CN102540276B - 软场层析成像系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明揭示一种软场层析成像系统和方法，该方法包括计算被测对象内一个或多个特性的分布，该计算被测对象内一个或多个特性分布的方法包括定义被测对象的第一网格，该网格包括若干个节点和单元。向被测对象施加激励，计算被测对象对所施加的激励的计算响应，取得一个对应于该激励的参考响应，根据所述第一网格、计算响应和参考响应计算该被测对象内一个或多个特性的分布，更新所述第一网格里面的至少部分节点得到一个更新的网格，该更新的网格中节点的连接关系与第一网格中的相同。

Description

软场层析成像系统和方法

技术领域

本发明有关成像或测量系统及方法。

背景技术

软场层析成像(soft field tomography，下称“SFT”)是一种对待测对象内部结构进行测量或成像的技术，比如通过计算人体一个部位的内部特性的分布来成像该部位。软场层析成像包括但不限于，电阻抗层析成像(electricalimpedance tomography)、阻抗图谱(electrical impedance spectroscopy)、散射光层析成像(diffuse optical tomography)、微波层析成像(microwavetomography)、弹性成像(elastography)和磁感应层析成像(magnetic inductiontomography)。

一个典型SFT系统包括若干安放在被测对象外表面的传感元件。向传感元件的全部或者部分施加激励，使用测量装置测量的传感元件对该激励的响应。所述激励和响应经过处理，以创建被测对象内部二维或三维的特性分布。以EIT为例，传感元件为若干传导电流的电极。施加于电极的激励可以是电流，测得的相应的响应可以是电压。决定被测对象内部结构特性分布的特性可能是电阻抗、电容率或电导率的分布。

计算所述内部结构特性分布的方法之一是采用有限元分析(FEM)的方法，将所述被测对象的内部离散成有限单元。例如，根据施加在电极上的电流或电压以及测得的电极上的电压或电流，可以运用逆向求解来求得这些单元的特性，计算该被测对象的内部电特性的分布，从而可以得到该内部结构的二维或三维图像。

使用SFT系统获得的图像分辨率通常受限于可用的独立的测量单元的数量，或换言之，受限于使用的传感元件数量。一般来说，有限元分析中可用的有限单元越多，获得的图像分辨率越好。对于一个给定的传感元件的数量，可用变量的数目是有限的。一种改进测量分辨率的方法是增加施加到被测对象上的传感元件的数量。但是，对于一个固定的激励系统和固定的精度，信噪比随着传感元件的数量增加而下降。此外，大量传感元件使得系统体积庞大、价格昂贵。

因此，有必要提供一种改良的软场层析成像系统和方法，在没有增加施加到测量对象上的传感元件数量的情况下，改进被测对象内一个或多个特定区域的分辨率。

发明内容

本发明的一个方面在于提供一种软场层析成像方法，该方法包括计算被测对象内一个或多个特性的分布，该计算被测对象内一个或多个特性分布的方法包括定义被测对象的第一网格，该网格包括若干个节点和单元。向被测对象施加激励，计算被测对象对所施加的激励的计算响应，取得一个对应于该激励的参考响应，根据所述第一网格、计算响应和参考响应计算该被测对象内一个或多个特性的分布，更新所述第一网格里面的至少部分节点得到一个更新的网格，该更新的网格中节点的连接关系与第一网格中的相同。

本发明的另一个方面在于提供一种软场层析成像系统，该系统包括若干个耦合到被测对象的传感元件，耦合到传感元件的激励驱动器，用以经传所述传感元件向被测对象施加激励，以及耦合到激励驱动器的运算元件。所述运算元件定义被测对象的第一网格，该网格包括若干个节点和单元，向被测对象施加激励，计算被测对象对所施加的激励的计算响应，取得一个对应于该激励的参考响应，根据所述第一网格、计算响应和参考响应计算该被测对象内一个或多个特性的分布，根据所述计算的被测对象内一个或多个特性的分布确定至少一个特定区域，以及更新所述第一网格里面的至少部分节点得到一个更新的网格，该更新的网格中节点的连接关系与第一网格中的相同。

