CN104473617B - 生物体组织探测装置、系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种生物体组织探测装置，包括外壳和可动的天线阵，天线阵可和外壳一起转动并发射和接收电磁波信号，且天线阵只占据外壳的表面面积的一部分，避免使用费用昂贵的射频开关阵列，节省了天线成本，上述生物体组织探测装置可以接收信号强度水平统一度较高的散射信号，并保证了快速的扫描时间，提高了扫描效率。本发明还公开了一种生物体组织探测系统及方法。

Description

生物体组织探测装置、系统及方法

技术领域

本发明涉及医疗检测领域，特别涉及一种生物体组织探测装置、系统及方法。

背景技术

乳腺癌是一种严重影响妇女身心健康甚至危及生命的最常见恶性肿瘤，据资料统计，发病率占全身各种恶性肿瘤的7-10％。

目前乳腺癌普查主要采用人工手检辅助其它医学临床检测手段，常用的超声成像利用超声波在体内传播过程中遇到声阻抗变化的界面时的反射回波成像，但对于早期病变部位其成像对比度很低；X-CT技术是借助各部分组织对X射线的吸收不同产生不同的阴影所形成的图像，但对人体有害的射线作为信息的载体进行成像可能会导致癌变几率的增加；核磁共振成像用线圈检测技术获得组织驰豫信息与质子密度信息成像技术，它对人体无损伤且能实现功能成像，但设备成本造价高、使用及维护费用昂贵，给患者造成较大的经济负担，且设备无法实现小型化。

由于上述检测手段的缺陷，微波成像检测手段越来越受到关注。微波对乳腺癌的临床诊断具有安全无电离辐射，不需要对乳房进行疼痛的挤压，对早期乳腺癌灵敏性高等特点。此外，微波成像技术和系统可以以较高的效益/成本比针对病人进行日常的检测和长期的监测，在临床应用上有广泛的前景。不仅如此，微波成像还能针对有致密型乳腺的年轻人群进行大规模乳腺癌筛查，这在X-CT摄片技术是无法做到的。

目前现有的微波成像技术主要包括两个方面，即微波层析成像和雷达成像方法。通过提高成像算法的效率、准确率，可以很大程度提高成像的效果。无论哪一种成像方法，首先由一组天线构成天线阵列紧密地围绕或包裹整个乳房。单个天线作为发射单元依次向乳房发射微波信号，同时其他天线元作为接收单元接收散射的回波。接着计算机算法会对记录的回波散射信号进行算法处理，并还原成二维或三维的微波图像。在图像中，乳腺癌的微波特性会有别于背景中的健康乳腺组织，从而做出临床诊断。

天线阵列中均匀分布的天线元由于信号传播路径的差异和乳房组织介电特性分布的不均匀接收的信号强度差异较大，很多天线元接收并记录的信号由于强度很弱无法进行后续算法处理。由于需要天线阵列紧密地围绕或包裹整个乳房，所需天线元较多，成本较高。双基地天线由于只有两个天线元，控制系统要耗费长时间才能完成对乳房的全扫描，扫描效率低。

对于微波层析成像方法，首先需要重建正向的数值乳房模型包括二维或三维的乳房组织和天线阵列，其次需要通过迭代算法匹配测量所得的微波散射信号和由正向数值模型所得的数值散射信号。当两者达到估计的匹配时，收敛的迭代算法将还原乳房组织的介电特性的空间分布图形成最终医疗影像。这种成像方法也称为逆散射成像方法。

微波层析成像方法的准确性取决于正向数值模型的精度，测量系统的精度，成像算法的可靠性等因素。迭代算法对计算量的要求很高，现有的层析成像算法包括高斯-牛顿方法等一系列解决逆散射问题的方法，其中全局性优化算法由于优化算法的不断进步引起了较高的关注。在使用全局优化算法中，全局的最优解对应着最终成像的介电特性的空间分布。相反局部的优化解则对应着被测物介电特性的错误分布，会导致误诊或漏诊。因此，准确性高的优化算法对成像的效果至关重要。较常见的全局优化算法包括遗传算法(Genetic Algorithm)和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)。两者都是从生物体活动中抽象出的数学方法，其优点是无需确定性的算法。

在应用全局优化算法的层析成像中，算法面临一种称为多维数灾难的技术瓶颈，即当要优化的对象维数很大时，优化算法的表现下降的非常显著。对于乳腺成像，通常优化的对象维数很大，因此当前的全局优化算法无法达到超高分辨率的效果。

