CN115670422A - 电阻抗成像系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种电阻抗成像系统，包括电极带和电阻抗成像设备，所述电极带包括柔性带和分布在所述柔性带上用于测量人体电阻抗信号的电极，所述电阻抗成像设备用于根据所述电阻抗信号进行呼吸和/或血液灌注成像，所述电极带还包括：压力传感器，分布在所述柔性带上，用于采集电极带通过所述电极施加到人体表面的压力信息；所述电阻抗成像设备用于根据所述压力信息指示所述电极与人体表面的贴合质量。
Description
技术领域
本发明涉及医疗设备领域，具体涉及一种电阻抗成像系统。
背景技术
电阻抗成像技术是一种利用人体组织、器官的电阻抗特性进行成像的新兴功能成像技术，具有无辐射、快速、实时等成像优点。具体的工作过程为：首先，在人体的被测组织或器官周围固定一定数量的电极；然后，以一定的规律激励两个电极向人体组织内注入电流，并在其他两两电极上采集电压差，通过电压差的数据来计算生成图像。
电阻抗成像的关键技术在于反演问题的求解。可以将反演算法分为两大类：基于物理模型的反演算法和基于数据的反演算法。基于物理模型的反演算法中的“物理模型”指的是EIT正向物理模型，也就是说在反演过程中利用到了正向物理模型的约束。基于数据的反演算法在这里特指基于机器学习的反演算法，这类算法通过给定的训练数据来拟合数据-图像或图像-图像之间的非线性关系。对于基于物理模型的反演算法，物理模型在成像过程中起到了很关键的作用。
应用于临床实验或临床应用中的电极带普遍存在一个问题，由于人群组织形态的多样性，导致仅有的型号大小并不能满足所有人的需求。这就导致了，在进行电阻抗测量的过程中，尽管已经挑选到了已有的最合适的电极带型号，仍然会因为电极带没有最好地贴合在被测人体身上，导致电极与人体接触不良或接触过紧。当电极带绑得过紧时会使人体相应部位变形，尽管变形可能是细微的，但受到按压状态下的人体与预先建立的物理建模必然不相符，如果这种不相符的程度过大，就会导致反演过程求解得到与真实电导率分布存在偏差的结果，进而影响成像质量。
目前在临床应用场景中，基本是依靠用户经验和患者体验来确定电极带型号是否合适、松紧度是否恰当，无法直观了解电极的贴合效果，可能会导致电阻抗成像不准确。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种电阻抗成像系统，包括电极带和电阻抗成像设备，所述电极带包括柔性带和分布在所述柔性带上用于测量人体电阻抗信号的电极，所述电阻抗成像设备用于根据所述电阻抗信号进行呼吸和/或血液灌注成像，所述电极带还包括：
压力传感器，分布在所述柔性带上，用于采集电极带通过所述电极施加到人体表面的压力信息；所述电阻抗成像设备用于根据所述压力信息指示所述电极与人体表面的贴合质量。
可选地，所述电极沿所述柔性带长度方向均匀分布，所述压力传感器设置在相邻的所述电极之间。
可选地，所述压力传感器为薄膜压力传感器，用于将检测到的压力转化为电阻值的变化；
所述电极带中还设有信号转换电路，用于根据所述电阻值的变化得到电压信号，并将所述电压信号转化为数字信号，通过无线传输方式将所述数字信号发送至所述电阻抗成像设备。
可选地，所述电阻抗成像设备用于将所述压力信息与压力阈值进行比较，当所述压力信息大于所述压力阈值时，判定所述电极带对于人体表面压力过大，导致对电阻抗成像质量产生负面影响。
本发明还提供一种计算上述压力阈值的方法，包括：获取人体仿真数字模型；将所述模型划分为多个区域；分别在所述多个区域及其组合施加多个按压深度，并测量相应按压状态下的电导率；计算各种按压状态下的所述电导率与无按压状态电导率的相对误差；根据全部所述相对误差确定按压深度阈值；获取施加所述按压深度阈值所需的按压力度作为所述压力阈值。
可选地，所述人体仿真数字模型为二维模型；将所述模型划分为多个区域具体为以二维的人体仿真数字模型的中心作为原点划分为四个象限。
可选地，所述各种按压状态的数量为
, 
表示所述象限的组合，
表示所述多个按压深度的数量。
可选地，多个按压深度的范围是
。
可选地，根据全部所述相对误差确定按压深度阈值具体为：获取所述相对误差小于或等于1的按压状态中的按压深度并计算按压深度阈值。
相应地，本发明还提供一种压力阈值计算设备，包括：处理器以及与所述处理器连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令被所述处理器执行，以使所述处理器执行上述压力阈值计算方法。