附图说明

通过结合附图对于本发明的实施例进行描述，可以更好地理解本发明，在附图中：

图1所示本发明软场层析成像系统一个实施例的示意图。

图2所示为根据本发明软场层析成像方法一个实施例的流程图。

图3所示运用本发明软场层析成像方法的过程中定义的第一网格的一个实施例的示意图。

图4所示为图3所示第一网格中三个节点以及该三个结点所定义的一个单元的示意图。

图5所示为软场层析成像方法中在更新的网格一个例子的示意图。

图6所示为两个节点从图3中第一网格的位置及其在图5中更新网格的相应位置的示意图。

具体实施方式

本发明的若干个实施方式有关软场层析成像(soft field tomography，下称“SFT”)系统和方法，其通过测量被测对象内部结构的特性分布来再现和显示该被测对象的内部结构。在本文中，“SFT”是指在某激励场中，例如电场、磁场、声学激励、机械激励、热场或其他可选择的激励场的环境下，生成测量对象内部的特性分布。在某些实施例中，每一个激励、测量值和分布的特性可能是真实的、假想的或是二者相结合的。SFT的例子包括但不限于，电阻抗成像(electrical impedance tomography)、电阻抗图谱(electrical impedancespectroscopy)、散射光层析成像(diffuse optical tomography)、弹性成像(elastography)、热敏成像(thermography)和近红外光谱(near infraredspectroscopy)。

本发明的实施例可依照功能和/或模块及各种程序步骤来进行描述，此类模块可被任何硬件、软件和/或模块配置来执行特定功能。例如，本发明的一个实施例可以采用各种集成电路元件，如存储元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查表等等，这些可以是由一个或多个微处理器或其它控制装置控制下进行。此外，本发明的实施例可与任何数据传输协议联接执行，而以下仅仅描述了本发明的一个实施例。

参考图1所述，本发明一个软场层析成像系统10(下称“系统10”)通过测量被测对象12内的特性分布来将对内部结构成像。在所述的实施例中，系统10包括多个耦合到被测对象12的传感元件14、耦合到传感元件14上的激励驱动器16和响应探测器18、以及与激励驱动器16和响应探测器18电耦合的运算元件20。在图1所示的实施例中，系统10还进一步包括显示器21来显示系统生成的被测对象12内的图像。

在图1所示的实施例中，一个激励驱动器16施加到传感元件14上的激励和通过响应探测器18测得的响应都是电信号，例如一个电流或一个电压。在其他的实施例中，激励驱动器16的激励可包括一个或多个电信号、光信号、热源、机械激励、声频信号和磁场；参考响应可包括一个或多个电信号、光信号、热响应、机械响应、声频响应和磁场响应。在所示的实施例中，运算元件20通过一模数转换器(DAC)22向激励驱动器16发出信号。在所述的实施例中，运算元件20通过数据采集元件24从响应探测器18接收响应。模数转换器和数据采集元件可以是任何可以执行相应功能的装置。在一个实施例中，激励驱动器16、响应探测器18、DAC 22、DAQ 24及运算元件20是相互独立的元件。在其他实施例中，这些元件中的任何两个或多个可以集成为一个元件。

被测对象12包括但不限于人体的部位、管道或容器、以及地质区域。每一个被测对象12可能包含或显示不同的特性，包括但不限于导电性、电阻、电导率、热性质、弹性、光吸收度、光散射或声音反射性能等等。根据本发明的若干实施例，软场层析成像系统10可在多种应用中生成图像，包括涉及血液、空气和人体组织混合的人体部位成像，涉及包括石油和水的混流的管道成像，以及涉及土壤和液体例如水和石油混合的地下成像等等。

