基于马尔可夫链蒙特卡洛方法的软组织激光消融温度分布优化研究

针对激光消融(LA)治疗中温度预测精度受模型局限性和参数不确定性的问题，研究人员结合延迟拒绝自适应Metropolis(DRAM)算法与生物热方程，量化了激光标准偏差(δ)、吸收系数(α)和热导率(k)对温度分布的影响（相关系数分别为-0.64、-0.36和0.15）。通过离体猪肝实验验证，模型预测误差控制在1.0±0.5°C内，为实时能量调控提供了理论依据。

　　

激光技术近年来在癌症治疗领域展现出巨大潜力，其中激光消融（Laser Ablation, LA）因其微创性和低副作用备受关注。然而，精准控制治疗区域温度仍是临床面临的挑战——温度过高会损伤健康组织，过低则无法彻底灭活肿瘤。现有生物热模型受限于参数不确定性，如组织吸收系数（α）和热导率（k）的个体差异，导致预测偏差可能影响疗效。

针对这一难题，欧洲研究委员会（ERC）资助团队创新性地将延迟拒绝自适应Metropolis（Delayed Rejection Adaptive Metropolis, DRAM）算法与Pennes生物热方程耦合，通过马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）方法优化关键参数。研究采用离体猪肝构建实验模型，利用纤维布拉格光栅（Fiber Bragg Grating）传感器实时监测温度场，验证了激光标准偏差（δ）对温度分布的显著负相关性（r=-0.64），这一发现为临床激光能量调控提供了量化依据。

关键技术包括：1）DRAM-MCMC参数优化框架；2）基于Pennes方程的三维生物热模型；3）离体猪肝LA实验平台；4）光纤温度传感系统。通过20组参数扰动实验（±80%名义值范围），最终实现1.0±0.5°C的预测精度。

参数选择
通过互信息分析确定δ、α、k和比热容（C_p）为关键变量，其中δ与最高温度呈现强负相关，而k仅显示弱正相关（r=0.15）。

生物热传输模型
改进的Pennes方程引入激光热源项，量化了径向（r）与轴向（z）热传导对温度梯度的影响，其中ρC_p(?T/?t)项揭示了组织蓄热特性的时空变化规律。

结论与意义
Leonardo Bianchi和Paola Saccomandi团队证实，DRAM算法能有效解决生物热模型参数不确定性问题。该研究不仅将LA温度预测误差缩小至临床可接受范围，更创新性地实现了参数分布的动态可视化，为术中实时决策（如激光功率调整）提供了数据支持。相关成果发表于《Journal of Thermal Biology》，为个性化LA治疗方案设计奠定了方法论基础。