根据本发明提供的电阻抗成像系统，通过电极带上的压力传感器感测对人体表面的压力，进而在电阻抗成像设备上根据压力信息指示电极与人体表面的贴合质量，能够让用户清楚是否出现电极未贴合人体以及束缚力过大的情况，由此确保电阻抗成像的准确性。
本发明提供的压力阈值计算方法基于预设物理模型，得到各种按压位置及深度的组合下的电导率，并将其与无按压状态下的电导率进行比对，通过相对误差确定可以被接受的按压深度，进而再确定出对应于该按压深度的力度，将此作为压力阈值用于实际测量对象，当穿戴在实际测量对象体表的电极带感测到的压力大于此压力阈值时，系统可以自动给出束缚力过大影响电阻抗成像质量的结论。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中的电极带的示意图；
图2为本发明实施例中电极脱落状态与正常状态的电阻抗图像；
图3为本发明实施例中电极脱受压状态与正常状态的电阻抗图像；
图4为本发明实施例中的信号转换电路的示意图；
图5为本发明实施例中计算压力阈值方法的流程图；
图6为本发明实施例中对物理模型划分的示意图；
图7为本发明实施例中各种按压状态下电导率相对误差的示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
本发明实施例提供一种电阻抗成像系统，包括电极带和电阻抗成像设备。如图1所示电极带包括柔性带1和分布在柔性带1上用于测量人体电阻抗信号的电极11。本实施例中的电极带还包括压力传感器12，分布在柔性带1上，用于采集电极带施加到人体表面的压力信息。本实施中电极带上设有16个电极11，并且如图所示沿柔性带1长度方向均匀分布，为了精准测量每个电极11对人体表面的压力，每两个相邻的电极11之间设有一个压力传感器12。在其它实施例中也可以设置更少的压力传感器，比如隔两个、三个或者更多的电极11设置一个压力传感器12，或者整条电极带上只设置一个压力传感器，并且其位置也不必须以电极11的位置作为参考。
柔性带1围在人体表面（胸腔）会有向内的束缚力，人体会感受到一定的紧度，本方案的压力传感器12的用途可以理解为测量整条电极带对人体的压力，也可以理解为电极对于接触部位的压力。
电阻抗成像设备是具有数据运算能力和显示功能的终端，其基础用途是根据电极带测量的人体电阻抗信号进行呼吸和/或血液灌注成像。在本实施例中电阻抗成像设备还用于根据压力信息指示电极与人体表面的贴合质量。具体显示内容有多种可选方案，比如可以直接显示压力值，也可以显示根据压力值生成的图像，比如类似于热力图通过颜色来表示压力的大小等，用户可以通过观察数值或者图示了解电极带的松紧程度，进而确定电极与人体表面的贴合质量，压力值过大表示电极带绑得过紧导致人体部位变形，进而影像电阻抗成像质量。
本领域技术人员应当理解电阻抗成像的原理是以一定的规律激励两个电极向人体组织内注入电流，并在其他两两电极上采集电压差，通过电压差的数据来计算生成图像，其他两两电极的组合通常被称为通道。对于电极带部分脱落的情况，也即某一个或多个电极没有贴合体表，那么该电极的阻抗近似为无穷大，采集相关通道到的测量电压将会是AD转换器的满量程值，该满量程值如果直接参与反演问题的求解，由于数值较大，会对求解产生较大的影响。当发生电极脱落时，可以将与该电极相关通道的测量数据置为0，成像设备利用其它未受影响通道的测量值也可以生成图像，但是成像质量显然也会受到很大影响。如图2所示，左侧图像为正常状态下的电阻抗图像，右侧为一个电极脱落状态下的电阻抗图像。
本实施例的电阻抗成像设备采用基于物理模型的反演算法进行成像，即在根据真实患者的测量值进行电阻抗成像运算时，会利用物理模型数据进行约束，其中的“物理模型”指的是EIT正向物理模型，该模型是预先建立的，物理模型与实际测量对象的情况越接近，成像质量越好。
对于电极带过紧的情况，对人体表面的束缚导致人体变形，该处横截面积缩小，由此加大了实际测量对象与物理模型的差异，在此情况下基于物理模型的反演算法进行成像必然会导致成像结果不准确。
具体地，电阻抗成像过程中需要计算出电导率分布：
其中
表示电导率分布，
是物理模型对应的雅克比矩阵，
表示不同时刻的不
同时刻测量数据的差。
是根据预先建立的物理模型的仿真结果计算得到的。人体变形越
严重，
越不适用于实际测量对象，所以得出的电导率分布不准确，最终成像质量差。如图3
所示，左侧图像为正常状态下的电阻抗图像，右侧为电极对人体压力较大状态下的电阻抗
图像。
根据本发明实施例提供的电阻抗成像系统，通过电极带上的压力传感器感测对人体表面的压力，进而在电阻抗成像设备上根据压力信息指示电极与人体表面的贴合质量，能够让用户清楚是否出现电极未贴合人体以及束缚力过大的情况，由此确保电阻抗成像的准确性。