在图1所示的实施例中，若干传感元件14固定在被测对象12的外圆周面上，在其他实施方式中，传感元件14可以是棒状、针状或管状，可以是部分或全部插入、延伸到被测对象12内。在所示的实施例中，传感元件14可包括任何导电材料，用于在被测对象12和系统10之间建立电流。所述传感元件材料可能包括金属或合金，如铜、黄金、白金、钢、银或其中两个或多个的合金。其他可供选择的材料可能包括有导电性的非金属，如在微电路连接中使用的硅材料。在一个用于人体部位(如被测对象12)成像的实施例中，传感元件14包括银-氯化银。在某些实施例中，传感元件14可能是杆状、平板状或针形结构。在某些实施例中，传感元件14被用来传送连续的电流或传送脉冲电流。传感元件14相互电绝缘。在某些实施例中，传感元件14可以与被测对象12直接电接触或与被测对象12电容耦合。

在某些实施例中，激励驱动器16施加激励到各个传感元件14。在一个实施例中，激励驱动器16包括一个电源(未显示)和一个一到多路开关用于传送电流到多个传感元件14。在另一个实施例中，激励驱动器16包括多个电源，将电流传送到其相应的传感元件14。激励驱动器16可施加直流电、交流电或一个直流和交流结合的电流到各个传感元件14。在一个人体部位成像的实施例中，施加到传感元件14的电流以50kHz的频率在0至0.1毫安之间。在一个实施例中，激励驱动器16包括至少一个施加电压到各个传感元件14。

在某些实施例中，响应探测器18测量各传感元件14对施加到传感元件14上的激励产生的相应响应信号。在一个实施例中，响应探测器18包括一个电压传感器或电流传感器来测量传感元件14对激励驱动器16施加的电流或电压产生的响应电压或响应电流。在一个实施例中，响应探测器18还包括一个多通道模拟信号调节电路用于放大和/或过滤测量到的响应电压或电流。在其它实施例中，运算元件20包括一个信号调节电路用于放大和/或过滤从响应探测器18收到的响应电压或响应电流。在一个实施例中，响应探测器18将测量的数据实时发送到运算元件20和/或数据采集24。换句话说，响应探测器18发送响应电压或电流到运算元件20，除了用于处理数据的时间外没有不必要的延误。在其它实施例中，响应探测器18在一个确定的时间间隔与运算元件20和/或数据采集24进行通信。

在某些实施例中，生成被测对象12内部结构图像的方法包括运算元件20定义一个被测对象12的第一网格，所述第一网格包括多个节点和单元。激励驱动器16施加一个激励到被测对象12，运算元件20计算被测对象12对所施加的激励的响应(“计算响应”)。运算元件20获得一个对于施加激励的参考响应，并使用计算响应、参考响应和第一网格计算被测对象12内的特性分布。运算元件20进一步更新第一网格至少部分节点，形成一个更新的网格。更新的网格的节点连接关系与第一网格节点连接关系相同。在某些实施例中，激励驱动器16施加一个更新的激励到被测对象12。然后运算元件20计算一个对于该更新激励的更新响应，并使用更新的计算响应、参考响应和更新的网格计算更新的特性分布。

参考图2并结合图1，如其中的实施例所示，本发明一个实施例的软场层析成像方法是一个生成被测对象12内部结构图像的迭代法。在一个实施例中，本发明软场层析成像的方法是通过计算机如运算元件20执行的软件。在另一个实施例中，本发明的软场层析成像的方法是由多个硬件来执行。所述迭代法包括在步骤28中，运算元件20定义一个被测对象12的第一网格。在步骤32中，激励驱动器16施加一个激励到被测对象12。在步骤34中，运算元件20计算被测对象12对所施加的激励的响应。在步骤36，运算元件20用计算所得响应(下称“计算响应”)和参考响应计算被测对象12内的一个或多个特性分布。在步骤38，在图示的实施例中，运算元件20决定该成像过程结束或继续到步骤40。在一个实施例中，如果所述计算的特性分布与上一次迭代计算所得的特性分布之间的误差小于设定的值，则过程结束；否则继续步骤40，运算元件20更新全部或部分第一网格的节点，形成一个更新的网格。在某些实施例中，更新的网格中节点的数量以及节点连接关系与第一网格的相同。在某些实施例中，成像方法重复步骤28-40，直到步骤38中决定的误差足够小。

