CN107595253B - 双模态热层析成像方法及其装置 - Google Patents

双模态热层析成像方法及其装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种双模态热层析成像方法及其装置,该装置由红外CCD探测器、数据采集单元和计算机组成;本发明以Pennes生物热传导方程为基础,通过点热源模型求得Pennes方程的解析解。生物体热源可视为由均匀分布的点热源组成,各个点热源通过独立热传导形成温度场,真实温度场由各个点热源形成的温度场叠加而成。通过红外CCD获取生物体表面温度分布数据,由表面温度分布数据通过温度拟合方法得到生物体内部热源强度分布信息,进而得到体内温度分布和热源形态信息。生物体内部热源强度和温度分布反映了生物体与新陈代谢直接相关的功能影像学信息,发热体形态反映了生物体发生结构异常的形态影像学信息。

Description

双模态热层析成像方法及其装置
技术领域
本发明涉及生物医学测温领域,具体地指一种双模态热层析成像方法及其装置。该方法依据生物传热理论由人体表面温度分布通过点热源传热形成的温度场叠加和温度拟合方法得到人体内部热源强度分布信息和热源形态的方法。并实现功能影像学和形态影像学双模态的热层析成像。
背景技术
生物组织内与新陈代谢有关的传热、传质以及生物体与环境之间物质和能量的交换过程是生命系统最基本的过程之一。人们对生物传热现象及其生物体内温度分布规律的研究涉及生物体的热量传输机制和传热特性,并已逐步形成了一门新兴交叉学科——生物传热学。其内容涉及从细胞、亚细胞层次到组织、器官直至整个生物体的热质传输过程。
与一般工程材料极为不同,生物系统表现了自然界最复杂的传热机制。从局部看,其结构异常复杂,很难看成各向同性、均匀的介质,特别是既有热量传递、又有质量传递特点的血液和体液循环更增加了传热过程的复杂性。要定量确定由于生理原因,特别是血液所引起的能量传递非常困难。从整体看,生物体又是一个高度有序的系统,就热方面而言。每种生物体都存在一个复杂的温度感觉和控制系统,对热刺激有着主动响应的能力。
此外,生物系统还是一个存在个体差异、不稳定、小温差的低传热系统。这些特点要求生物传热研究中的温度测量须具有较高的精确性和灵敏性,而这常常很难做到。另外,由于生物个体的高度变化性、组织和功能的差异性、边界和初始条件的多样性,无论从广度还是深度看,生物传热过程及其机理研究都需要经历一个艰巨和漫长的过程。
由于生物体内部的解剖结构、组织代谢、血液循环及神经状态的不同,导致机体内部各部位的代谢热分布不同,形成不同的温度场。一般情况下,正常生物体的温度分布具有一定的稳定性和对称性。当生物体某处存在病变或功能发生改变时,该处血流和细胞代谢会发生变化,导致局部温度改变,表现为温度偏高或偏低。如果全身或局部温度偏离正常,提示可能存在病变或损伤。因此,温度是观察与衡量生物体机能正常与否的最常用指标之一,获取并分析全身或局部温度是一种十分重要的分析手段。
1948年,Pennes等人提出了Pennes生物热传导方程:
Figure BDA0001424515480000021
式中T(x,y,z)是体内温度场分布函数,ρ、c是机体的密度和热容率,k是热传导系数,wb、ρb、cb是血液灌注率、血液密度、血液热容率,Ta是动脉血温度,Qm是生物体内新陈代谢产生的热量。
在生物传热研究和应用领域内,人们普遍认为:Pennes方程是迄今为止所有生物传热模型中最为合适的。如果通过仪器设备测量出生物体内的密度、热容率、热传导系数、血液灌注率、血液密度、血液热容率、动脉血温度以及生物体内新陈代谢的热量等参数,应用Pennes生物热传导方程就可求得生物体内部的三维温度场T(x,y,z)。
但是生物体内新陈代谢的热量往往无法用仪器设备进行活体测量,因此在实际应用过程中无法通过Pennes生物热传导方程直接求得生物体内部的三维温度场T(x,y,z)。
解决这一问题可以采用求解反问题的方法:应用仪器设备探测得到生物体的体表温度分布再结合生物体的边界条件,理论上通过求解Pennes生物热传导方程即可得到生物体内新陈代谢的热量分布,然后应用Pennes方程进一步得到三维温度场分布。
生物体的体表温度探测是基于黑体辐射理论:温度在绝对零度以上的任何物体,都会因物体内部的分子热运动而辐射电磁波。生物体是一个天然发热体,与其它物体一样遵循电磁辐射定律,其辐射本领与绝对温度310K左右的黑体相似。