当前常用的电极带上一般设有16个电极，并且如图所示沿柔性带1长度方向均匀分布。作为优选的实施例，对应16个电极11设置了15个压力传感器12，在电阻抗成像设备上可以显示压力传感器12的编号及其数值，或者显示电极带模型及各个位置的压力值，也可以显示电极带模型和根据各个位置的压力值生成的压力指示图。用户可以清楚地了解到各个位置的压力是否适于成像。
本领域中也有设置更多电极（比如32个）的产品，电极也可能不是全部按照长度方向分布，对于其它形式的电极带，可以根据实际形状和电极分布选择合适的位置布置压力传感器。
进一步地，本实施例所使用的压力传感器12为薄膜压力传感器，可将检测到的压力转化为电阻值的变化。薄膜压力传感器型号是FSR402，其优点有重量轻、体积小、感测精度高且超薄，因此很适合在本发明中使用。压力传感器的主体是PET（聚对苯二甲酸乙二酯），因此很容易做成各种形状，大小可以从几毫米到几十厘米。其工作原理是：将施加在传感器薄膜区域的压力转换成电阻值的变化，从而得到压力信息，压力越大，电阻越低，可以检测到0~10kg的压力，能够满足本方案的应用场景。
如图4所示，在优选实施例中电极带还设有信号转换电路，用于根据电阻值的变化得到电压信号，并将电压信号转化为数字信号，通过无线传输方式将数字信号发送至电阻抗成像设备。本发明采用柔性PCB的技术，将压力信号采集、处理和传输电路集成在相邻的电极片之间的硅胶电极带部分。传感器采集到压力信号，将其转换成电阻信号。采集到电压信号后，利用STM32G030RCT6中的AD模块将模拟信号转换成数字信号，转换后利用WIFI技术将该信号传输到电阻抗成像仪器的界面进行显示。
上述实施例实现了松紧度的客观指示，但仍需要用户具有一定经验才能判断出穿戴状况是否可以接受，或者用户不能十分精准地确定临界受力情况。因此在优选实施例中，由电阻抗成像设备自动判断电极脱落或紧度过大，具体涉及判断电极脱落和压力过大。
电阻抗成像设备根据压力信息判断相应的电极是否脱落。具体地，在穿戴后且没
有连接电缆（与电阻抗成像设备和电极带上的各个电极相连，用于进行电流电压信号的传
输）时的电极带受到的压力记为
；在连接电缆后，电极会受到一个向外的牵引力，记为
；所以压力传感器实际采集到的的压力为
。
对于根据压力信息判断压力是否过大则需要设置一个合适的阈值，该阈值可以是通过大量人体实验得到，也可以利用仿真环境和工具得到。电阻抗成像设备用于将压力信息与压力阈值进行比较，当压力阈值大于压力阈值时，判定电极带对于人体表面压力过大，导致对电阻抗成像质量产生负面影响。针对图1所示的具有多个压力传感器的实施例，压力阈值可以是唯一的，电阻抗成像设备可以分别显示每一个压力传感器的压力值与阈值的关系。
下面介绍一种确定上述压力阈值的方法，本方法可以由计算机执行，如图5所示包括如下步骤：
S1，获取人体仿真数字模型，在本实施例中采用二维模型即可满足需求，此模型包括人体胸腔水平面的解剖信息，具体包括胸腔轮廓的几何尺寸，肺的几何尺寸，心脏的位置等。另外，模型中的组织器官配置有电导率值，是根据经验值设定的，由此可以得到雅克比矩阵。
S2，将模型划分为多个区域。以图6为例，可以将二维的人体仿真数字模型的中心作为原点划分为四个象限。在其它实施例中也可以划分更多或更少的区域，比如以图中上、下或左、右划分未两个对称区域；以每个电极或者压力传感器所在位置划分出一一对应的区域等等。
S3，分别在多个区域及其组合施加多个按压深度，并测量相应按压状态下的电导
率。具体地，利用差分电阻抗成像算法，求解最终的电导率。在此步骤中根据实际测量得到
的边界电压，并利用步骤S1中模型的雅克比矩阵可以求解最终的电导率值。对于图6所示实
施例，各种按压状态的数量为
,
表示象限的组合，
表示多个按压深度
的数量。具体地，组合
是指在4个象限中分别取1个象限施加向内的压力使该象限向内收
缩一定深度，即有4种按压位置……组合
是指在4个象限中取4个象限施加向内的压力使4
个象限全部向内收缩一定深度，即只有一种按压位置。在具体实施例中，多个按压深度的范
围是
，且以
为步长，
，
，一共能够测量得到
140种状态下的电导率数据。
S4，计算各种按压状态下的电导率与无按压状态电导率的相对误差。利用公式表达此相对误差：
其中
为相对误差，
表示按压状态下的电导率数据，
表示无按压状态（按压深度为0）下的电导率数据。
由此可以计算出140个相对误差信息。
