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生物电阻抗成像技术研究

作　者: 范文茹
导　师: 王化祥
学　校: 天津大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 电阻抗成像图像重建算法激励模式肺功能成像肺通气指标
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

生物电阻抗成像技术(Biological electrical impedance tomography,BEIT)是一种新型无损功能成像技术。其基本原理是根据人体内不同组织器官在不同生理或病理状态下具有不同的阻抗特性。通过配置体表电极阵列施加一定频率的低幅交变安全电流,并通过扫描电极测量电压数据,重构被测组织或器官的断层分布图像,从而提取与人体生理、病理状态相关组织或器官的电特性信息。BEIT具有安全无辐射、非侵入、低成本、便携、可视化等优点,可实现长期、动态、连续图像监测。本课题基于人体呼吸过程的BEIT图像监护技术进行系统研究:1、对图像重建算法展开研究。基于广义Tikhonov正则化算法,针对图像重建算法的分辨率、鲁棒性、实时性等指标,分别提出最大熵正则化算法有效提高了EIT成像精度,消除图像伪影;引入先验信息构建正则化矩阵,改进人体肺部呼吸EIT成像效果;组合算法克服了单一迭代中收敛慢及半收敛现象,增强了算法的鲁棒性;基于预处理技术的组合算法则在保证成像分辨率和稳定性的前提下,进一步提高算法的实时性。2、研究三维EIT电极结构与激励模式,获取三维场空间分布信息。为获取更好的三维图像重构结果,必需构建多层传感器阵列系统,以增加独立测量数据量。文中介绍两种三维电极分布模型,并对四种不同激励模式进行研究。此外,针对三维EIT成像提出了一种新的图像重建算法,在保证算法稳定性前提下,有效提高了重建分辨率和实时性。3、基于MEIT-TJU数字EIT系统对人体肺部呼吸过程进行实时监测,并分别对测量数据以及重建图像序列进行分析研究,挖掘有效信息。4、对三维人体模型进行仿真研究。根据人体胸部CT扫描图,分别构建2.5D和3D不同程度肺萎陷模型,分析比较电导率特性与复电导率特性对于不同模型EIT图像重构的影响。基于EIT引入几种肺通气量指标分析评价各种状态下肺部通气量变化,对比不同电特性对通气指标参数计算的影响。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-9
第一章绪论  9-21
  1.1 医学电阻抗成像技术  9-15
    1.1.1 医学EIT 的背景简述  9-10
    1.1.2 医学EIT 的发展历程  10-15
  1.2 肺部EIT 发展现状  15-20
    1.2.1 国外发展现状  15-19
    1.2.2 国内发展现状  19-20
  1.3 肺部EIT 面临的挑战  20-21
  1.4 本课题主要研究内容和创新点  21
第二章电阻抗成像理论基础  21-33
  2.1 EIT 敏感场的数学模型  23-26
    2.1.1 电阻层析成像(ERT)敏感场  24
    2.1.2 电阻抗层析成像（EIT）敏感场  24-25
    2.1.3 边界条件  25-26
  2.2 EIT 正问题求解  26-29
  2.3 EIT 逆问题  29-32
    2.3.1 动态成像  29-31
    2.3.2 静态成像  31-32
  2.4 小结  32-33
第三章 EIT 图像重建算法研究  33-61
  3.1 广义Tikhonov 算法  33-34
  3.2 最大熵正则化算法  34-45
    3.2.1 最大熵正则化  35-37
    3.2.2 灵敏度矩阵归一化  37-38
    3.2.3 仿真与实验  38-45
  3.3 基于先验信息的Tikhonov 算法  45-51
    3.3.1 构建正则化矩阵L  45-48
    3.3.2 正则化参数选取  48-49
    3.3.3 仿真与实验  49-51
  3.4 GMRES 正则化组合算法  51-56
    3.4.1 GMRES 算法  51-52
    3.4.2 GMRES-Tikhonov 组合算法  52-53
    3.4.3 仿真与实验  53-56
  3.5 基于预处理技术的组合正则化算法  56-60
    3.5.1 预处理—组合算法  57-58
    3.5.2 仿真与实验  58-60
  3.6 小结  60-61
第四章三维电极激励模式与图像重构  61-82
  4.1 三维电极模型与激励模式  61-70
    4.1.1 电极结构  61-62
    4.1.2 激励模式  62
    4.1.3 评价指标  62-64
    4.1.4 仿真实验与结果  64-70
  4.2 三维图像重构算法  70-81
    4.2.1 PLSQR 算法  71-73
    4.2.2 正则化参数选取  73-74
    4.2.3 子空间选取  74-76
    4.2.4 实验结果  76-81
  4.3 小结  81-82
第五章肺功能成像实验数据分析  82-102
  5.1 系统与实验设计  82-84
    5.1.1 MEIT-TJU 系统  82-83
    5.1.2 实验设计  83-84
  5.2 实验数据分析  84-93
    5.2.1 时序分析  85-86
    5.2.2 频谱分析  86-88
    5.2.3 ROI 数据提取及频谱分析  88-93
  5.3 肺功能性成像  93-95
  5.4 PCA 算法特征提取  95-101
    5.4.1 PCA 算法  95-96
    5.4.2 实验结果  96-101
  5.5 小结  101-102
第六章三维肺部模型EIT 仿真研究  102-114
  6.1 三维胸部模型构建  103-107
    6.1.1 人体胸部模型  103-105
    6.1.2 肺萎陷模型  105-107
  6.2 评价参数  107-108
    6.2.1 电流密度  107
    6.2.2 通气量指标  107-108
  6.3 仿真实验与结果  108-113
    6.3.1 电流密度  108-109
    6.3.2 图像重建结果  109-111
    6.3.3 通气量指标  111-112
    6.3.4 通气量比  112-113
  6.4 小结  113-114
第七章总结与展望  114-116
参考文献  116-127
发表论文与参加科研情况说明  127-129
致谢  129

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