在某些实施例中，在方法开始时，运算元件20定义了一个被测对象12的几何结构。在某些实施例中，运算元件20设定所述几何结构的形状等假设，并生成一个关于被测对象12内特性分布的假设。例如，如欲测量一个被测对象12内部结构的三维结构或生成其内部的三维图像，运算元件20设定一个由传感元件14环绕的被测对象12的三维空间的几何结构。类似的，如果欲欲测量一个被测对象12内部结构的二维结构或生成其内部结构的二维图像，运算元件20产生一个由至少部分传感元件14环绕的二维区域的几何结构。在一个实施例中，运算元件20假设被测对象12的内部结构特性是均匀分布的。在一个实施例中，运算元件20假设被测对象12的几何结构是对称的或经分析后有清晰边界。

图3中所示为步骤28所定义的第一网格42一个实施例的示意图。图示的第一网格42是一个三角形网格，其包括若干个单元44，每个单元44由三个节点46及节点之间的连线形成。所述被测对象12外围的传感元件14形成该第一网格42的外部边界，每个单元44的每两个节点46之间的连线定义对应单元44的内部边界。在某些实施例中，单元44的数量与由激励驱动器16施加到几何结构的激励数量相匹配。在二维几何结构的实施例中，第一网格42是一个二维网格，单元44也是二维的。在三维几何结构的实施例中，第一网格42和第一网格中的单元44均是三维的，且获得的重建是被测对象12的内部结构的三维图像。在其它实施例中，网格42可以是任何其他支持有限元计算的网格，如包括多个矩形单元的矩形网格或任何其他包括多个四面单元的四面体网格。在某些实施例中，第一网格42可通过自动网格化软件生成。

回到图2，在步骤32，激励驱动器16施加给被测对象12或所述几何结构一个或若干个激励。在一个实施例中，激励驱动器16施加电流到多个传感元件14。在另一实施例中，激励驱动器16施加电压到传感元件14。在一个实施例中，所述激励是正弦电流或一定振幅和最优信噪比的电压。在一个实施例中，所述激励并行施加到所述传感元件上14或通过一到多路开关同时施加到多个传感元件14。在另一实施例中，所述激励是相继施加到多个传感元件14。在某些实施例中，施加到每个传感元件14的激励可以是相同或不同的。在某些实施例中，激励驱动器16连续施加至少两组电流或电压到每个传感元件14。因此，施加到传感元件14的激励总数将由被测对象12的多个传感元件14的若干倍。

在步骤34，在图示的实施例中，运算元件20计算被测对象12对所施加的激励的响应。在一个实施例中，运算元件20使用分析方程组来计算所述响应。在另一实施例中，运算元件20在施加于几何结构的激励、相应计算响应以及所述第一网格42之间建立关系。在所示以电流作为激励的实施例中，计算响应或传感元件所测得电位(U_E)可根据下面的方程式1获得：

$\left[A\right]\left[\begin{array}{c}U\\ U_E\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}0\\ I_d\end{array}\right],$ 方程式1

其中“A”是一个由被测对象12内电导率分布确定的矩阵；“U”是不能直接测量被测对象12的电位分布；“U_E”是在计算所得的传感元件14上的电位；和“I_d”是施加到传感元件14的激励或电流。因此，对于一个给定的施加到传感元件14的激励或电流(I_d)，被测对象12的响应或电位(U)以及传感元件14上的计算响应或电位(U_E)，可通过方程式1求解。在一个实施例中，计算的响应(U_E)包括多个分别相应的传感元件14对于施加的电激励或电流的计算出的电位。在一个计算响应电位的实施例中，运算元件20设有根据步骤30定义的第一网格42的有限元模型(FEM)。因为这个有限元模型假设所述几何结构内没有内部电源，所以几何结构内的电场可根据基尔霍夫定律(Kirchoff’slaw，方程式2)的连续形式描述：