S5，根据全部相对误差确定按压深度阈值。具体地，可以设定一个相对误差阈值，比如取值为1，进而在这140个相对误差中筛选出相对误差小于或等于1的数据，再获取这些数据对应的按压状态下的按压深度。图7为相对误差和相对误差对应的深度分布统计直方图，其中横轴表示相对误差，纵轴表示该相对误差下对应的事件总数。另外，在水平横轴上从左至右依照相对误差和该相对误差下的事件数量可以得到按压深度的阈值。例如，相对误差阈值取值为1，分析图7，当对四个象限中任意三个象限进行按压时，且深度大于2.5mm时，相对误差大于1，则按压深度阈值确定为2.5mm。
S6，获取施加按压深度阈值所需的按压力度作为压力阈值。具体地，可以根据预先建立的人体脂肪的按压力与按压深度的对应关系，确定与此按压深度阈值所对应的按压力从而得到压力阈值
上述方法基于预设物理模型得到各种按压位置及深度的组合下的电导率，并将其与无按压状态下的电导率进行比对，通过相对误差确定可以被接受的按压深度，进而再确定出对应于该按压深度的力度，将此作为压力阈值用于实际测量对象，当穿戴在实际测量对象体表的电极带感测到的压力大于此压力阈值时，系统可以自动给出束缚力过大影响电阻抗成像质量的结论。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (10)
1.一种电阻抗成像系统，包括电极带和电阻抗成像设备，所述电极带包括柔性带和分布在所述柔性带上用于测量人体电阻抗信号的电极，所述电阻抗成像设备用于根据所述电阻抗信号进行呼吸和/或血液灌注成像，其特征在于，所述电极带还包括：
压力传感器，分布在所述柔性带上，用于采集电极带通过所述电极施加到人体表面的压力信息；
所述电阻抗成像设备用于根据所述压力信息指示所述电极与人体表面的贴合质量。
2.根据权利要求1所述的电阻抗成像系统，其特征在于，所述电极沿所述柔性带长度方向均匀分布，所述压力传感器设置在相邻的所述电极之间。
3.根据权利要求1所述的电阻抗成像系统，其特征在于，所述压力传感器为薄膜压力传感器，用于将检测到的压力转化为电阻值的变化；
所述电极带中还设有信号转换电路，用于根据所述电阻值的变化得到电压信号，并将所述电压信号转化为数字信号，通过无线传输方式将所述数字信号发送至所述电阻抗成像设备。
4.根据权利要求1所述的电阻抗成像系统，其特征在于，所述电阻抗成像设备用于将所述压力信息与压力阈值进行比较，当所述压力信息大于所述压力阈值时，判定所述电极带对于人体表面压力过大，导致对电阻抗成像质量产生负面影响。
5.一种计算权利要求4所述电阻抗成像系统中所述压力阈值的方法，其特征在于，包括：
获取人体仿真数字模型；
将所述模型划分为多个区域；
分别在所述多个区域及其组合施加多个按压深度，并测量相应按压状态下的电导率；
计算各种按压状态下的所述电导率与无按压状态电导率的相对误差；
根据全部所述相对误差确定按压深度阈值；
获取施加所述按压深度阈值所需的按压力度作为所述压力阈值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述人体仿真数字模型为二维模型；将所述模型划分为多个区域具体为以二维的人体仿真数字模型的中心作为原点划分为四个象限。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述各种按压状态的数量为
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，多个按压深度的范围是
。
9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据全部所述相对误差确定按压深度阈值具体为：获取所述相对误差小于或等于1的按压状态中的按压深度并计算按压深度阈值。
10.一种压力阈值计算设备，其特征在于，包括：处理器以及与所述处理器连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令被所述处理器执行，以使所述处理器执行如权利要求5-9中任意一项所述的压力阈值计算方法。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2024146590A1 (zh) * | 2023-01-04 | 2024-07-11 | 北京华睿博视医学影像技术有限公司 | 电阻抗成像系统 |
Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006122232A2 (en) * | 2005-05-11 | 2006-11-16 | Regents Of The University Of Minnesota | Methods and apparatus for imaging with magnetic induction |