根据维恩位移定律,生物体辐射的波长范围在0.76~1000μm之间,正好处在红外波段,峰值波长为9.348μm。根据斯忒-藩玻耳兹曼定律Mb=σT4,只要测出生物体辐射能量就能得出生物体的体表温度。应用0.76~1000μm范围的红外CCD热探测器可记录生物体体表辐射的能量,从而获得体表温度分布。
但是Pennes生物热传导方程为二阶含时偏微分方程,再加上体表复杂的边界条件使得该方程几乎不可能得到热量分布的解析解。目前的现有测温技术是通过红外热像仪只能够测得生物体表面的温度分布即体表二维成像,而不能够实现三维成像得到体内的三维温度分布,更无法测得与细胞代谢直接相关的热源强度值。
发明内容
本发明针对现有技术存在的缺陷,提供了一种双模态热层析成像方法及其装置,该方法采用点热源模型:生物体内部的生物体热源由均匀分布的点热源组成。首先求解点热源传热形成的温度场,实际生物体的温度场可以视为由无限多个均匀分布的点热源传热形成温度场的叠加,然后由生物体表面温度分布通过温度拟合方法得到生物体内部热源强度分布信息,并进而得到体内温度分布信息和热源形态信息。
为实现上述目的,本发明提供的一种双模态热层析成像方法,它包括以下步骤:
1)利用红外CCD探测器获取生物体表面温度分布数据;
2)将步骤1)获取的生物体表面温度分布数据带入体表二维温度分布的表达式中,进行温度数据拟合获得生物体内部各点的热源强度值qi(xi,yi,hi)(i=1,2,3…n),即生物体内部热源强度分布信息;
其中,体表二维温度分布的表达式为:
Figure BDA0001424515480000041
式中,T(x,y)为生物体表面(x,y)处的温度值,x和y分别为生物体表面任意一点的坐标值,xi,yi和hi为生物体内部第i个热源的坐标值,且hi为第i个热源的深度值,qi(xi,yi,hi)为第i个热源的强度值,k为生物组织的热传导系数,T0为环境温度;
3)将步骤2)得到的生物体内部各点的热源强度值qi(xi,yi,hi)(i=1,2,3…n)带入体内三维温度分布的表达式中,即获得了生物体内部的三维温度分布信息;
其中,体内三维温度分布的表达式为:
Figure BDA0001424515480000051
式中,T(x,y,z)为生物体内部(x,y,z)处的温度值,x,y和z为生物体内部任意一点的坐标值,xi,yi和hi为生物体内部第i个点热源的坐标值,且hi为第i个热源的深度值,qi(xi,yi,hi)为第i个热源的强度值,k为生物组织的热传导系数,T0为环境温度;
4)将各个点热源的强度值qi(xi,yi,hi)转换为灰度值
Figure BDA0001424515480000052
其中:qm为所有点热源qi(xi,yi,hi)的最大值,Grayi(xi,yi,hi)为(xi,yi,hi)处第i个点热源的灰度值;
5)将步骤4)得到灰度值Grayi(xi,yi,hi)转化得到热源形态的灰度图像,即为生物体内部热源的三维形态影像学信息;
6)生物体内部各个点热源的强度值qi(xi,yi,hi)转换成RGB伪彩色编码,得到强度值的伪彩色图像,构成强度值的三维功能影像学信息;
7)生物体内部的温度值T(x,y,z)转换成R′G′B′伪彩色编码,得到温度值的伪彩色图像,构成温度值的三维功能影像学信息;
8)将强度值的三维功能影像学信息/温度值的三维功能影像学信息与三维形态影像学信息组成双模态影像学信息,形成生物体双模态热层析图像。
进一步地,所述成像方法采用点热源模型。生物体内部的热源由均匀分布的点热源组成,实际生物体的温度场由无限多个均匀分布的点热源传热形成温度场的叠加而成。
再进一步地,所述步骤2)中,拟合的方法为洛伦兹线型拟合。
再进一步地,所述步骤2)中,生物体热源在体表形成的二维温度分布由点热源形成的二维温度分布叠加而成,
生物体热源在体表形成的二维温度分布表达式,即:
Figure BDA0001424515480000061
由点热源形成的体表二维温度分布叠加而成,点热源在体表形成的二维表面温度分布为
Figure BDA0001424515480000062
再进一步地,所述步骤3)中,生物体热源在体内三维温度分布由点热源形成的三维温度分布叠加而成,
生物体热源在体内三维温度分布表达式,即:
Figure BDA0001424515480000063
由点热源形成的体内三维温度分布叠加而成,点热源在体内形成的三维温度分布的表达式为:
Figure BDA0001424515480000064