雷达成像方法无需对被测物的介电特性进行重构，只需对雷达散射回波进行合成叠加，通过扫描被测物中的各个共焦点完成雷达成像。癌变组织由于含水量较背景中健康组织多，会反射更强的回波，因此在成像时会叠加成更强的强度水平。雷达成像的优势是计算简单，而且容易消除皮肤的损耗对回波的影响。但是，当成像对象是腺体致密型的乳房时，雷达成像很难探测微小的肿瘤。雷达成像方法也存在对乳房组织的平均介电常数的预估计问题，由于乳房的非均匀各向异性，其介电常数变化非常显著，造成在算法处理时的错误合成叠加。

当前的微波成像系统由于不同的算法对天线的要求不同也分为两大类，即层析成像和雷达成像系统。两者的工作频段不同，层析成像选取500M赫兹到3G赫兹的范围来满足求解逆散射问题的稳定性要求。雷达成像则包括了从3G赫兹到10G赫兹更高更宽的频段范围。当前系统的天线阵列一般选取为天线元均匀分布的三维阵列或二维阵列，或双基地雷达系统即只用两个天线元。前者用一系列天线元均匀的分布在阵列内，通过微波开关矩阵控制天线的发射和接收。而后者只用一个天线发射信号，另一个天线通过马达控制的旋转装置在多个不同位置接收信号。然而层析成像和雷达成像系统分别为独立的成像系统，成像手段单一，不利于提高诊断率。

发明内容

鉴于此，有必要提供一种可以既能提高接收信号的信号强度水平统一度、节省天线成本且扫描效率较高的生物体组织探测装置。此外还提供了一种生物体组织探测系统及方法。

一种生物体组织探测装置，包括外壳和设于外壳外表面的天线阵，所述外壳用于覆盖生物体组织，所述天线阵包括两个以上集中分布的天线元，所述天线阵的天线元集中分布于所述外壳的外表面的一部分。

在其中一个实施例中，所述外壳的形状为半球型或圆锥形。

在其中一个实施例中，所述天线元为喇叭天线、贴片天线和维瓦尔第天线中的一种。

在其中一个实施例中，所述天线元的工作频率在1GHZ～8GHZ。

一种生物体组织探测系统，包括上述的生物体组织探测装置，还包括信号单元、控制单元和算法处理单元；

所述信号单元用于产生超宽带的频域信号或短时的时域信号，所述控制单元用于控制所述生物体组织探测装置将所述超宽带的频域信号或短时的时域信号激发成电磁波信号并通过所述生物体组织探测装置发射；

所述控制单元还用于控制所述生物体组织探测装置接收所述电磁波信号的回波散射信号，并将接收到的回波散射信号传送到所述算法处理单元；

所述算法处理单元用于重构生物体组织的介电特性的图像和雷达散射强度的图像。

在其中一个实施例中，所述超宽带的频域信号或短时的时域信号的产生是采用信号发生器产生的信号或通过矢量网络分析仪将一组离散的频域信号经过逐个扫描然后合成的信号。

一种生物体组织探测方法，基于上述的生物体组织探测系统，用于重构生物体组织介电特性的图像，重构生物体组织介电特性的图像的方法采用具备了缓冲型边界条件的粒子群优化算法，所述缓冲型边界条件为：允许粒子穿过边界并到达设定距离，然后以一个衰减的速度反向回到边界附近；

