关键的空缺领域，建立了一个高性价比的解决方案。

未完成的革命：技术与临床之间的最后几公里

尽管前景广阔，我们必须清醒地看到这项技术走向广泛应用前必须翻越的几座大山：

分辨率仍有提升空间：当前75-200微米的分辨率足以观察小动脉、小静脉，但仍无法清晰分辨直径小于10微米的最细的毛细血管。未来需开发更高频率（2-3 MHz）的透镜阵列，在穿透深度和分辨率间寻找新平衡。
活体成像的挑战：肝脏成像结果目前细节仍较粗略，反映了在复杂生理运动和解剖结构（如肋骨遮挡）下成像的难度。需要进一步优化微泡注射协议、采集时长和针对性的运动校正算法。
探头舒适性与适应性：大尺寸探头在施加压力以确保声学耦合时可能造成患者不适。需要设计声学透射垫，并针对不同器官（如经颅脑成像）开发特定形状的探头。
临床转化路径：目前的研究仍处于大型动物实验阶段。迈向人类临床试验，需要解决微泡造影剂在人体中的安全性与标准化注射方案、针对人体不同部位（如通过颅骨进行脑成像）的探头优化等一系列问题。
算法与数据处理：虽然栅瓣在ULM处理中被有效过滤，但在传统的B模式或多普勒成像中仍可能造成伪影。需要发展更先进的波束形成或后处理算法。同时，海量数据的实时处理与可视化也是工程化的一大挑战。

结语： 这项研究代表了一种典型的突破性创新——不是通过更复杂、更昂贵的“堆料”，而是通过跨学科的物理洞察和巧妙的工程设计，将不可能变为可能。它为我们窥视生命最细微处的节律打开了一扇新窗。然而，从实验室的“惊艳演示”到临床的“可靠工具”，中间依然是一条需要科学家、工程师和临床医生共同跋涉的漫漫长路。我们期待的，是这扇窗最终变成一扇门。

▼参考资料

[1]Haidour, N., Favre, H., Mateo, P. et al. Multi-lens ultrasound arrays enable large scale three-dimensional micro-vascularization characterization over whole organs. Nat Commun 16, 9317 (2025).
https://doi.org/10.1038/s41467-025-64911-z

END

编辑 | 郝娅婷

排版 | 张艳青

审核 | 医工学人理事会

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