聚焦超声技术是一种非侵入性治疗方法，将超声能量聚焦在大脑几毫米处，包括深层区域，在不打开颅骨的情况下治疗神经系统疾病。它已被应用于治疗抑郁症和阿尔茨海默病等各种疑难脑部疾病，因为它最大限度地减少了对周围健康组织的影响，并减少了并发症和感染等副作用。然而，由于难以实时反映不同患者头骨形状不同而导致的超声波失真，迄今为止其使用受到了限制。
韩国科学技术研究院(KIST)仿生学研究中心 Kim, Hyungmin 博士领导的研究团队 开发了一种基于生成式 AI 的实时声学模拟技术，可预测并纠正超声焦点位置的失真在聚焦超声治疗期间由头骨实时引起的。截至目前，AI仿真模型在无创聚焦超声治疗技术领域的临床适用性尚未得到验证。
为了预测不可见的声学焦点的位置，目前使用基于治疗前拍摄的医学图像的导航系统，该系统提供有关患者和超声换能器的相对位置的信息。然而，它们由于无法解释头骨引起的超声波失真而受到限制，尽管已经使用各种模拟技术来补偿这一点，但它们仍然需要大量的计算时间，使得它们难以在实际临床实践中应用。
研究团队通过基于生成对抗神经网络(GAN)的人工智能模型开发了实时聚焦超声模拟技术，GAN是一种广泛用于医学领域图像生成的深度学习模型。该技术将反映超声波声波变化的三维模拟信息更新时间从14秒缩短至0.1秒，平均最大声压误差小于7%，焦点位置误差小于6毫米，均在现有模拟技术的误差范围内，增加了临床应用的可能性。
研究团队还开发了一种基于医学图像的导航系统，以验证所开发技术的性能，以便将其快速部署到现实世界的临床实践中。该系统可以根据超声换能器的位置以5 Hz的速率提供实时声学模拟，并成功地在聚焦超声治疗过程中实时预测超声能量和颅骨内焦点的位置。
此前，由于计算时间较长，超声换能器必须精确定位在预先规划的位置才能利用仿真结果。然而，随着新开发的模拟引导导航系统，现在可以根据实时获得的声学模拟结果来调整超声焦点。未来，有望提高聚焦超声的准确性，通过能够快速应对治疗过程中可能出现的意外情况，为患者提供安全的治疗。
KIST 的 Kim, Hyungmin 博士说：“随着这项研究提高了聚焦超声脑部疾病治疗的准确性和安全性，更多的临床应用将会出现。” “为了实际使用，我们计划通过多样化超声处理环境(例如多阵列超声换能器)来验证系统。”
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