所述重构生物体组织的介电特性的图像的方法包括步骤：

步骤1：屏蔽全部维度中的一个或两个以上的维度，被屏蔽维度中的粒子不再更新自己的位置和速度信息；

步骤2：应用所述缓冲型边界条件，找到未屏蔽维度的局部伪优化解；所述局部伪优化解为在维度改变的过程中粒子暂时的最优解；

步骤3：继续分解维度，再屏蔽1或2个以上维度；

步骤4：重复步骤1到步骤3直到未屏蔽的维数降至预设维度；

步骤5：找到所述预设维度上的解，并在后续的迭代计算中锁定所述预设维度的全局最优解，使所述预设维度的位置信息不变；

步骤6：释放一个或两个以上被屏蔽的维度；

步骤7：找到释放维度的局部伪优化解，所述局部伪优化解作为被释放的维度的全局最优解；

步骤8：更新释放维度中的粒子的位置和速度信息；

步骤9：重复步骤1到步骤8直到获得全部维度的全局最优解；

步骤10：将所述全部维度的全局最优解生成生物体组织介电特性图像。

一种生物体组织探测方法，基于上述的生物体组织探测系统，用于重构雷达散射强度的图像，重构雷达散射强度的图像的方法包括步骤：

设置或修正平均介电常数值；

将接收天线元记录的回波时移到发射天线元的位置并合成叠加成像；

若成像的点收敛在发射天线元的位置，则得到电磁波在生物体组织中的传播时间；

去除皮肤反射干扰信号；

将待成像区域分割成的网格点进行时移并合成叠加成像。

在其中一个实施例中，将待成像区域分割成的网格点进行时移并合成叠加成像的步骤包括：将同一时刻的回波信号强度相乘得到乘积，然后将不同时刻回波信号强度的乘积叠加。

上述生物体组织探测装置和生物体组织探测系统，包括外壳和天线阵，天线阵可和外壳一起转动并发射和接收电磁波信号，且天线阵只占据外壳的表面面积的一部分，避免使用费用昂贵的射频开关阵列，节省了天线成本，上述生物体组织探测装置可以接收信号强度水平统一度较高的散射信号，并保证了快速的扫描时间，提高了扫描效率。

通过经典的高维测试方程的运算表明，上述用于重构生物体组织介电特性图像的生物体组织探测方法，采用的粒子群优化算法可以在维数高达500甚至2000时达到比现有的粒子群优化算法低4到5个数量级的适合度值。在使用反演算法对乳腺组织进行层析成像时，对介电常数的准确估计等效于找到高精度的全局最优解。因此，本实施例的粒子群优化算法可以还原生物体组织(例如乳房组织)的准确介电特性图像，从而达到超高分辨率的生物体组织(例如乳房组织)成像。

上述用于重构雷达散射强度的图像的生物体组织探测方法，利用未经预处理的散射回波(即接收天线元接收的信号)，和天线元的位置来补偿乳房中由于各向异性的非均匀乳腺组织而造成对波的传播速度的估计偏差，达到散射强度准确的合成叠加。

附图说明

图1为一个实施例生物体组织探测装置的侧面示意图；

图2为一个实施例生物体组织探测装置的俯视图；

图3为一个实施例生物体组织探测系统的模块图；

图4为一个实施例生物体组织探测方法流程图；

图5为另一个实施例生物体组织探测方法流程图。

具体实施方式

为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的较佳实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

图1为一个实施例生物体组织探测装置的侧面示意图，图2为一个实施例生物体组织探测装置的俯视图，请结合图1和图2。

一种生物体组织探测装置100，包括外壳110和设于外壳110外表面的天线阵120，外壳110用于覆盖生物体组织，天线阵120包括两个以上集中分布的天线元121，天线阵120可和外壳110一起转动并发射和接收电磁波信号，天线阵120的天线元121集中分布于外壳110的表面的一部分。

上述生物体组织探测装置，包括外壳110和天线阵120，天线阵120可和外壳110一起转动并发射和接收电磁波信号，且天线阵120只占据外壳110的表面面积的一部分，避免使用费用昂贵的射频开关阵列，节省了天线成本，上述生物体组织探测装置可以接收信号强度水平统一度较高的散射信号，并保证了快速的扫描时间，提高了扫描效率。

下面对本实施例进行详细描述。

外壳110形状为半球型或圆锥形，可以用于乳房组织的检测，例如乳腺癌的检测。在其他实施例中，外壳110形状还可以为其他形状，可以用于例如肝癌、肺癌等人体组织的检测。

外壳110上的一侧上固定有天线阵120，天线阵120只占据外壳110的表面面积的一半(例如，图2中分布有正方形图形的半圆AOB)，天线阵120包括多个离散分布的天线元121。如图2，天线阵120可和外壳100沿着圆心O一起做圆周运动。由于天线阵120只集中在一个区域内，使得不同天线元121接收的信号强度水平近似，方便预算法处理对皮肤的反射干扰。并且利用了少量的天线元，结合旋转装置(图未示)可以达到大型天线阵列的效果。此外，这样既保证了扫描的速度，又避免了昂贵且复杂的天线开关矩阵。当然，天线阵120也可以分布在小于半圆的扇形面积内，例如分布有正方形图形的扇形AOC区域里，或者分布在稍大于半圆的扇形面积内。

天线元121为喇叭天线、贴片天线和维瓦尔第天线中的一种，工作频率在1GHZ～8GHZ，可以进行雷达成像和层析成像。首先单个天线元121(图1中虚线图形)作为发射单元(发射天线元)向乳房发射微波信号，同时其他天线元121作为接收单元(接收天线元)接收散射的回波；然后下一次则由另外的单个的天线元121向乳房发射微波信号，各个天线元121依次轮换。