| CN102008303A (zh) * | 2010-10-29 | 2011-04-13 | 重庆大学 | 一种电阻抗成像系统频差fnoser成像方法 |
| KR20150102176A (ko) * | 2014-02-27 | 2015-09-07 | 주식회사 엠에스피 | 패치형 ｅｉｔ 장치 |
| CN105424232A (zh) * | 2015-12-28 | 2016-03-23 | 江门市泓科电子科技有限公司 | 一种利用电感式感应的压力传感器及传感方法 |
| CN109745046A (zh) * | 2019-01-22 | 2019-05-14 | 北京航空航天大学 | 一种适用于运动状态下的电阻抗成像电极与系统 |
| WO2019155438A1 (en) * | 2018-02-12 | 2019-08-15 | Timpel Medical B.V. | Systems and methods to determine a patient's responsiveness to an alveolar recruitment maneuver |
| CN209847158U (zh) * | 2019-04-02 | 2019-12-27 | 北京华睿博视医学影像技术有限公司 | 电阻抗成像设备 |
| CN112754456A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-05-07 | 北京航空航天大学 | 一种基于深度学习的三维电阻抗成像系统 |
| CN113576445A (zh) * | 2021-09-03 | 2021-11-02 | 深圳融昕医疗科技有限公司 | 应用于电阻抗成像设备的电极带及电阻抗成像设备 |
| CN113576446A (zh) * | 2021-09-03 | 2021-11-02 | 深圳融昕医疗科技有限公司 | 电极带及电阻抗成像设备 |
| US20220000375A1 (en) * | 2018-10-04 | 2022-01-06 | ONiO AS | Sensor system and method for continuous and wireless monitoring and analysis of respiratory sounds, heart rate and core temperature in organisms |
| EP4016028A1 (en) * | 2020-12-15 | 2022-06-22 | CY Cergy Paris Université | Tactile sensor to analyse a given material, with electrical impedance tomography (eit) |
| WO2022258963A1 (en) * | 2021-06-11 | 2022-12-15 | Cyqiq Ltd | Impedance tomography |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4706782B2 (ja) * | 2009-07-27 | 2011-06-22 | パナソニック電工株式会社 | 体脂肪測定装置 |
| CN109745047B (zh) * | 2019-01-22 | 2021-07-02 | 北京航空航天大学 | 一种基于压阻式电极的电阻抗成像系统 |
| CN212465983U (zh) * | 2020-02-28 | 2021-02-05 | 芯海科技（深圳）股份有限公司 | 人体阻抗测量装置以及电子设备 |
| CN112057073A (zh) * | 2020-09-08 | 2020-12-11 | 北京华睿博视医学影像技术有限公司 | 呼吸及血液灌注图像同步生成方法、设备和系统 |
| CN113425305A (zh) * | 2021-06-09 | 2021-09-24 | 上海交通大学 | 一种用于非侵入式生物信号采集的自适应主动电极 |
| CN115670422B (zh) * | 2023-01-04 | 2023-03-17 | 北京华睿博视医学影像技术有限公司 | 电阻抗成像系统 |
-
2023
