CN106901733B - 抑制组织间互感耦合作用的多频电磁层析成像方法 - Google Patents

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    • A61B5/0265Measuring blood flow using electromagnetic means, e.g. electromagnetic flowmeter

Abstract

本发明涉及一种抑制组织间互感耦合作用的多频电磁层析成像方法,将多个线圈分布在被测物场周围,采用循环激励,循环检测的方式,给激励线圈依次通入不同频率的交变激励电流,位于被测区域周围的检测线圈在不同频率下依次产生感应电压,进而获取信号相移,通过已知的被测区域中健康脑不同组织的电导率,求取健康脑生物组织的电感耦合信息,用于修正多频电磁层析成像方法,实现抑制组织间互感耦合作用的多频电磁层析成像检测。本发明可以降低由于生物组织间互感耦合作用、提高脑出血成像的分辨率。

Description

抑制组织间互感耦合作用的多频电磁层析成像方法
技术领域
本发明属于生物成像技术领域,涉及一种降低因生物组织在电磁场中电感耦合作用所产生误差的多频成像方法,用于脑出血的非接触式检测。
背景技术
目前临床中经常使用CT,MRI等医学成像方法检测脑出血等颅内疾病,但是CT含有放射源,MRI具有强磁场,只能用于一次性检测,无法用于长期连续监护颅内病变。为了实现颅内病变的连续监护,急需一种无辐射、弱磁场的可实现人体连续监控的医学成像技术。电磁层析成像是一种基于电磁感应原理的电学层析成像技术,由于电磁场可以穿透电导率较低的颅骨,以及其非接触、无辐射、价格低廉等特点,可实现脑出血等病灶的长期连续监测,具有很大的发展前景。
电磁层析成像技术用于脑出血检测时,在图像重建求边界测量值时有时间差和频率差两种方法,其中频率差方法利用了生物组织的电导率随频率变化的特点,将两个不同频率下的脑组织电导率得到的检测信号做差,作为边界测量值进行图像重建,获得所有组织在两个频率下的电导率差分布。然而,其他脑组织电导率随频率的变化会引起脑出血成像结果中存在的伪影,影响脑出血成像的分辨率。假设所有组织产生的检测信号是每一种组织产生的检测信号的线性叠加,可以使用多频率依次激励的方法从所有组织的测试信息中分离出脑出血信息,进而针对脑出血的位置和尺寸进行单独的图像重建,可以提高脑出血的位置和大小的成像精度。然而,由于生物组织在电磁场中产生涡流,且涡流之间的互感耦合会导致所有组织产生的检测信号并不是一种组织产生的检测信号的线性叠加,给多频电磁层析成像方法带来误差,需要进一步修正。
发明内容
本发明的目的是提供一种可以降低由于生物组织间互感耦合作用、提高脑出血成像的分辨率的多频电磁层析成像方法。本发明的技术方案如下:
一种抑制组织间互感耦合作用的多频电磁层析成像方法,将多个线圈分布在被测物场周围,采用循环激励,循环检测的方式,给激励线圈依次通入不同频率的交变激励电流,位于被测区域周围的检测线圈在不同频率下依次产生感应电压,进而获取信号相移,通过已知的被测区域中健康脑不同组织的电导率,求取健康脑生物组织的电感耦合信息,用于修正多频电磁层析成像方法,实现抑制组织间互感耦合作用的多频电磁层析成像检测,方法如下:
(1)利用式
Figure BDA0001228716120000011
通过有限元方法计算出在激励电流频率为fi时,健康脑组织j在检测线圈上引起的检测电压差其中,j是健康脑组织标号,1≤j≤n,n为所有健康脑组织个数;i是激励频率标号,fi取两个频率f1和f2
Figure BDA0001228716120000022
是在激励电流频率为fi时敏感场中存在健康脑组织j时检测线圈上的检测电压;
Figure BDA0001228716120000023
是在激励电流频率为fi时敏感场中只有空气分布时检测线圈上的检测电压。
