CN113081261A - 血肿穿刺导航探头装置及脑部磁探测电阻抗成像系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种血肿穿刺导航探头装置及脑部磁探测电阻抗成像系统，血肿穿刺导航探头装置包括血肿穿刺针、设置于血肿穿刺针针头表面的传感器模块和激励发出控制模块、信息采集控制模块、图像处理显示设备；所述激励发出控制模块根据需求发出不同参数的激励信号，建立磁场；所述传感器模块对脑内血肿引起的磁场变化进行感应，并将感应到的信号传输到所述信息采集控制模块，通过信息采集控制模块将数据传输给图像处理显示设备；所述图像处理显示设备根据数据对颅脑内部血肿的位置，大小等信息进行重建。脑部磁探测电阻抗成像系统基于上述血肿穿刺导航探头装置构成。本发明对颅脑内部实时成像，快速，实时，准确的检测血肿的位置及大小信息。
Description
技术领域
本发明属于生物检测技术领域，具体涉及一种血肿清除术中的穿刺导航探头装置及基于该探头的脑部磁探测电阻抗成像系统。
背景技术
高血压性脑出血起病急骤、病情凶险、死亡率非常高，是急性脑血管病中非常严重的一种，为目前中老年人致死性疾病之—。高血压性脑出血治疗包括药物治疗和手术治疗。近年来，外科治疗高血压脑出血，多采用微侵袭手术方式，即脑内血肿穿刺术。以往这种血肿穿刺引流术是根据CT定位血肿部位后进行穿刺的，穿刺的准确性差，容易发生医疗事故。为进一步精准穿刺血肿，减少脑组织损伤，避开脑血管，因此医生需要有一种穿刺准确性高、对脑组织损伤少，可以实时观测病人颅脑内部情况的穿刺设备。
除此之外，外部颅脑损伤也是引发血肿的主要原因，中国地震、泥石流等自然灾害频发，交通事故频繁发生，各类极限运动也常导致意外伤亡，每年创伤人数约有1000万人次，伤残人数约100万，在最终死亡的伤者中，颅脑损伤占85％。目前，利用CT(ComputedTomography，X线计算机断层摄影)、MRI(Magnetic Resonance Imaging，磁共振成像)等成像手段可以对脑出血、缺血造成的脑水肿进行成像，但是CT由于存在放射性不宜多次使用，而且CT和MRI都属于大型设备，无法在病房或手术室连续使用，无法对脑水肿的发展过程进行连续、实时监测。
发明内容
针对上述问题，本发明提出了血肿穿刺导航探头装置及脑部磁探测电阻抗成像系统，能利用磁探测电阻抗成像技术对人体颅内电阻抗分布进行有效重建，用以提高血肿穿刺的准确性、减少对脑组织损伤，增加血肿穿刺的有效性。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种血肿穿刺导航探头装置，包括：血肿穿刺针、设置于血肿穿刺针针头表面的传感器模块和激励发出控制模块、用于发送控制信号并采集传感器信号的信息采集控制模块、与信息采集控制模块连接的图像处理显示设备；所述激励发出控制模块根据需求发出不同参数的激励信号，建立磁场；所述传感器模块对脑内血肿引起的磁场变化进行感应，并将感应到的信号传输到所述信息采集控制模块，通过信息采集控制模块将数据传输给图像处理显示设备；所述图像处理显示设备根据数据对颅脑内部血肿的位置，大小等信息进行重建，以二维图像即脑部电阻抗分布图像显示出来。
进一步的，所述血肿穿刺针包括针杆和连接柄，所述针杆一端为针头，另一端为针尾，针头表面设置的传感器模块和激励发出控制模块通过导线将信号传输至针尾，针尾与连接柄相连，并通过连接柄将导线连接信息采集控制模块。
更进一步的，所述传感器模块为微型多阵列传感器，所述激励发出控制模块为激励电极，所述激励电极为多个，与微型多阵列传感器间隔放置。
更进一步的，所述导线为含有绝缘层的铜丝，固定在所述血肿穿刺针外侧。
