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電容式超聲換能器在醫療領域的研究進展

MEMS ? 來源:MEMS ? 2023-09-12 09:34 ? 次閱讀
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近年來,隨著醫療診斷技術對微創及精準度的要求越來越高,超聲成像檢查已經逐漸成為非侵入性檢查診斷的主要方法之一。基于超聲技術的彩超、B超等在醫療診斷領域得到了廣泛應用,高強度聚焦超聲(HIFU)無創外科更是被譽為21世紀治療腫瘤的最新技術。電容微機械超聲換能器(CMUT)作為超聲醫療技術中的核心器件,依靠靜電力引起薄膜振動發出超聲波,具有易于與電子產品集成、可大型陣列化、與人體組織阻抗匹配良好、機電轉換效率高、靈敏度高、頻帶寬和成本低等傳統壓電換能器無法匹敵的優點,成為超聲成像技術領域的新秀。

據麥姆斯咨詢報道,近期,天津工業大學李曉云課題組在《傳感器與微系統》期刊上發表了題為“電容式超聲換能器在醫療領域的研究進展”的綜述性論文,簡述了CMUT的工作原理,總結了CMUT的主要制造工藝和在超聲醫療領域中的應用,并對其未來發展進行了展望。

CMUT制造工藝研究進展

(1)犧牲層釋放工藝

犧牲層釋放工藝多采用非晶硅(Si)或多晶硅作為犧牲層,以氮化硅(Si?N?)作為上層振膜及空腔側壁,利用氫氧化鉀(KOH)溶液刻蝕犧牲層得到空腔,最后鍍鋁(Al)層作為電極層。

為探索柔性材料在CMUT制造工藝中的可行性,Gerardo C. D.等人通過使用聚合物材料作為振膜,制備出了基于聚合物薄膜的CMUT(圖1)。此工藝以Omnicoat聚合物作為犧牲釋放層,將上電極封裝在SU-8聚合物振膜內部,使工作電壓降低到10 V直流電壓疊加12 V的交流電壓。此工藝制成的CMUT還可以獲得1.5 MHz諧振頻率以及高達106%的帶寬比。除上述優點外,該工藝流程更為簡單,所用材料也更廉價。

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圖1 基于聚合物薄膜的犧牲層釋放工藝

近年來,對低頻高分辨率成像系統的需求日益增長,其中利用犧牲層釋放工藝在絕緣襯底上制造的2D陣列成像效果突出。圖2為劉嘉俊等人基于犧牲層釋放工藝研制的一種帶孔陣列的CMUT剖面圖。在犧牲層釋放工藝基礎上制成的2D帶孔陣列相較于同類換能器具有更強的超聲波穿透能力,同時200 kHz的低工作頻率和2.5 ns的最小時延分辨率也促進了快速高分辨率成像。

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圖2 CMUT模型的俯視圖與剖面主視圖

(2)晶圓鍵合工藝

經典的晶圓鍵合技術中晶圓鍵合步驟對表面粗糙度和潔凈度等問題非常敏感,成品率低,并且后期工藝復雜性大,適用范圍有限。硅的局部氧化工藝是晶圓鍵合工藝的一種改進,與傳統晶圓鍵合工藝相比,它的間隙高度更好控制,寄生電容有所降低。此外,為適應低溫環境,降低器件性能對CMUT表面粗糙度要求,陽極鍵合工藝順勢而生。梁留洋等人研制了基于陽極鍵合的CMUT。該工藝是先在高摻雜的硅襯底上沉積下電極,并在頂部陽極鍵合硅晶圓形成氮化硅振膜。沉積的二氧化硅層可防止極板與底部電極接觸時發生電短路,并且充當中間粘結層。此工藝可在較低的溫度下進行小接觸面鍵合,在7.5 MHz的工作頻率和140 V直流電壓下帶寬比可達170%左右,因此,實現了更寬帶寬的高分辨率成像。

CMUT陣列在醫療領域的應用

(1)CMUT陣列在超聲成像中的應用

目前,超聲成像領域應用比較廣泛的陣列為一維相控陣和二維相控陣。一維超聲換能器多用于腸道成像診斷;二維相控陣換能器多用于婦科及臟器官檢查;眼科成像則常采用單陣元換能器。

為提高簡單陣列的成像幀率,譚清源等人研制出一種線性環形陣列用于內窺鏡成像,陣列如圖3所示。該CMUT環陣由128個陣元的線陣圍繞而成,陣元間距為0.041 mm,圓環陣的中心頻率可達8 MHz。此環形陣列相較于線性陣列成像面積更廣,60%的帶寬比促進了高分辨率成像。

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圖3 一維環形陣列

(2)CMUT陣列在超聲治療中的應用

近幾年,CMUT被證明在超聲治療方面有著巨大的潛能,成為超聲治療的新方向。Yooh H S等人設計了一種基于8 mm × 8 mm,32 × 32單元的二維CMUT陣列的高強度聚焦超聲治療系統,陣列如圖4所示。依據相位延遲來劃分的陣列通道解決了大陣列的復雜性。在40 V直流電壓和60 V交流電壓下,病理組織表面壓力可達到1.2 MPa,在焦點處其壓力甚至可達8.5 MPa,可在瞬間產生損傷。結果表明,該CMUT陣列能同時支持成像和高強度聚焦超聲操作,具有廣闊的應用前景。

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圖4 二維CMUT陣列

總體而言,雖然當前超聲醫療市場依舊以壓電式超聲換能器為主導地位,但性能的優越性將使CMUT逐步趕超壓電式超聲換能器在超聲醫療中的地位,并為超聲醫療領域帶來新前景。但是,CMUT在超聲治療領域目前仍處于研究階段,應用方向多以高強度聚焦超聲治療為主,缺少創新,所以仍然需要一段時期的開發與探索。







審核編輯:劉清

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原文標題:綜述:電容式超聲換能器在醫療領域的研究進展

文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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