再进一步地,所述步骤4)中,将各个点热源的强度值qi(xi,yi,hi)转换为灰度值进而得到热源形态的灰度图像的方法:
各个点热源的强度值qi(xi,yi,hi)正比于热源形态灰度图像的灰度值:
Figure BDA0001424515480000065
灰度值的取值范围为:0≤Grayi(xi,yi,hi)≤255;
其中:qm为所有点热源qi(xi,yi,hi)的最大值,Grayi(xi,yi,hi)为(xi,yi,hi)处第i个点热源的灰度值。
再进一步地,所述步骤6)中,生物体内部点热源的强度值大小qi(xi,yi,hi)直接反映了空间(xi,yi,hi)处细胞代谢强弱的功能学信息,强度值的三维功能影像学信息通过伪彩色图像直观表达:采用常用的伪彩色编码-彩虹码,则伪彩色图像的三原色红(R)、绿(G)、蓝(B)的变换函数表达式为:
Figure BDA0001424515480000071
Figure BDA0001424515480000072
Figure BDA0001424515480000073
再进一步地,所述步骤7)中,生物体内部温度值T(x,y,z)的高低也反映了空间(x,y,z)处细胞代谢强弱的功能学信息,温度值的三维功能影像学信息通过伪彩色图像直观表达:采用常用的伪彩色编码-彩虹码,则伪彩色图像的三原色红(R)、绿(G)、蓝(B)的变换函数表达式为:
Figure BDA0001424515480000081
Figure BDA0001424515480000082
Figure BDA0001424515480000083
再进一步地,所述步骤8)中,由所述步骤5)得到的三维形态影像学信息与所述步骤6)得到的强度值的三维功能影像学信息/所述步骤7)得到的温度值的三维功能影像学信息通过图像融合组成双模态影像学信息,形成生物体双模态热层析图像。
本发明还提供了一种上述双模态热层析成像的装置,所述装置由红外CCD探测器、数据采集单元和计算机组成,所述红外CCD探测器依次与数据采集单元和计算机连接,所述红外CCD探测器获取生物体表面的温度分布数据信息,所述数据采集单元将CCD探测器获取的温度数据采集至计算机,所述计算机内分别设置有用于分析热源强度的热源分析单元、用于分析生物体体表和体内温度分布数据的温度分析单元,用于分析发热体形态的形态分析单元和用于双模态成像的双模态成像单元。
本发明的有益效果在于:
本发明提供了一种通过生物体表面的温度分布信息分析得到生物体内部热源强度和温度分布以及发热体形态的双模态成像的方法与装置,其中生物体内部热源强度和温度分布反映了生物体与新陈代谢直接相关的功能学信息,发热体形态反映了生物体发生结构异常的形态学信息。这种双模态成像方法与装置与医用红外热像仪相比的优势在于:红外热像仪测得的体表温度分布不能够直接表达体内的新陈代谢和病变信息,而本发明得到的双模态信息均为三维信息,形态学信息直接反映病变(如肿瘤)的形态和位置,功能学信息直接反映细胞新陈代谢的异常。另外,本发明也明显优于现有只有一种模式(要么功能的要么形态的)的大多数医学成像设备,为生物医学分析提供更多的有用信息。
附图说明
图1为机体内部和机体表面及其球坐标系示意图;
图2为机体内部和机体表面及其直角坐标系示意图;
图3由多个点热源叠加形成的体表温度分布;
图4为热源形态图像;
图5为基于点热源模型的双模态热层析成像流程图;
图6为装置结构示意图,
图7为图6的细节图;
图中,红外CCD探测器1、数据采集单元2、计算机3、热源单元3.1、温度单元3.2、灰度成像单元3.3、双成像单元3.4。
具体实施方式
为了更好地解释本发明,以下结合具体实施例进一步阐明本发明的主要内容,但本发明的内容不仅仅局限于以下实施例。
一种双模态热层析成像方法,其流程图如图5所示,包括以下步骤:
1)利用红外CCD探测器获取生物体表面温度分布数据;
2)将步骤1)获取的生物体表面温度分布数据带入体表二维温度分布的表达式中,进行温度数据拟合获得生物体内部各点的热源强度值qi(xi,yi,hi)(i=1,2,3…n),即生物体内部热源强度分布信息;
其中,体表二维温度分布的表达式为:
Figure BDA0001424515480000101
式中,T(x,y)为生物体表面(x,y)处的温度值,x和y分别为生物体表面任意一点的坐标值,xi,yi和hi为生物体内部第i个热源的坐标值,且hi为第i个热源的深度值,qi(xi,yi,hi)为第i个热源的强度值,k为生物组织的热传导系数,T0为环境温度;
A.体表二维温度分布表达式的推演过程为:
