一种减小边界变形影响的电阻抗成像方法

文档序号:8419566阅读:224来源:国知局
一种减小边界变形影响的电阻抗成像方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电阻抗成像技术领域,具体涉及一种减小边界变形影响的电阻抗成像 方法。
【背景技术】
[0002]EIT肺功能成像,提取对血液、气体和肺脏组织成份及其变化等具有独特鉴别力的 电特性信息,以图像形式实现肺脏区域性肺功能状态检测与连续监护。具有功能成像、无损 伤和医学图像监护三大突出优势。
[0003] 在进行EIT肺功能测量时,人体胸部边界是更接近于椭圆的不规则形状,并随呼 吸和体位的变化而改变。由呼吸和体位变化引起的这种电极移动既反映了呼吸过程中通气 量的变化,包含了有用信息,也造成了电极位置的不确定,最终会导致显著误差,甚至导致 成像失败。研究结果表明,当测量边界变形1%时就会导致显著的成像误差。
[0004] 因此必需建立一种方法减小或消除这种由于呼吸时边界形状改变带来的图像失 真,才能正确提取肺功能有用信息,否则EIT肺功能图像质量难以保证。

【发明内容】

[0005] 针对在进行人体胸、腹部EIT测量时由于呼吸和体位变化造成显著成像误差的问 题,本发明的目的在于,建立一种图像重建方法,将电极边界形变和运动问题融入重建算 法,巧妙地将重建内部阻抗图像和重建边界电极运动状况两部分结合起来,改善由于边界 形变和电极运动带来的重建图像失真问题。
[0006] 为实现上述目的,本发明采用一种基于扩充雅可比(Jacobian)行列式的正则化 EIT图像重建方法,其特征是,将边界形变信息扩充入雅可比行列式,采用最大后验规则化 算法,改善病态性,通过噪声和图像协方差矩阵的高斯先验估计得到最终的电阻率分布和 边界形变。该方法的关键是先验信息和正则化参数的确定以及病态性的改善。
[0007] 通过边界电极阵列注入电流并测量边界电压,定义每帧的测量为: Z= ' -\ =Av,在t丨和t2期间,物体内部的电导率变化是Acr= ' _%,用一个%X丄的 矢量表示,边界形变用nDnEX1的矢量表示,nD是维数(2D或者3D)。重建图像用f( 〇 )表 示,同时反应了电导率变化和边界运动。
[0008] 基于有限元模型,通过微分算子F,根据电导率变化和电极运动,计算出与电导率 〇h分布相关的边界电位。
[0009] Z=F (〇) I〇h (1)
[0010] 这样,EIT正问题就可以用线性化模型表示为z=Jx+n,J是雅可比行列式。计算中, 由于J有相当大的条件数,不能通过最小二乘解估计得到f(〇 ')。
[0011] 采用最大后验的正则化技术获得图像估计,包含了噪声高斯先验估计和图像协方 差乙"和乙x的求解。通过最小化问题给出了图像估计f(〇 '),如式⑵:
【主权项】
1. 一种减小边界变形影响的电阻抗成像方法,其特征是,将边界形变信息扩充入雅可 比行列式,采用最大后验规则化算法,改善病态性,通过噪声和图像协方差矩阵的高斯先验 估计得到最终的电阻率分布和边界形变,补偿由于呼吸造成的边界形变和电极位置不确定 的影响,减小重建图像的伪差,提高胸腹部EIT成像的准确性。
【专利摘要】本发明公开了一种减小边界变形影响的电阻抗成像方法。该方法针对在进行人体胸腹部EIT测量时由于呼吸引起的边界形变而带来的重建图像失真问题,建立了一种图像重建方法,将电极边界形变和运动问题融入重建算法,基于扩充雅可比行列式的正则化EIT图像重建方法,采用最大后验规则化算法,改善病态性,通过噪声和图像协方差矩阵的高斯先验估计得到最终的电阻率分布和边界形变。经试验,该方法可有效减小呼吸时边界变形的对成像结果的影响,提高EIT胸腹部成像的准确性。
【IPC分类】G06T5-00, G06T11-00, A61B5-053
【公开号】CN104739407
【申请号】CN201310752365
【发明人】王妍, 沙洪, 赵舒, 王磊, 王宏, 宫韦彦, 任超世
【申请人】中国医学科学院生物医学工程研究所
【公开日】2015年7月1日
【申请日】2013年12月30日
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