进一步的，所述信息采集控制模块对采集的磁场信号进行滤波、放大、模数转换，然后传送至图像处理显示设备。
进一步的，所述图像处理显示设备设有信号处理和成像系统，对实时采集的传感器模块信息进行处理，通过成像算法进行颅脑内部二维图像重建。
本发明还提出了一种脑部磁探测电阻抗成像系统，基于上述血肿穿刺导航探头装置，获取用于训练血肿成像模型的完整数据集；通过神经网络训练得到非线性模型，即血肿成像模型，找到磁通密度模与血肿大小和位置的关系；
基于上述血肿穿刺导航探头装置采集头部周围磁场分布值，将所述磁场分布值输入所述血肿成像模型，输出重建颅脑内部电导率分布二维图像；根据所述颅脑内部电导率分布二维图像，确定待测血肿的位置及大小。
进一步的，所述完整数据集中包括多个样本数据；每个所述样本数据中包括一组脑部电导率分布图和激励产生的对应磁场变化值即磁通密度模变化；样本中电导率分布图涵盖所有不同血肿位置和不同血肿大小可能发生情况。
进一步的，所述训练为通过MATLAB随机方法从所述完整数据集中选取80％样本数据作为训练集；采用所述训练集对深度学习SAE网络模型进行训练，获得训练后的网络模型作为血肿成像模型；另外20％样本用来对模型进行评测，选取最优模型。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
本发明提供了一种血肿穿刺导航探头装置及脑部磁探测电阻抗成像系统，本发明依据电磁感应原理获得激励电流注入下，传感器采集颅脑内部多方向磁感应强度分布，先将这部分数据传回信息采集控制模块，经过预处理后，再将信息传回图像处理显示设备，通过算法进行重建，达到对颅脑内部实时成像，检测血肿的位置和大小，对血肿穿刺进行导航的目的。采用本发明提供的血肿清除术中穿刺导航探头设备能够快速，实时，准确的检测血肿的位置及大小信息。
附图说明
图1为本发明实施例的血肿穿刺导航探头装置的整体示意图；
图2为本发明实施例的激励与传感器的位置示意图；
图3为本发明实施例的电路连接示意图；
图4为本发明实施例的血肿穿刺针结构示意图。
其中：
1、血肿穿刺针；2、图像处理显示设备；3、信息采集控制模块；
4、激励发出控制模块；5、传感器模块；6、激励电极；
7、传感器；8、绝缘层；9、导线；
201、第一组激励电极与传感器；
202、第二组激励电极与传感器；
203、第三组激励电极与传感器。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
为使本发明专利的目的、特征更明显易懂，下面结合附图对本发明专利的具体实施方式作进一步的说明。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比率，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明专利实施例的目的。
本发明的目的是提供一种血肿清除术中穿刺导航探头装置及脑部磁探测电阻抗成像系统，利用激励和磁传感器来获得人体颅脑内部的磁感应强度分布，通过神经网络训练得到人体脑部的血肿位置及大小信息，可对血肿穿刺路径提供导航，并克服影像学方法(CT、MRI)检测设备较庞大、检测费用较高，无法进行实时、连续的血肿检测等缺陷。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明内容主要包括两部分：血肿位置和大小信息的采集和重建。血肿位置和大小信息的采集是通过血肿穿刺导航探头装置的激励发出控制模块4和传感器模块5以及信息采集传输模块3实现。血肿位置和大小信息的重建可采用本发明脑部磁探测电阻抗成像系统实现。