$\▿\·(\mathrm{\σ}\▿u)=0,$ 方程式2

其中，是拉普拉斯算子，“u”是网格某一点的电位，“σ”是电导率，和是散度算子。传感元件14包括的几何结构外部边界情况在数学上由高斯定理(Gauss‘Theorem，方程式3)确定：

${\∫}_{\mathrm{El}}\·\mathrm{\σ}\frac{\∂u}{\∂\stackrel{\→}{r}}\mathrm{ds}=\stackrel{\→}{I},$ 方程式3

其中“s”是一个外部边界的边界表面，““r”是一个与边界表面(s)垂直的向量，“I”是传感元件14的电流向量。几何结构的内边界如方程式4：

$\mathrm{\σ}\frac{\∂u}{\∂\stackrel{\→}{r}}=0.$ 方程式4

因此，在步骤34，运算元件20收到估计的电导率(σ)，并根据施加的激励计算得到所述计算响应(U_E)。用有限元法，将方程式2-4适用到第一网格42中的各个单元44。方程式1中的系统矩阵(A)包括被测对象12的几何结构和估计的电导率(σ)，其可以通过方程式2-4求解。

在一个实施例中，运算元件20假定在外部边界之内，在确定的第一网格42的每个单元44都有均匀的电导率(σ_i)。外部边界内的电位分布(U)是一个位置的连续函数。

在某些实施例中，每个单元44内的电位(u)是近似为一组基函数的线性组合，加权每个单元节点的电位(u_{node_i})。在某些实施例中，运算元件20计算每个单元44的本地矩阵(Ae)。在某些实施例中，电导率(σ_i)和以一组基函数的内差值替换的电位(u)与本地矩阵(Ae)相结合。每个节点的电位(u_{node_i})为二维三角单元形成一个矢量u＝[u1 u2 u3]’，如图4所示。在一个单元中的每个节点的电位(u_{node_i})为三维四面单元形成一个矢量u＝[u1 u2 u3 u4]’(未图示)。施加的激励或电流形成另一个矢量(b)。因此，方程式2-4可为每个单元简化为下面的本地系统方程式5：

Ae*u＝b.       方程式5

在某些实施例中，运算元件目根据各个单元44之间的联接关系将所述本地矩阵(Ae)合并进系统矩阵(A)，则方程5中的本地系统方程可以用来涵盖被测对象12的整个几何结构。在传感元件14上的的计算响应(U_E)可以根据下面的方程6得到：

[u_E]＝U_E(σ，I)＝J(ρ)I，     方程6

其中，“I”矩阵形式的电流或激励；“ρ”是阻抗率，其是电导率(σ)的倒数；“U”矩阵形式的电位或响应；“J”是雅可比矩阵。从而，所述计算响应(U_E)可以通过求解方程6得到。

仍旧参照图2所示，在步骤36，运算元件20用所述计算响应和参考响应来计算被测对象12或其几何结构内的一个或多个特性的分布。在一个实施例中，所述参考响应是由响应探测器18在传感元件14上测得的响应。在其他的实施例中，所述参考响应可以是用模拟或从其他相关的数据库中得到的参考数据。在一个实施例中，运算元件20比较所述计算响应和相应的参考响应。在一个实施例中，所述运算单元20运算得到一组特性分布，该组特性分布使得下面方程式7的最小：

min{|U_m-U_E(σ)||²+α||Pσ||²}，方程式7

其中“P”是正则化矩阵；“α”是边界条件，且α＞0；“U_m”是测得电位(参考响应)；“U_E”中计算所得的电位(计算响应)。在一个实施例中，方程式7是根据高斯牛顿定律用迭代法求解。在每一步迭代中，运算元件20根据下面的方程式8计算阻抗率(ρ_i)的修正值(Δρ_i)：