该表达式依据Pennes生物热传导方程:
Figure BDA0001424515480000102
为了求得方程的解析表达式,将生物体内新陈代谢产生的热量看做热源,热源以热传导方式在生物体内传输形成温度场。采用点热源模型:生物体热源可看成由均匀分布的点热源组成,各个点热源通过独立热传导形成温度场,真实温度场由各个点热源形成的温度场叠加而成。
首先将血流项wbρbcb(Ta-T)和新陈代谢引起的化学能向热能转变的代谢率项Qm合并为统一的内热源项q,同时假设热传导系数k为一常数,即均匀介质,则方程化简为:
Figure BDA0001424515480000103
其中
Figure BDA0001424515480000104
是拉普拉斯算符,T是机体组织的温度场函数,q是机体内热源的强度。当温度场达到稳定状态,即温度不随时间而变化,则
Figure BDA0001424515480000111
因此得出稳态的热传导微分方程是:
Figure BDA0001424515480000112
当生物机体内部发生病变时,机体病变区域将比正常区域产生多余的热量,这些多余的热量可视为生物热传导方程中的内热源。如果病变区域很小,那么病变区域的热源可以视为点热源。这样,在数学上点热源可用δ函数来表示,这时点热源项可写为:q·δ(r)。其中,q是点热源的强度,δ(r)表示在r=0处有点热源,在r≠0处无点热源。故机体内病变点热源的稳态热传导方程可写为:
Figure BDA0001424515480000113
这就是体内点热源的稳态热传导方程。
设点热源热量由体内传导到体表,忽略机体本身的温度控制特性并假设机体体表温度没有任何限制,相当于点热源在三维无限空间内传递热量,即热传导具有球对称性,故建立如图1所示的球坐标系,设点热源(1)在球坐标系中的坐标原点O,体内(2)及体表(3)任意一点(4)的坐标用(r,θ,ψ)表示。点热源的稳态热传导方程表示为:
Figure BDA0001424515480000114
求解如下:
1、当r≠0时,上述方程为:
Figure BDA0001424515480000115
其解为:
Figure BDA0001424515480000116
(C,D为常数),不失一般性,取
Figure BDA0001424515480000117
2、当r=0时,对方程
Figure BDA0001424515480000118
的等式两边求体积分得:
Figure BDA0001424515480000119
上式中,积分体积是以坐标原点O为球心,以任意小的正数ε为半径的球体。另一方面,由高斯定理可得:
Figure BDA0001424515480000121
所以有:
Figure BDA0001424515480000122
Figure BDA0001424515480000123
带入
Figure BDA0001424515480000124
式,得点热源稳态热传导方程的解:
Figure BDA0001424515480000125
其中r是温度场中(体内或体表)某点与球坐标系原点(点热源)之间的距离,T是体内及体表的温度场函数。
实际应用中,体表温度分布可通过红外CCD探测器测得,因此需要建立体表温度分布的表达式。以点热源(1)为原点O建立如图2所示的直角坐标系,由于机体内部点热源在体表产生的温度分布中垂直表面处的垂点(5)温度最高。以点热源为原点建立直角坐标系O-xyz,体表平行于xy平面,体内点热源O点到体表的垂直距离为h,即热源的深度,体表任意点(4)的位置为(x,y,h),该点距体内热源的距离
Figure BDA0001424515480000126
因此得出机体表面的二维温度分布表达式:
Figure BDA0001424515480000127
这里q是点热源的强度,h是点热源的深度。
一般情况下,病变区域的大小和形状不能够忽略,即生物体热源不能够看做点热源。采用本发明的点热源模型:将生物体热源看成由均匀分布的点热源组成,各个点热源通过独立热传导形成温度场,真实温度场由各个点热源形成的温度场叠加而成。
假设生物体热源由n个点热源组成,其中,第i个点热源的位置为(xi,yi,hi)(其中:i=1,2,3…n)。那么,生物体热源形成的体表温度分布为:
Figure BDA0001424515480000128