本发明为了实现实时监测血肿，与医疗设备相结合，主要将激励和传感器放置在进入颅脑内部的血肿穿刺针1，形成一个穿刺导航探头。血肿穿刺针1为不锈钢材质，包括针杆和连接柄，其特征在于，所述的针杆一端为针头，另一端为针尾，针头表面添加放置激励发出控制模块4和传感器模块5，两端使用导线来进行信号传输，通过导线将信号传输至针尾，针尾与连接柄相连，连接柄接有导线，导线连接信息采集控制模块3。
如图1、2、3所示，在血肿穿刺针1针头表面添加的激励发出控制模块4和传感器模块5，其中激励发出控制模块4采用激励电极6，激励电极6发出的激励信号为单一频率或多频率的信号，且频率、幅值可调，例如信号为可调节的交变电流或电压；传感器模块5采用微型多阵列传感器7，本发明所述的激励电极6和传感器7采用的是一激一传的检测结构，所述的激励电极6用于360度发出激励信号建立磁场；所述传感器7用于检测激励发出后磁场的变化情况，进行多角度探测，获取多样本数据。如图2所示，激励电极6和传感器7间隔放置，在本实施例中设置六组激励电极6和传感器7，图2中包括第1组激励电极和传感器201、第2组激励电极和传感器202、第3组激励电极和传感器203，图2仅显示180度单面，对照面还存在3组激励电极和传感器，所述激励电极6和传感器7之间的距离0.5cm。
激励电极6和传感器7都连接含有绝缘层的铜丝作为导线9，血肿穿刺针1外侧整体再次包裹绝缘层8，以加强铜丝与微型多阵列传感器在血肿穿刺针1上的固定，如图4所示。
激励电极6可以根据需求发出不同参数的激励信号，建立磁场，传感器7对脑内血肿引起的磁场变化进行感应，并将感应到的信号传输到信息采集控制模块3，信息采集控制模块3与图像处理显示设备2线路连接，通过信息采集控制模块3，对采集的磁场信号进行滤波、放大、模数转换，然后将数据传输给图像处理显示设备2；所述的图像处理显示装备2包含液晶屏幕显示屏、信号处理和成像系统，通过信息采集控制模块3实时传输的脑部磁场信息对颅脑内部血肿的位置，大小等信息进行重建，以二维图像(脑部电阻抗分布图像)显示出来。
本发明的脑部磁探测电阻抗成像系统基于所述血肿穿刺导航探头装置；所述脑部磁探测电阻抗成像系统包括：
获取用于训练血肿成像模型的完整数据集；所述完整数据集中包括多个样本数据；每个所述样本数据中包括一组脑部电导率分布图和激励产生的对应磁场变化值即磁通密度模变化；样本中电导率分布图涵盖所有不同血肿位置和不同血肿大小可能发生情况。
脑中不同的血肿大小和不同的血肿位置引起磁场的变化不同，进而使得磁通密度模不同。通过神经网络训练得到非线性模型，找到磁通密度模与血肿大小和位置的关系。
训练方法为通过MATLAB随机方法从所述完整数据集中选取80％样本数据作为训练集；
采用所述训练集对深度学习SAE网络模型进行训练，其中激励值即输入层神经元个数为100，磁场变化值即输出层神经元个数为12000，网络模型的学习率为0.1，各个样本迭代次数为3000，批量大小为30，获得训练后的网络模型作为血肿成像模型。另外20％样本用来对模型进行评测，选取最优模型；
获取所述穿刺导航探头设备采集的头部周围磁场分布值，将所述磁场分布值输入所述血肿成像模型，输出重建颅脑内部电导率分布二维图像。
根据所述重建颅脑内部二维图像，图像确定待测血肿的位置及大小。
本发明使用时具体实现步骤为：血肿穿刺针进入脑部后，激励对测试者施加一定强度的安全电流，传感器获取该角度的颅脑内磁场信息，每组激励与传感器依次作用，将获取的磁场信息实时传输给信息采集控制模块进行预处理，通过测量多组取平均值方法减小误差影响，求得的磁通密度模数据实时导入进图像显示设备进行算法处理，模型匹配，重建出脑部电阻抗分布图像，显示当前血肿位置与大小信息，对穿刺进行导航。
本发明与现有技术相比，至少具备以下优点：
1、利用磁传感器检测得到颅脑内部不同角度的磁场分布值，利用算法来确定脑部血肿位置，可以实现脑部血肿的快速检测。