(2)利用式
Figure BDA0001228716120000024
计算出在激励电流频率为fi时,健康脑组织j引起的检测电压的相移
Figure BDA0001228716120000025
(3)利用式
Figure BDA0001228716120000026
计算出在激励电流频率为fi时,健康脑组织j和k之间耦合引起的相移
Figure BDA0001228716120000027
其中
Figure BDA0001228716120000028
是健康脑组织j和k同时存在时引起的检测线圈上检测电压的相移;
Figure BDA0001228716120000029
是健康脑中只有组织k存在时引起的检测线圈上检测电压的相移。
(4)求解二元一次方程组
Figure BDA00012287161200000210
其中
Figure BDA00012287161200000211
是激励频率为f1时健康脑组织j的电导率;
Figure BDA00012287161200000212
是激励频率为f2时健康脑组织j的电导率;是激励频率为f1时健康脑组织k的电导率;
Figure BDA00012287161200000214
是激励频率为f2时健康脑组织k的电导率,计算健康脑组织j和k的耦合参数Djk和Dkj
(5)利用式
Figure BDA00012287161200000215
计算出健康脑组织j和k在多个频率fm时由耦合引起的相移
Figure BDA00012287161200000216
其中,
Figure BDA00012287161200000217
是激励频率为fm时健康脑组织j的电导率;m是激励频率的标号,1≤m≤(n+1)。
(6)设定f1为激励电流参考频率,利用式
Figure BDA00012287161200000218
以Tikhonov正则化方法求解该式,得出在激励电流参考频率f1时,脑出血组织j′(1≤j′≤n+1)引起的检测线圈上检测电压的相移
Figure BDA00012287161200000219
其中,Kσ是与不同激励电流频率下脑出血各组织电导率相关的方阵,即
Figure BDA00012287161200000220
其中
Figure BDA00012287161200000221
是激励频率为fm时脑出血组织j′的电导率;
Figure BDA00012287161200000222
是在激励频率为fm时脑出血所有组织引起的检测线圈上检测电压的相移,设定j′=1为脑出血组织,就是脑出血组织在激励电流参考频率f1时检测线圈上检测电压的相移。
(4)根据式
Figure BDA0001228716120000031
计算出脑出血组织在激励电流频率fn+1和f1之间在检测线圈得到的相位差
Figure BDA0001228716120000032
利用式
Figure BDA0001228716120000033
以Tikhonov正则化方法为例求解该式,求出脑出血组织的电导率分布Δσ,其中S是在激励电流参考频率f1下求得的灵敏度矩阵。
本发明基于电磁感应原理,把健康脑各组织之间耦合引起的相移随频率和电导率变化的信息作为先验信息,进而从检测多频激励下的所有脑组织的相移中,分离出脑出血组织的相移,重建出脑出血的分布图像,从而减小生物组织耦合在现有多频电磁层析成像方法中产生的误差。
附图说明
以下附图描述了本发明所选择的实施例,均为示例性附图而非穷举或限制性,其中:
图1本发明的抑制组织间互感耦合作用的多频成像方法基于的电磁层析成像一种组织存在时的等效电路图。
图2本发明的抑制组织间互感耦合作用的多频成像方法基于的电磁层析成像两种组织存在时的等效电路图。
图3本发明的抑制组织间互感耦合作用的多频成像方法采用的2维16线圈电磁层析成像线圈传感器阵列的分布形式示意图;
图4本发明的抑制组织间互感耦合作用的多频成像方法作为先验信息的健康脑模型的组织分布示意图;