Δρ_i＝(J^TJ+αP^TP)^-1(J^T(U_m-U_fwd(ρ_i))-αP^TPρ_i)，方程式8

其中，“J”是方程式6中的雅可比矩阵。从而，每一步迭代都生成被测对象20或其几何结构内的新的特性分布。

在步骤38，在所示实施例中，如果运算元件20判断该的新电导率和计算所得电导率的误差是否足够小。如果是，该过程停止；如果否，继续步骤40。

在某些实施例中，运算元件20在步骤40更新网格中的至少部分节点，以形成一个更新的网格，该更新的网格中，节点的连接关系与之前网格中的节点连接关系一致。换句话说，在更新前后的网格内，每个单元的边界是由相同的两个节点连接形成的。在某些实施例中，节点的数量在网格更新前后不变。在某些实施，运算元件20更新所述对被测对象12几何结构的假设，可以根据测量数据、计算数据、来自运算元件20存储的数据、或者从其指令。

在某些实施例中，运算元件20确定一个或多个特定区域45，并在形成更新的网格过程中进一步细化在所述特定区域45的单元。在某些实施例中，被测对象12电导率或阻抗率位于某一特定范围内的位置相对于其他的位置需要更高的测量精度或图像分辨率，该位置即被定义为特定区域45。在一个实施例中，运算元件20在步骤40中确定至少一个特定区域45，并在更新网格的过程中，使得该特定区域45附近的节点46向该特定区域45移动。因此，更新后网格中，在特定区域45处的单元空间面积或体积变小，从而用本发明方法得到的图像或测量结果在特定区域45处有更高的精度或图像分辨率。

在一个实施例中，图3中第一网格42中的每个节点46朝着特定区域45移动，从而形成图5所示的更新的网格48。在一个实施例中，每个节点46的移动距离是该节点到特定区域45内一个确定的点、一个中心、或者其边缘的距离(d)的函数。图6示意两个节点(N1，N2)从第一网格42中的位置朝着特定区域45移动，进而移到更新的网格48中相应的位置(N1’，N2’)。在图6所示的实施例中，从N1到N1′的移动距离(Δd)与距离(Δd)的N次方成反比，如方程式9所示的平方成反比：

$\mathrm{\Δd}=\frac{k}{d^2},$ 方程式9

其中“K”是一个系数。因此，更新的网格中，特定区域45处的单元更密集，每一个迭代均取得比前一次迭代更高的空间分辨率和计算精度。而每次迭代过程中，网格单元数量、其及在网格中和矩阵元素中的对应关系在更新前后不变。

在某些实施例中，节点的变动不仅取决于节点与特定区域45之间的距离，而且受限于比如场分布强度、以及物理位置限制等其他条件的限制。在一个实施例中，电流密度随着节点与电极之间距离的增加而减小。电极附近节点的一个较小的运动距离可以取得一个远离电极的节点的较大移动距离类似的效果。因此，可以通过设定节点移动的比例参数来弥补这一限制，例如根据方程式10：

$\mathrm{\Δd}=\frac{k}{d^2}\·r^2$

其中的“R”是该节点到任一电极14的最短距离。

在某些实施例中，节点的运动是受被测对象12的几何结构或特定区域45的边界的物理限制。节点的位置和传感元件的大小需要与传感元件边界相对应。被测对象12边界上的节点，其更新受边界的限制。在某些实施，被测对象12有不设置任何节点的空白区域，网格更新过程中，节点的运动亦应受到限制，以防止移动到该空白区域内。

虽然结合特定的实施例对本发明进行了说明，但本领域的技术人员可以理解，对本发明可以作出许多修改和变型。因此，要认识到，权利要求书的意图在于覆盖在本发明真正构思和范围内的所有这些修改和变型。

Claims (16)

