人体肺功能生物电阻抗成像技术

阻抗

27卷5期2008年10月

中　国　生　物　医　学　工　程　学　报

ChineseJournalofBiomedicalEngineeringVol.27　No.5

October　2008

人体肺功能生物电阻抗成像技术

陈晓艳

12

1,2

　王化祥

13

　石小累　范文茹

11

(天津大学电气与自动化工程学院,天津　300072)

(天津科技大学电子信息与自动化学院,天津　300222)

摘　要:研究的目的在于改进生物电阻抗(EIT)重建图像质量方法。首先,采用自适应多重网格法,依据后验误差的估计,基于自适应网格剖分加速线性方程组的求解,并根据多重网格算法细分相关场域,获得圆形场域的人体呼吸过程图像;然后,研究结合先验知识的图像重建算法,根据肺部组织结构及阻抗特性,采用有限元仿真软件

COMSOL求解正问题,获取融合先验知识的灵敏度系数矩阵。人体肺呼吸功能实时成像结果表明,即使采用较少的

网格单元,仍可获得较高精度的正问题解,具有较高的图像质量。

关键词:生物电阻抗成像;肺功能成像;图像重建;多重网格法;先验知识

LungFunctionalImagingBasedonMedicalCHENXiao2Yan1,2　WANG12Ru1

1

2

(Schoolof,sity,Tianjin300072)

(In,UniversityofScienceandTechnology,Tianjin300222)

Abstract:imagereconstructedalgorithmwaspresentedforthemedicalelectricalimpedancetomography(EIT).Firsttheadaptivemulti2gridalgorithmwasemployedbywhichthesequenceofcomputationalgridswassuccessivelyrefinedthroughtheposteriorerrorandtheadaptivegridsrefinement,thelungventilationwasimagedconsideringthefieldascircle.ThenthesensitivitymatrixwassolvedbycommercialsimulationsoftwareCOMSOLconsideringthestructureandresistivityoflung,thepriorinformationwasadoptedtoreconstructthelungconductivitydistribution.Onthelungventilationimagingsystem,twostepswereavailabletoreconstructthefunctionalrespirationprocessimageinreal2time.Theimagesindicatedthatahigheraccuracysolutionoftheforwardequationandthehigherspatialresolutionofimagescouldbeachieved.

Keywords:medicalelectricalimpedancetomography(EIT);inverseproblem;imagereconstruct;lungfunctionalimaging;priorinformation

中图分类号　R318　　文献标识码　A　　文章编号025828021(2008)0520663206

引言

　　电阻抗层析成像技术(EIT)通过配置于人体体

表的一组阵列电极,施加一定频率的低幅值交变电流或电压激励(安全电流小于5mA),并通过扫描阵列电极获取一组电压数据,提取与人体生理、病理状态相关的组织或器官的电特性(阻抗、导纳、介电常数等)信息,经数据采集单元并行处理后送至重构计

收稿日期:2008201220,修回日期:2008206220。

算机,运用求解被测物场电磁逆问题的图像重建算法,在屏幕上再现被测组织或器官的断层二维Π三维

[1-3]

分布图像。

目前,EIT技术用于呼吸系统的基础临床研究主要包括两方面:一方面是肺部充盈障碍,如肺气阻的检测研究;另一方面是肺血管床病变,如肺气肿和

[4]

肺动脉高血压的EIT诊断的可行性研究。由于肺组织膨胀和收缩时阻抗变化大,肺吸入空气量同阻

基金项目:(国家自然科学基金重点项目(50337020);国家科技支撑计划(2006BAI03A00)。3通讯作者。　E2mail:hxwang@http://doc.guandang.net

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664

[5]

中　国　生　物　医　学　工　程　学　报27卷

Ω

k=1,2,…,m

式中,<是场域内的电压分布,m是单元数。

(2)单元k内,边界上在法线方向的跳变为λk,有

λk=

究了EIT技术正问题和逆问题的基础上,提出改

进重建图像质量的方法:

(1)自适应多重网格法,即在正问题求解过程中,根据后验误差的估计,利用自适应网格剖分信息加速线性方程组的求解,提高成像过程的收敛性和鲁棒性;

(2)充分挖掘并融合先验知识,利用COMSOL软件求解雅克比矩阵,并采用改进的共轭梯度法重建场域内部电阻率分布。表明,通过精确求解正问题,功能性成像,[10]

-9n+9n-ds

(2)

k=1,2,…,m

式中,n是内部单元边界法线方向。

将ξk与λk,,,(3)Ax=b

式中,A为线性化系统矩阵(Jacobian矩阵),即灵敏度系数矩阵;b为测量数据;x为内部场域的电学特性变化值。

图1所示为V循环多重网格法,残差r=b-Ax被用于网格剖分,同时通过简单循环迭代求解,计算修正值。用插值方式将修正值插入粗网格的细分计算中,当达到最大剖分倍数时,根据x+dx→x,向

ε,其量解x被x+dx替代,直到残差满足

‖r‖≤

中ε为设定误差限。结合自适应网格法和多重网格法的混合算法,提高了正问题解的精确度及计算效率。

1　　　结合自适应网格图像重建算法,可得到高分辨率的重建图像。根据区域的几何形状、边界条件,选择初始网格,求解正问题,分析运算误差。误差大于预设值,则进一步优化网格,求解逆问题,获得重建图像。然后,细分阻抗值梯度变化大的区域,重复上

[11]

述过程,直至获得满意的重建图像。国外学者对网格的剖分方法进行了深入研究,如Molinari在正问题和逆问题中采用自适应网格算法,SoleimaniandPowell采用了代数多重网格法来提高正问题解

[13]

的精度。理论研究表明,当有限元网格逐渐加密时,有限元的解可收敛到原连续方程的准确解,但是网格的加密导致计算负荷的急剧增加。本研究结合自适应网格法和多重网格法,在正问题求解过程中,参考后验误差的估计值,有选择地加密剖分有限元网格,减少雅克比矩阵的计算复杂度,节约内存空间,直至满足预设精度要求。111　正问题中的自适应多重网格法在定解区域建立疏密不均匀网格,形成相应的有限元离散方程。利用多重网格算法,首先对细网格利用迭代法,消去残量中的高频成分,然后将残量中的低频成分转移到粗网格上进行校正,经过多次

[14]

循环后,获得满足精度要求的解。

[12]

图1　V循环多重网格

Fig.1　Vcyclemultigridalgorithm

基于自适应的多重网格法剖分,在第三次加密剖分时得到957个节点和1868个单元,如图2所示。112　正则化的高斯2牛顿法

Δ

抗变化密切相关。通常,肺内空气量同局部胸部

阻抗有良好的线性关系,而且正常个体和肺部疾病患者的阻抗图有显著差异,用E1T可以检测出肺部

[6][729]

组织液体异常变化的肺部病变。研究结果表明,EIT技术作为CT和MRI影像方法的补充手段,对连续监护和肺部疾病普查是一种有效的监测技术。但是,EIT成像的分辨率和图像质量仍是学者们研究的热点。

电阻抗图像重构即为逆问题求解。本研究在研

为精确求解正问题,对均匀剖分网格所生成的一组解中,选择后验误差较大的单元进行再细分。

(1)在场域内,梯度较大处单元k上基于能量的正向问题后验误差估计值为ξk,有

ξx+dx→xk=

∫

|

2

<|dΩ

(1)

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5期陈晓艳等:人体肺功能生物电阻抗成像技术

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阵时,其引入的先验知识不同。L=I减小病态问

12

题的条件数,提高系统适定性;当L=D,L=D时(D1和D2分别为一阶和二阶差分算子矩阵),在减少问题的病 …… 此处隐藏：8110字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……