图5本发明的抑制组织间互感耦合作用的多频成像方法采用的用于有限元计算重建脑出血的2维脑模型的组织分布示意图;
图6本发明的抑制组织间互感耦合作用的多频成像方法得到的脑出血电导率变化的重建结果。
表1是部分脑组织在不同频率下的电导率。
附图中符号说明:
Figure BDA0001228716120000041
具体实施方式
电磁层析成像抑制组织间互感耦合作用的多频成像方法,是将健康脑模型的各组织之间耦合信息作为先验信息,基于生物组织的电导率随频率变化的特点,重建出脑出血一种组织的成像结果,既可以消除双频率频差法获得脑出血成像结果中的伪影,又可以减小生物组织耦合在现有多频电磁层析成像方法中产生的误差。抑制组织间互感耦合作用的多频成像方法通过获取健康脑模型的各组织之间耦合信息,从多个不同频率下含有脑出血的脑部组织在检测线圈上产生的检测电压相移中,分离出脑出血一种组织在检测线圈上产生的检测电压相移,进而重建出脑出血一种组织的成像结果。
下面结合说明书附图详细说明本发明的优选实施例。本发明实施例利用健康脑模型和脑出血模型实现。
如图1所示,包含一种生物组织的电磁层析成像等效电路图。图中包含一个激励线圈,一个检测线圈和组织j。
如图2所示,包含两种生物组织的电磁层析成像等效电路图。图中包含一个激励线圈,一个检测线圈,组织j和组织k。
如图3所示,一个电磁层析成像线圈传感器阵列的分布形式,包含16个线圈传感器、敏感场和屏蔽层。16个线圈传感器完全相同,既可以作为激励线圈通入激励电流又可以作为检测线圈获取检测电压。在不同的激励电流激励频率fi下,给一个线圈通入激励电流,其他所有线圈作为检测线圈分别获取空场时的检测电压
Figure BDA0001228716120000042
和脑出血脑部时的检测电压
Figure BDA0001228716120000043
敏感场中可放置被测脑模型。屏蔽层用于屏蔽外界磁场干扰。
图4是本发明的抑制组织间互感耦合作用的多频成像方法采用的健康脑模型的组织分布示意图。图中包含六种组织,分别是脂肪、颅骨、肌肉、脑脊液、脑灰质和脑白质。各组织在不同频率下的电导率如表1所示。
图5是本发明的抑制组织间互感耦合作用的多频成像方法采用的用于有限元计算图像重建的2维脑模型的组织分布示意图。图中包含七种组织,分别是脂肪、颅骨、肌肉、脑脊液、脑灰质、脑白质和脑出血。图中脑出血的半径为17mm,脑出血的电导率设置与血液电导率相同。各组织在不同频率下的电导率如表1所示。
图6是本发明的抑制组织间互感耦合作用的多频成像方法得到的脑出血的重建结果,图中黑色实线表示原始脑出血的位置和大小。
下面以图4的健康脑模型为例求解各组织间的耦合先验信息,再对图5的脑出血模型使用抑制组织间互感耦合作用的多频成像方法对脑出血进行图像重建,该方法可用于其他生物组织的电磁层析成像中。
利用上述电磁层析成像线圈传感器阵列获得的测试数据,采用的抑制组织间互感耦合作用的多频成像方法减小生物组织耦合在多频电磁层析成像方法重建脑出血目标时误差的步骤如下:
步骤1:在电磁层析成像有限元计算中,可在检测线圈直接获得检测电压,健康脑模型在激励频率fi只有组织j存在时物场与空场之间的电压差为:
Figure BDA0001228716120000051
式中,fi取两个频率f1=1MHz和f2=10MHz;
Figure BDA0001228716120000052
是在频率为fi时敏感场中只有健康脑模型的组织j时检测线圈上的检测电压;
Figure BDA0001228716120000053
是在频率为fi时敏感场中只有空气分布时检测线圈上的检测电压。
步骤2:在电磁层析成像的电流激励-相位检测策略下,由于健康脑模型在激励频率fi只有组织j存在时的相移为:
Figure BDA0001228716120000055
步骤3:求解健康脑模型中任意两种组织j和k之间的耦合产生的检测电压相移。根据图1的等效电路图,可以得出健康脑模型只有组织j存在时的相移与频率和电导率关系为:
Figure BDA0001228716120000056
其中
Figure BDA0001228716120000057
是健康脑模型组织j在激励频率为fi时的电导率,
Figure BDA0001228716120000058
qj是组织j与其电导率之间的关系常数;Qj=-2πMsjMej/(qjMes)。根据图2的等效电路图,可以得出两种组织j和k存在时的相移与每一种组织单独存在时的相移的关系为:
Figure BDA0001228716120000059
其中
Figure BDA00012287161200000510
是由于两种组织j和k之间的耦合产生的相移。于是,针对健康脑模型中任意两种组织j和k之间的耦合产生的检测电压相移:
Figure BDA00012287161200000511
式中,
Figure BDA00012287161200000512
是健康脑模型中脑组织j和k同时存在时引起的检测线圈上检测电压的相移;是健康脑模型中一种组织k存在时引起的检测线圈上检测电压的相移。
步骤4:求解健康脑模型中任意两种组织j和k之间的耦合参数。在电磁层析成像的电流激励-相位检测策略下,两种组织j和k之间的耦合产生的相移与频率和电导率的关系为:
Figure BDA0001228716120000061
其中为两种组织的耦合参数。所以为计算耦合参数Djk和Dkj,求解以下方程组:
步骤5:利用式(5)计算出健康脑模型中脑组织j和k在频率fm时耦合引起的相移
Figure BDA0001228716120000064
其中,m是激励频率的标号,1≤m≤(n+1),n取所有健康脑模型脑组织个数。
步骤6:利用抑制组织间互感耦合作用的多频电磁层析成像方法分离出脑出血引起的检测电压的相移。对于脑出血模型的所有组织产生的相移为:
该式展开为:
Figure BDA0001228716120000066
根据式(3)每一种组织引起的相移与频率和电导率的关系,可以将式(8)简化为
Figure BDA0001228716120000067
Figure BDA0001228716120000068
式中,矩阵Kσ的行数等于频率个数,列数等于被测脑组织的种类个数。本发明中的频率个数与被测脑出血模型中组织的种类个数相等。针对图5的脑模型,频率个数为7,在1MHz和10MHz之间,以0.5MHz为间隔,以矩阵Kσ的条件数为依据,选取频率组合使得矩阵Kσ的条件数最小。所选频率为1MHz、1.5MHz、2.5MHz、4MHz、6.5MHz、7.5MHz和10MHz,矩阵Kσ可由表1中各组织在不同频率下的电导率得到。以Tikhonov正则化方法为例求解方程(8),可以计算出脑出血模型的组织j′在参考频率f1下引起的检测电压的相移
Figure BDA0001228716120000071
步骤6:重建脑出血图像。设定j′=1为脑出血组织,脑出血组织在测试频率f7=10MHz和参考频率f1=1MHz检测电压之间的相位差为:
Figure BDA0001228716120000072
求解式
Figure BDA0001228716120000073
以Tikhonov正则化方法为例求解该式,来重建出脑出血组织的电导率分布Δσ,其中S是在激励电流参考频率f1=1MHz下求得的灵敏度矩阵;可通过求解重建电导率分布和真实电导率分布之间的最小误差来选择正则化参数。
本发明使用抑制组织间互感耦合作用的多频电磁层析成像方法,通过将健康脑模型下的生物组织的电感耦合作为先验信息用于多频电磁层析成像方法检测脑出血,减小了生物组织耦合在现有多频电磁层析成像方法中产生的误差问题,进而提高脑出血成像的分辨率。图6是本发明的抑制组织间互感耦合作用的多频成像方法得到的脑出血的重建结果。
表1
Figure BDA0001228716120000074