2、利用深度学习的方法将人体颅脑内部进行重建，以实现快速准确的脑部血肿的位置和大小。
3、本发明预处理现有医疗器械相结合，该便携式的设计可以实现在用于血肿清除术的血肿穿刺针上，便于进行手术时实时监测，同时该设备造价低廉、检测费用低，有效的降低了医疗风险，减少了医疗费用。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种血肿穿刺导航探头装置，其特征在于，包括：血肿穿刺针、设置于血肿穿刺针针头表面的传感器模块和激励发出控制模块、用于发送控制信号并采集传感器信号的信息采集控制模块、与信息采集控制模块连接的图像处理显示设备；所述激励发出控制模块根据需求发出不同参数的激励信号，建立磁场；所述传感器模块对脑内血肿引起的磁场变化进行感应，并将感应到的信号传输到所述信息采集控制模块，通过信息采集控制模块将数据传输给图像处理显示设备；所述图像处理显示设备根据数据对颅脑内部血肿的位置，大小等信息进行重建，以二维图像即脑部电阻抗分布图像显示出来。
2.根据权利要求1所述的一种血肿穿刺导航探头装置，其特征在于，所述血肿穿刺针包括针杆和连接柄，所述针杆一端为针头，另一端为针尾，针头表面设置的传感器模块和激励发出控制模块通过导线将信号传输至针尾，针尾与连接柄相连，并通过连接柄将导线连接信息采集控制模块。
3.根据权利要求1或2所述的一种血肿穿刺导航探头装置，其特征在于，所述传感器模块为微型多阵列传感器，所述激励发出控制模块为激励电极，所述激励电极为多个，与微型多阵列传感器间隔放置。
4.根据权利要求2所述的一种血肿穿刺导航探头装置，其特征在于，所述导线为含有绝缘层的铜丝，固定在所述血肿穿刺针外侧。
5.根据权利要求1所述的一种血肿穿刺导航探头装置，其特征在于，所述信息采集控制模块对采集的磁场信号进行滤波、放大、模数转换，然后传送至图像处理显示设备。
6.根据权利要求1所述的一种血肿穿刺导航探头装置，其特征在于，所述图像处理显示设备设有信号处理和成像系统，对实时采集的传感器模块信息进行处理，通过成像算法进行颅脑内部二维图像重建。
7.一种脑部磁探测电阻抗成像系统，其特征在于，基于权利要求1-6任一项所述血肿穿刺导航探头装置，获取用于训练血肿成像模型的完整数据集；通过神经网络训练得到非线性模型，即血肿成像模型，找到磁通密度模与血肿大小和位置的关系；
基于权利要求1-6任一项所述血肿穿刺导航探头装置，采集头部周围磁场分布值，将所述磁场分布值输入所述血肿成像模型，输出重建颅脑内部电导率分布二维图像；根据所述颅脑内部电导率分布二维图像，确定待测血肿的位置及大小。
8.根据权利要求7所述脑部磁探测电阻抗成像系统，其特征在于，完整数据集中包括多个样本数据；每个所述样本数据中包括一组脑部电导率分布图和激励产生的对应磁场变化值即磁通密度模变化；样本中电导率分布图涵盖所有不同血肿位置和不同血肿大小可能发生情况。
9.根据权利要求7所述脑部磁探测电阻抗成像系统，其特征在于，所述训练为通过MATLAB随机方法从所述完整数据集中选取80％样本数据作为训练集；采用所述训练集对深度学习SAE网络模型进行训练，获得训练后的网络模型作为血肿成像模型；另外20％样本用来对模型进行评测，选取最优模型。
10.根据权利要求8所述脑部磁探测电阻抗成像系统，其特征在于，所述训练为通过MATLAB随机方法从所述完整数据集中选取80％样本数据作为训练集；采用所述训练集对深度学习SAE网络模型进行训练，获得训练后的网络模型作为血肿成像模型；另外20％样本用来对模型进行评测，选取最优模型。
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