一般情况下,生物体处于某一环境温度T0中,当生物体内无热源且与外界环境达到热平衡时,即所有点热源qi=0(i=1,2,3…n)时,T(x,y)=T0,表明生物体内无热源时,体表温度处处与环境温度T0相同。所以,体表二维温度分布的表达式应该为:
Figure BDA0001424515480000131
由第i个点热源形成的体表温度分布:
Figure BDA0001424515480000132
它可变换成:
Figure BDA0001424515480000133
由此看出它是一个典型的洛伦兹(Lorentz)线型分布:
Figure BDA0001424515480000134
因此,体表二维温度分布:
Figure BDA0001424515480000135
实际上可看做是由n个点热源分别产生的符合洛伦兹(Lorentz)线型的体表温度分布的叠加,如图3所示。其中:(6)表示点热源形成的体表温度分布,(7)表示点热源叠加形成的温度场分布。
B.所有点热源的强度值qi(xi,yi,hi)的拟合方法:
用洛伦兹(Lorentz)线型拟合方法对体表二维温度分布的表达式:
Figure BDA0001424515480000136
进行曲线拟合,即可获得所有点热源的强度值qi(xi,yi,hi),即生物体内部热源强度分布信息(其中:i=1,2,3…n)和T0值。
将已获得所有点热源的强度值qi(xi,yi,hi)带入
Figure BDA0001424515480000141
即获得了生物体内部的温度分布信息。
在直角坐标系O-xyz中,各个点热源的强度值qi(xi,yi,hi)可线性对应于图像的灰度值,即:qi(xi,yi,hi)=Grayi(xi,yi,hi)。这样,三维热源形态分布信息可通过灰度图像(8)Grayi(xi,yi,hi)(i=1,2,3…n)直观的表达出来,如图4所示。
3)将步骤2)得到的生物体内部各点的热源强度值qi(xi,yi,hi)(i=1,2,3…n)带入体内三维温度分布的表达式中,即获得了生物体内部的三维温度分布信息;
其中,体内三维温度分布的表达式为:
Figure BDA0001424515480000142
式中,T(x,y,z)为生物体内部(x,y,z)处的温度值,x,y和z为生物体内部任意一点的坐标值,xi,yi和hi为生物体内部第i个点热源的坐标值,且hi为第i个热源的深度值,qi(xi,yi,hi)为第i个热源的强度值,k为生物组织的热传导系数,T0为环境温度;
4)将各个点热源的强度值qi(xi,yi,hi)转换为灰度值
Figure BDA0001424515480000143
其中:qm为所有点热源qi(xi,yi,hi)的最大值,Grayi(xi,yi,hi)为(xi,yi,hi)处第i个点热源的灰度值;
5)将步骤4)得到灰度值Grayi(xi,yi,hi)转化得到热源形态的灰度图像,即为生物体内部热源的三维形态影像学信息;
6)生物体内部各个点热源的强度值qi(xi,yi,hi)转换成RGB伪彩色编码,得到强度值的伪彩色图像,构成强度值的三维功能影像学信息;
7)生物体内部的温度值T(x,y,z)转换成R′G′B′伪彩色编码,得到温度值的伪彩色图像,构成温度值的三维功能影像学信息;
8)将强度值的三维功能影像学信息/温度值的三维功能影像学信息与三维形态影像学信息组成双模态影像学信息,形成生物体双模态热层析图像。
实施例1
如图6~7所述,一种上述双模态热层析成像的装置,所述装置由红外CCD探测器1、数据采集单元2和计算机3,红外CCD探测器1依次与数据采集单元2和计算机3连接,红外CCD探测器1获取生物体表面的温度分布信息,数据采集单元2将红外CCD探测器1获取的温度数据采集至计算机3,计算机3内分别设置有用于分析热源强度的热源分析单元3.1、用于分析生物体体表和体内温度分布数据的温度分析单元3.2,用于分析发热体形态的形态分析单元3.3、用于双模态成像的双模态成像单元3.4。
实施例2
利用实施例1的装置进行双模态热层析成像方法,包括以下步骤:
1)利用红外CCD探测器1和获取生物体表面温度分布数据,并通过数据采集单元2将数据输入计算机3中;
2)利用计算机3的热源分析单元3.1和温度分析单元3.2计算热源强度值qi(xi,yi,hi)和体表和体内温度分布,具体如下:
将步骤1)获取的生物体表面温度分布数据带入体表二维温度分布的表达式中,进行温度数据洛伦兹(Lorentz)线型拟合获得生物体内部各点的热源强度值qi(xi,yi,hi)(i=1,2,3…n),即生物体内部热源强度分布信息;
其中,体表二维温度分布的表达式为:
Figure BDA0001424515480000161
式中,T(x,y)为生物体表面(x,y)处的温度值,x和y分别为生物体表面任意一点的坐标值,xi,yi和hi为生物体内部第i个热源的坐标值,且hi为第i个热源的深度值,qi(xi,yi,hi)为第i个热源的强度值,k为生物组织的热传导系数,T0为环境温度;
生物体热源在体表形成的二维温度分布由点热源形成的二维温度分布叠加而成:
点热源在体表形成的二维表面温度分布为
Figure BDA0001424515480000162
叠加得到生物体热源在体表形成的二维温度分布表达式,即:
Figure BDA0001424515480000163
3)将步骤2)得到的生物体内部各点的热源强度值qi(xi,yi,hi)(i=1,2,3…n)带入体内三维温度分布的表达式中,即获得了生物体内部的三维温度分布信息;
其中,体内三维温度分布的表达式为:
Figure BDA0001424515480000164
式中,T(x,y,z)为生物体内部(x,y,z)处的温度值,x,y和z为生物体内部任意一点的坐标值,xi,yi和hi为生物体内部第i个点热源的坐标值,且hi为第i个热源的深度值,qi(xi,yi,hi)为第i个热源的强度值,k为生物组织的热传导系数,T0为环境温度;
生物体热源在体内三维温度分布由点热源形成的三维温度分布叠加而成:
点热源在体内形成的三维温度分布的表达式为:
Figure BDA0001424515480000171
叠加得到生物体热源在体内三维温度分布表达式,即:
Figure BDA0001424515480000172
4)将各个点热源的强度值qi(xi,yi,hi)转换为灰度值
Figure BDA0001424515480000173
其具体方法:
各个点热源的强度值qi(xi,yi,hi)正比于热源形态灰度图像的灰度值:
Figure BDA0001424515480000174
灰度值的取值范围为:0≤Grayi(xi,yi,hi)≤255;
其中:qm为所有点热源qi(xi,yi,hi)的最大值,Grayi(xi,yi,hi)为(xi,yi,hi)处第i个点热源的灰度值;
5)将步骤4)得到灰度值Grayi(xi,yi,hi)转化得到热源形态的灰度图像,即为生物体内部热源的三维形态影像学信息;
6)生物体内部各个点热源的强度值qi(xi,yi,hi)转换成RGB伪彩色编码,得到强度值的伪彩色图像,构成强度值的三维功能影像学信息;
强度值的三维功能影像学信息通过伪彩色图像直观表达:采用常用的伪彩色编码-彩虹码,则伪彩色图像的三原色红(R)、绿(G)、蓝(B)的变换函数表达式为:
Figure BDA0001424515480000181
Figure BDA0001424515480000182
Figure BDA0001424515480000183
7)生物体内部的温度值T(x,y,z)转换成R′G′B′伪彩色编码,得到温度值的伪彩色图像,构成温度值的三维功能影像学信息;
温度值的三维功能影像学信息通过伪彩色图像直观表达:采用常用的伪彩色编码-彩虹码,则伪彩色图像的三原色红(R)、绿(G)、蓝(B)的变换函数表达式为:
Figure BDA0001424515480000184
Figure BDA0001424515480000191
Figure BDA0001424515480000192
8)由所述步骤5)得到的三维形态影像学信息与所述步骤6)得到的强度值的三维功能影像学信息/所述步骤7)得到的温度值的三维功能影像学信息通过图像融合组成双模态影像学信息,形成生物体双模态热层析图像。
其它未详细说明的部分均为现有技术。尽管上述实施例对本发明做出了详尽的描述,但它仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部实施例,人们还可以根据本实施例在不经创造性前提下获得其他实施例,这些实施例都属于本发明保护范围。

Claims (10)

1.一种双模态热层析成像方法,其特征在于:包括以下步骤:
1)利用红外CCD探测器获取生物体表面温度分布数据;
2)将步骤1)获取的生物体表面温度分布数据带入体表二维温度分布的表达式中,进行温度分布数据拟合获得生物体内部各点的热源强度值qi(xi,yi,hi)(i=1,2,3…n),即生物体内部热源强度分布信息;
其中,体表二维温度分布的表达式为:
Figure FDA0002684134280000011