Claims (1)

1.一种抑制组织间互感耦合作用的多频电磁层析成像方法,将多个线圈分布在被测物场周围,采用循环激励,循环检测的方式,给激励线圈依次通入不同频率的交变激励电流,位于被测区域周围的检测线圈在不同频率下依次产生感应电压,进而获取信号相移,通过已知的被测区域中健康脑不同组织的电导率,求取健康脑生物组织的电感耦合信息,用于修正多频电磁层析成像方法,实现抑制组织间互感耦合作用的多频电磁层析成像检测,方法如下:
(1)利用式
Figure FDA0002285048460000011
通过有限元方法计算出在激励电流频率为fi时,健康脑组织j在检测线圈上引起的检测电压差
Figure FDA0002285048460000012
其中,j是健康脑组织标号,1≤j≤n,n为所有健康脑组织个数;i是激励频率标号,fi取两个频率f1和f2,其中,f1也为激励电流参考频率;是在激励电流频率为fi时敏感场中存在健康脑组织j时检测线圈上的检测电压;
Figure FDA0002285048460000014
是在激励电流频率为fi时敏感场中只有空气分布时检测线圈上的检测电压;
(2)利用式
Figure FDA0002285048460000015
计算出在激励电流频率为fi时,健康脑组织j引起的检测电压的相移
(3)利用式计算出在激励电流频率为fi时,健康脑组织j和k之间耦合引起的相移
Figure FDA0002285048460000018
其中
Figure FDA0002285048460000019
是健康脑组织j和k同时存在时引起的检测线圈上检测电压的相移;
Figure FDA00022850484600000110
是健康脑中只有组织k存在时引起的检测线圈上检测电压的相移;
(4)求解二元一次方程组其中
Figure FDA00022850484600000112
是激励频率为f1时健康脑组织j的电导率;
Figure FDA00022850484600000113
是激励频率为f2时健康脑组织j的电导率;
Figure FDA00022850484600000114
是激励频率为f1时健康脑组织k的电导率;
Figure FDA00022850484600000115
是激励频率为f2时健康脑组织k的电导率,计算健康脑组织j和k的耦合参数Djk和Dkj
(5)利用式
Figure FDA00022850484600000116
计算出健康脑组织j和k在多个频率fm时由耦合引起的相移
Figure FDA00022850484600000117
其中,
Figure FDA00022850484600000118
Figure FDA00022850484600000119
分别是激励频率为fm时健康脑组织j和k的电导率;m是激励频率的标号,1≤m≤(n+1);
(6)利用式
Figure FDA00022850484600000120
以Tikhonov正则化方法求解该式,得出在激励电流参考频率f1时,脑出血组织j′,1≤j′≤n+1,引起的检测线圈上检测电压的相移
Figure FDA0002285048460000021
其中,Kσ是与不同激励电流频率下脑出血各组织电导率相关的方阵,即
Figure FDA0002285048460000022
其中
Figure FDA0002285048460000023
是激励频率为fm时脑出血组织j′的电导率;
Figure FDA0002285048460000024
是在激励频率为fm时脑出血所有组织引起的检测线圈上检测电压的相移,设定j′=1为脑出血组织,
Figure FDA0002285048460000025
就是脑出血组织在激励电流参考频率f1时检测线圈上检测电压的相移;
(7)根据式
Figure FDA0002285048460000026
计算出脑出血组织在激励电流频率fn+1和f1之间在检测线圈得到的相位差
Figure FDA0002285048460000027
其中,
Figure FDA0002285048460000028
表示激励频率为fn+1时脑出血组织的电导率,
Figure FDA0002285048460000029
为激励频率为f1时脑出血组织的电导率;利用式
Figure FDA00022850484600000210
以Tikhonov正则化方法求解该式,求出脑出血组织的电导率分布Δσ,其中S是在激励电流参考频率f1下求得的灵敏度矩阵。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1714746A (zh) * 2005-07-14 2006-01-04 中国人民解放军第四军医大学 非接触磁感应脑水肿监护方法
CN101517436A (zh) * 2006-07-24 2009-08-26 格拉茨技术大学 磁感应断层成像的方法和设备
CN101822541A (zh) * 2009-03-06 2010-09-08 沈阳工业大学 谐振式磁感应生物电阻抗断层成像方法及其所采用的设备
EP2333587A1 (en) * 2009-12-14 2011-06-15 Technische Universität Graz Device and method for magnetic induction tomography
CN102499682A (zh) * 2011-10-19 2012-06-20 中国人民解放军第四军医大学 用于磁感应断层成像的激励测量复用线圈组及数据采集

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1714746A (zh) * 2005-07-14 2006-01-04 中国人民解放军第四军医大学 非接触磁感应脑水肿监护方法
CN101517436A (zh) * 2006-07-24 2009-08-26 格拉茨技术大学 磁感应断层成像的方法和设备
CN101822541A (zh) * 2009-03-06 2010-09-08 沈阳工业大学 谐振式磁感应生物电阻抗断层成像方法及其所采用的设备
EP2333587A1 (en) * 2009-12-14 2011-06-15 Technische Universität Graz Device and method for magnetic induction tomography
CN102499682A (zh) * 2011-10-19 2012-06-20 中国人民解放军第四军医大学 用于磁感应断层成像的激励测量复用线圈组及数据采集

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