上述生物体组织探测装置100可以应用于生物体组织探测系统中。

如图3所示，一种生物体组织探测系统，包括上述的生物体组织探测装置100，还包括信号单元200、控制单元300和算法处理单元400。

信号单元200用于产生超宽带的频域信号或短时的时域信号，控制单元300用于控制生物体组织探测装置100将超宽带的频域信号或短时的时域信号激发成电磁波信号，并通过生物体组织探测装置100的天线阵120发射，电磁波信号穿过生物体组织(例如乳房组织)并能到达癌变区域。

控制单元300还用于控制生物体组织探测装置100接收电磁波信号的回波散射信号，并将接收到的回波散射信号传送到算法处理单元400。

算法处理单元400用于重构生物体组织(例如乳房组织)介电特性图像和雷达散射强度的图像。

超宽带的频域信号或短时的时域信号的产生可以是采用信号发生器产生的信号或通过矢量网络分析仪将一组离散的频域信号经过逐个扫描然后合成的信号。

上述重构生物体组织介电特性图像可以采用下述方法，该方法可以突破多维数灾难的限制，在处理高维问题时仍能获得准确的全局最优解，可以获得准确的电介质特性的分布图像。

如图4所示，一种生物体组织探测方法，基于上述的生物体组织探测系统重构生物体组织介电特性图像，重构生物体组织介电特性图像的方法采用了缓冲型边界条件的粒子群优化算法，粒子群优化算法用于生成生物体组织介电特性图像。

缓冲型边界条件为：允许粒子穿过边界并到达一定距离，然后以一个衰减的速度反向回到边界附近，这种缓冲型边界条件可以允许粒子搜索边界附近的解。具体来说，缓冲型边界条件允许粒子穿过边界并到达一定距离，然后反向并以一个衰减的速度回到边界附近，这相当于可以适度的调整边界的大小。当粒子以较大的速度穿过时，边界会拓展的较大，相反拓展的较小。这种边界条件的优点是避免了漏掉边界附近的最优解。

重构生物体组织的介电特性图像的方法包括步骤：

步骤S11：屏蔽全部维度中的一个或两个以上的维度，被屏蔽维度中的粒子不再更新自己的位置和速度信息。屏蔽意味着在后续的迭代计算中，被屏蔽的粒子不再更新自己的信息，算法以这样的方式逐步虚拟化地降低计算的维度。

步骤S12：应用缓冲型边界条件，找到未屏蔽维度的局部伪优化解。局部伪优化解为在维度改变的过程中粒子暂时的最优解。因为不是最终的全局最优解，所以称之为局部伪优化解。

步骤S13：继续分解维度，再屏蔽1或2个以上维度。

步骤S14：重复步骤S11到步骤S13直到未屏蔽的维数降至预设维度，例如2维。

步骤S15：找到预设维度上的解，并在后续的迭代计算中锁定预设维度的全局最优解，使预设维度的位置信息不变。

步骤S16：释放一个或两个以上被屏蔽的维度。

步骤S17：找到释放维度的局部伪优化解，局部伪优化解作为被释放的维度的全局最优解。

步骤S18：更新释放维度中的粒子的位置和速度信息。

步骤S19：重复步骤S11到步骤S18直到获得全部维度的全局最优解。

步骤S110：将全部维度的全局最优解生成生物体组织介电特性图像。

本实施例的粒子群优化的算法表现为适合度值的震荡状态，随着维度的屏蔽和释放，适合度值震荡。当获得全局最优解时，适合度值为最低值，此时算法收敛。通过经典的高维测试方程的运算表明，本实施例的粒子群优化算法可以在维数高达500甚至2000时达到比现有的粒子群优化算法低4到5个数量级的适合度值。在使用反演算法对乳腺组织进行层析成像时，对介电常数的准确估计等效于找到高精度的全局最优解。因此，本实施例的粒子群优化算法可以还原生物体组织(例如乳房组织)的准确介电特性图像，从而达到超高分辨率的生物体组织(例如乳房组织)成像。

如图5所示，上述重构雷达散射强度的图像可以采用下述方法。

一种生物体组织探测方法，基于上述的生物体组织探测系统重构雷达散射强度的图像，重构雷达散射强度的图像的方法包括步骤：

步骤S21：设置或修正平均介电常数值。

步骤S22：将接收天线元记录的回波时移到发射天线元的位置并合成叠加成像。

步骤S23：判断成像的点是否收敛在发射天线元的位置，若是则执行步骤S24，若否则跳至步骤S21。

步骤S24：得到电磁波在生物体组织中的传播时间。

步骤S25：去除皮肤反射干扰信号。

步骤S26：将待成像区域分割成的网格点进行时移并合成叠加成像。

步骤S26包括：将同一时刻的回波信号强度相乘得到乘积，然后将不同时刻回波信号强度的乘积叠加。

利用未经预处理的散射回波(即接收天线元接收的信号)，和天线元的位置来补偿乳房中由于各向异性的非均匀乳腺组织而造成对波的传播速度的估计偏差，达到散射强度准确的合成叠加。