- 2023-01-04 CN CN202310005288.0A patent/CN115670422B/zh active Active
-
2024
- 2024-01-04 WO PCT/CN2024/070532 patent/WO2024146590A1/zh unknown
Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006122232A2 (en) * | 2005-05-11 | 2006-11-16 | Regents Of The University Of Minnesota | Methods and apparatus for imaging with magnetic induction |
| CN102008303A (zh) * | 2010-10-29 | 2011-04-13 | 重庆大学 | 一种电阻抗成像系统频差fnoser成像方法 |
| KR20150102176A (ko) * | 2014-02-27 | 2015-09-07 | 주식회사 엠에스피 | 패치형 ｅｉｔ 장치 |
| CN105424232A (zh) * | 2015-12-28 | 2016-03-23 | 江门市泓科电子科技有限公司 | 一种利用电感式感应的压力传感器及传感方法 |
| WO2019155438A1 (en) * | 2018-02-12 | 2019-08-15 | Timpel Medical B.V. | Systems and methods to determine a patient's responsiveness to an alveolar recruitment maneuver |
| US20220000375A1 (en) * | 2018-10-04 | 2022-01-06 | ONiO AS | Sensor system and method for continuous and wireless monitoring and analysis of respiratory sounds, heart rate and core temperature in organisms |
| CN109745046A (zh) * | 2019-01-22 | 2019-05-14 | 北京航空航天大学 | 一种适用于运动状态下的电阻抗成像电极与系统 |
| CN209847158U (zh) * | 2019-04-02 | 2019-12-27 | 北京华睿博视医学影像技术有限公司 | 电阻抗成像设备 |
| EP4016028A1 (en) * | 2020-12-15 | 2022-06-22 | CY Cergy Paris Université | Tactile sensor to analyse a given material, with electrical impedance tomography (eit) |
| CN112754456A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-05-07 | 北京航空航天大学 | 一种基于深度学习的三维电阻抗成像系统 |
| WO2022258963A1 (en) * | 2021-06-11 | 2022-12-15 | Cyqiq Ltd | Impedance tomography |
| CN113576445A (zh) * | 2021-09-03 | 2021-11-02 | 深圳融昕医疗科技有限公司 | 应用于电阻抗成像设备的电极带及电阻抗成像设备 |
| CN113576446A (zh) * | 2021-09-03 | 2021-11-02 | 深圳融昕医疗科技有限公司 | 电极带及电阻抗成像设备 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2024146590A1 (zh) * | 2023-01-04 | 2024-07-11 | 北京华睿博视医学影像技术有限公司 | 电阻抗成像系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115670422B (zh) | 2023-03-17 |
| WO2024146590A1 (zh) | 2024-07-11 |
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