式中,T(x,y)为生物体表面(x,y)处的温度值,x和y分别为生物体表面任意一点的坐标值,xi,yi和hi为生物体内部第i个热源的坐标值,且hi为第i个热源的深度值,qi(xi,yi,hi)为第i个热源的强度值,k为生物组织的热传导系数,T0为环境温度;
3)将步骤2)得到的生物体内部各点的热源强度值qi(xi,yi,hi)(i=1,2,3…n)带入体内三维温度分布的表达式中,即获得了生物体内部的三维温度分布信息;
其中,体内三维温度分布的表达式为:
Figure FDA0002684134280000012
式中,T(x,y,z)为生物体内部(x,y,z)处的温度值,x,y和z为生物体内部任意一点的坐标值,xi,yi和hi为生物体内部第i个点热源的坐标值,且hi为第i个热源的深度值,qi(xi,yi,hi)为第i个热源的强度值,k为生物组织的热传导系数,T0为环境温度;
4)将各个点热源的强度值qi(xi,yi,hi)转换为灰度值
Figure FDA0002684134280000013
其中:qmax为所有点热源qi(xi,yi,hi)的最大值,Grayi(xi,yi,hi)为(xi,yi,hi)处第i个点热源的灰度值;
5)将步骤4)得到灰度值Grayi(xi,yi,hi)转化得到热源形态的灰度图像,即为生物体内部热源的三维形态影像学信息;
6)生物体内部各个点热源的强度值qi(xi,yi,hi)转换成RGB伪彩色编码,得到强度值的伪彩色图像,构成强度值的三维功能影像学信息;
7)生物体内部的温度值T(x,y,z)转换成R′G′B′伪彩色编码,得到温度值的伪彩色图像,构成温度值的三维功能影像学信息;
8)将强度值的三维功能影像学信息和温度值的三维功能影像学信息与三维形态影像学信息组成双模态影像学信息,形成生物体双模态热层析图像。
2.根据权利要求1所述双模态热层析成像方法,其特征在于:所述步骤2)和步骤3)采用点热源模型得到生物体内部热源强度分布信息和生物体内部的三维温度分布信息;生物体内部的热源由均匀分布的点热源组成,实际生物体的温度场由无限多个均匀分布的点热源传热形成温度场的叠加而成。
3.根据权利要求1所述双模态热层析成像方法,其特征在于:所述步骤2)中,拟合的方法为洛伦兹线型拟合。
4.根据权利要求1所述双模态热层析成像方法,其特征在于:所述步骤2)中,生物体热源在体表形成的二维温度分布由点热源形成的二维温度分布叠加而成,
生物体热源在体表形成的二维温度分布表达式,即:
Figure FDA0002684134280000031
由点热源形成的体表二维温度分布叠加而成,点热源在体表形成的二维温度分布为
Figure FDA0002684134280000032
5.根据权利要求1所述双模态热层析成像方法,其特征在于:所述步骤3)中,生物体热源在体内三维温度分布由点热源形成的三维温度分布叠加而成,
生物体热源在体内三维温度分布表达式,即:
Figure FDA0002684134280000033
由点热源形成的体内三维温度分布叠加而成,点热源在体内形成的三维温度分布的表达式为:
Figure FDA0002684134280000034
6.根据权利要求1所述双模态热层析成像方法,其特征在于:所述步骤4)中,将各个点热源的强度值qi(xi,yi,hi)转换为灰度值进而得到热源形态的灰度图像的方法:
各个点热源的强度值qi(xi,yi,hi)正比于热源形态灰度图像的灰度值:
Figure FDA0002684134280000035
灰度值的取值范围为:0≤Grayi(xi,yi,hi)≤255;
其中:qmax为所有点热源qi(xi,yi,hi)的最大值,Grayi(xi,yi,hi)为(xi,yi,hi)处第i个点热源的灰度值。
7.根据权利要求1所述双模态热层析成像方法,其特征在于:所述步骤6)中,强度值的三维功能影像学信息通过伪彩色图像直观表达:采用常用的伪彩色编码-彩虹码,则伪彩色图像的三原色红(R)、绿(G)、蓝(B)的变换函数表达式为:
Figure FDA0002684134280000041
Figure FDA0002684134280000042
Figure FDA0002684134280000043
8.根据权利要求1所述双模态热层析成像方法,其特征在于:所述步骤7)中,温度值的三维功能影像学信息通过伪彩色图像直观表达:采用常用的伪彩色编码-彩虹码,则伪彩色图像的三原色红(R)、绿(G)、蓝(B)的变换函数表达式为:
Figure FDA0002684134280000044
Figure FDA0002684134280000051
Figure FDA0002684134280000052
9.根据权利要求1所述双模态热层析成像方法,其特征在于:所述步骤8)中,由所述步骤5)得到的三维形态影像学信息与所述步骤6)得到的强度值的三维功能影像学信息和所述步骤7)得到的温度值的三维功能影像学信息通过图像融合组成双模态影像学信息,形成生物体双模态热层析图像。
10.一种权利要求1所述双模态热层析成像方法的装置,其特征在于:所述装置由红外CCD探测器、数据采集单元和计算机组成,所述红外CCD探测器依次与数据采集单元和计算机连接,所述红外CCD探测器获取生物体表面的温度分布数据,所述数据采集单元将CCD探测器获取的温度数据采集至计算机,所述计算机内分别设置用于分析热源强度的热源分析单元、用于分析生物体体表和体内温度分布数据的温度分析单元,用于分析发热体形态的形态分析单元和用于双模态成像的双模态成像单元。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108324250B (zh) * 2018-02-12 2021-07-20 厚磊 基于红外成像温度指标的人体热代谢状态的监测方法
CN108460831A (zh) * 2018-05-11 2018-08-28 博脉有限公司 图像模型构建方法、装置及电子设备
CN109813757B (zh) * 2019-02-18 2020-04-24 中国石油大学(北京) 页岩气压裂装备故障红外热成像特征提取方法及装置
CN114587284A (zh) * 2022-03-24 2022-06-07 四川大学华西医院 一种医学热层析成像系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1771882A (zh) * 2005-09-02 2006-05-17 武汉市昊博科技有限公司 一种从生物体表面温度分布获取内热源信息的方法与装置
CN101088454A (zh) * 2007-07-11 2007-12-19 武汉昊博科技有限公司 医学热层析成像系统
CN104251737A (zh) * 2013-06-26 2014-12-31 南京理工大学 红外测温仪数据分析处理平台及其方法
WO2016050290A1 (en) * 2014-10-01 2016-04-07 Metaio Gmbh Method and system for determining at least one property related to at least part of a real environment
CN106030266A (zh) * 2014-02-12 2016-10-12 皇家飞利浦有限公司 温度分布确定装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050123182A1 (en) * 2003-12-03 2005-06-09 Avision Inc. Temperature sensor

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1771882A (zh) * 2005-09-02 2006-05-17 武汉市昊博科技有限公司 一种从生物体表面温度分布获取内热源信息的方法与装置
CN101088454A (zh) * 2007-07-11 2007-12-19 武汉昊博科技有限公司 医学热层析成像系统
CN104251737A (zh) * 2013-06-26 2014-12-31 南京理工大学 红外测温仪数据分析处理平台及其方法
CN106030266A (zh) * 2014-02-12 2016-10-12 皇家飞利浦有限公司 温度分布确定装置
WO2016050290A1 (en) * 2014-10-01 2016-04-07 Metaio Gmbh Method and system for determining at least one property related to at least part of a real environment

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