在已知各个天线元位置的前提下，通过发射天线元、接收天线元和散射位置之间的各个距离，以及电磁波在乳房中的传播速度计算出电磁波在天线元间的传播时间。接收天线元所记录的回波信号根据计算出的传播时间时移到发射天线元的位置，这等效于在回波信号上通过传播时间找出发射天线元激发时的信号强度，最终对这些天线元的激发信号相加成像，这一过程称为时移和叠加。

由于发射天线元的位置已知，如果波传播时间估计准确，则推算出的成像点应该收敛在发射天线的位置，此时成像点的位置和已知发射天线元的位置重合。如果不收敛，则设置的平均介电常数不准确，迭代的算法会修正平均介电常数，直到成像点收敛在已知的发射天线元的位置上，此时电磁波在乳房组织中的传播时间可以被准确计算出来。

接着利用预处理算法去除皮肤的反射干扰，然后再对得到的散射回波进行时移和叠加。与之前的时移和叠加不同，此时的时移对象不是发射天线元的位置而是成像区域中预先分割的网格上的点。而在信号强度叠加时，在多个回波信号上同一时刻的信号强度先相乘然后将不同时刻的乘积结果相加完成信号的叠加。在完成对整个乳房中网格的扫描后，完整的雷达散射强度成像就形成了。这样的雷达成像因为改进了介电常数平均数的估计和散射信号叠加的方法，可以准确的显示乳腺肿瘤的位置。

通过合并重构生物体组织(例如乳房组织)介电特性图像和雷达散射强度的图像，将提高乳腺癌的诊断率。此外，层析成像还能够重建乳房的密度、组织形状等临床诊断非常有用的信息。

上述生物体组织探测系统，兼具微波层析和雷达成像技术，通过共焦的图像提高探测(例如乳腺癌)的灵敏度和诊断率。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (1)

1.一种生物体组织探测方法，其特征在于，基于一种生物体组织探测系统，用于重构生物体组织介电特性的图像，重构生物体组织介电特性的图像的方法采用具备了缓冲型边界条件的粒子群优化算法，所述缓冲型边界条件为：允许粒子穿过边界并到达设定距离，然后以一个衰减的速度反向回到边界附近；所述生物体组织探测系统包括生物体组织探测装置、信号单元、控制单元和算法处理单元；

所述生物体组织探测装置包括外壳和设于外壳外表面的天线阵，所述外壳用于覆盖生物体组织，所述天线阵包括两个以上集中分布的天线元，所述天线阵的天线元集中分布于所述外壳的外表面的一部分；

所述信号单元用于产生超宽带的频域信号或短时的时域信号，所述控制单元用于控制所述生物体组织探测装置将所述超宽带的频域信号或短时的时域信号激发成电磁波信号并通过所述生物体组织探测装置发射；

所述控制单元还用于控制所述生物体组织探测装置接收所述电磁波信号的回波散射信号，并将接收到的回波散射信号传送到所述算法处理单元；

所述算法处理单元用于重构生物体组织的介电特性的图像和雷达散射强度的图像；

所述重构生物体组织的介电特性的图像的方法包括步骤：

步骤1：屏蔽全部维度中的一个或两个以上的维度，被屏蔽维度中的粒子不再更新自己的位置和速度信息；

步骤2：应用所述缓冲型边界条件，找到未屏蔽维度的局部伪优化解；所述局部伪优化解为在维度改变的过程中粒子暂时的最优解；

步骤3：继续分解维度，再屏蔽1或2个以上维度；

步骤4：重复步骤1到步骤3直到未屏蔽的维数降至预设维度；

步骤5：找到所述预设维度上的解，并在后续的迭代计算中锁定所述预设维度的全局最优解，使所述预设维度的位置信息不变；

步骤6：释放一个或两个以上被屏蔽的维度；

步骤7：找到释放维度的局部伪优化解，所述局部伪优化解作为被释放的维度的全局最优解；

步骤8：更新释放维度中的粒子的位置和速度信息；

步骤9：重复步骤1到步骤8直到获得全部维度的全局最优解；

步骤10：将所述全部维度的全局最优解生成生物体组织介电特性图像。