1.一种软场层析成像方法，该方法包括计算被测对象内一个或多个特性的分布，该计算被测对象内一个或多个特性分布的方法包括： 

定义被测对象的第一网格，该网格包括若干个节点和单元； 

向被测对象施加激励； 

计算被测对象对所施加的激励的计算响应； 

取得一个对应于该激励的参考响应； 

根据所述第一网格、计算响应和参考响应计算该被测对象内一个或多个特性的分布； 

根据计算的被测对象内的特性分布确定至少一个特定区域；以及 

根据该至少一个特定区域更新所述第一网格里面的至少部分节点得到一个更新的网格，该更新的网格中节点的连接关系与第一网格中的相同， 

其中，所述更新所述第一网格里面的至少部分节点包括将该部分节点向着所述特定区域移动一定的距离，其中所述距离通过使用满足如下公式的比例系数来调节： 

其中，Δd为每一个节点的移动距离，d为该特定区域和每一个节点当前位置之间的距离，k为比例系数，r为节点到所有电极的最短距离。 

2.如权利要求1所述的软场层析成像方法，其中所述计算被测对象对所施加的激励的计算响应包括根据所施加的激励和一个网格来得到该计算响应。 

3.如权利要求2所述的软场层析成像方法，其中根据所施加的激励和一个网格来得到该计算响应所用的网格是所述第一网格或另一不同的网格。 

4.如权利要求1所述的软场层析成像方法，其中所述计算被测对象对所施加的激励的计算响应包括根据所施加的激励和一个分析模型来得到该计算响应。 

5.如权利要求1所述的软场层析成像方法，其中所述激励包括一个或多个电信号、光信号、热源、机械激励、声信号和磁场，而所述参考响应包括 一个或多个电信号、光信号、热响应、机械响应、声信号响应和磁场响应。 

6.如权利要求5所述的软场层析成像方法，其中所述向被测对象施加激励包括通过耦合到被测对象的传感元件向该被测对象施加激励。 

7.如权利要求1所述的软场层析成像方法，其中得到参考响应包括测量耦合到被测对象的传感元件上的响应。 

8.如权利要求1所述的软场层析成像方法，其中所述得到参考响应包括模拟或从一个参考数据库中取得该参考响应。 

9.如权利要求1所述的软场层析成像方法，其中定义第一网格包括定义一个包括若干二维单元的二维网格；或者定义一个包括若干三维单元的三维网格。 

10.如权利要求1所述的软场层析成像方法，其中所述节点与特定区域的距离包括该节点到特定区域内的某一点或者该特定区域的边界的距离。 

11.如权利要求1所述的软场层析成像方法，其中所述节点的移动距离受到所述被测对象的几何结构或所述特定区域的边界的物理限制。 

12.如权利要求1至11中任何一个所述的软场层析成像方法，进一步包括： 

向被测对象施加一个新的激励； 

计算被测对象对所施加的新的激励的新的计算响应； 

根据更新的网格、新的计算响应和参考响应计算该被测对象内一个或多个特性的新的分布。 

13.如权利要求12所述的软场层析成像方法，其中所述向被测对象施加一个新的激励包括向被测对象施加一个与前次相同或不同的激励。 

14.一种软场层析成像系统，包括： 

若干个耦合到被测对象的传感元件； 

耦合到传感元件的激励驱动器，用以经传所述传感元件向被测对象施加激励；以及 

耦合到激励驱动器的运算元件，该运算元件用以： 

定义被测对象的第一网格，该网格包括若干个节点和单元； 

向被测对象施加激励； 

计算被测对象对所施加的激励的计算响应； 

取得一个对应于该激励的参考响应； 

根据所述第一网格、计算响应和参考响应计算该被测对象内一个或多个特性的分布； 

根据所述计算的被测对象内一个或多个特性的分布确定至少一个特定区域；以及 

将至少部分节点向特定区域移动，更新所述第一网格里面的至少部分节点得到一个更新的网格，该更新的网格中节点的连接关系与第一网格中的相同，其中，移动的距离通过使用满足如下公式的比例系数来调节： 

其中，Δd为每一个节点的移动距离，d为该特定区域和每一个节点当前位置之间的距离，k为比例系数，r为节点到所有电极的最短距离。 

15.如权利要求14所述的软场层析成像系统，进一步包括耦合到传感元件的响应探测器，用以检测传感元件上对应于所施加的响应的参考响应，并将该参考响应传送给运算元件。 

16.如权利要求14所述的软场层析成像系统，其中所述运算元件根据更新的网格计算被测对象内更新的特性分布，并根据该新的特性分布建构被测对象内的图像，且其中所述系统进一步包括显示设备来显示所生成的图像。