CN115778358A - 一种脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法及系统 - Google Patents
一种脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115778358A CN115778358A CN202211419579.6A CN202211419579A CN115778358A CN 115778358 A CN115778358 A CN 115778358A CN 202211419579 A CN202211419579 A CN 202211419579A CN 115778358 A CN115778358 A CN 115778358A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- temperature
- data
- eit
- temperature compensation
- brain
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 238000003325 tomography Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 claims abstract description 74
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 36
- 230000005284 excitation Effects 0.000 claims abstract description 26
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000001816 cooling Methods 0.000 claims abstract description 18
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims abstract description 17
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000002593 electrical impedance tomography Methods 0.000 claims description 105
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 20
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims description 17
- 238000002847 impedance measurement Methods 0.000 claims description 15
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 claims description 7
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 5
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims description 5
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 abstract description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000007917 intracranial administration Methods 0.000 description 8
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 8
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 7
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 7
- 210000001989 nasopharynx Anatomy 0.000 description 6
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 210000004761 scalp Anatomy 0.000 description 4
- 210000003477 cochlea Anatomy 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 2
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 2
- 238000013130 cardiovascular surgery Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 208000028867 ischemia Diseases 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 206010018985 Haemorrhage intracranial Diseases 0.000 description 1
- 208000032843 Hemorrhage Diseases 0.000 description 1
- 208000008574 Intracranial Hemorrhages Diseases 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000002146 bilateral effect Effects 0.000 description 1
- 230000000975 bioactive effect Effects 0.000 description 1
- 208000034158 bleeding Diseases 0.000 description 1
- 230000000740 bleeding effect Effects 0.000 description 1
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 1
- 210000005013 brain tissue Anatomy 0.000 description 1
- 230000003139 buffering effect Effects 0.000 description 1
- 230000002490 cerebral effect Effects 0.000 description 1
- 210000001175 cerebrospinal fluid Anatomy 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 210000001061 forehead Anatomy 0.000 description 1
- 150000002500 ions Chemical class 0.000 description 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000010412 perfusion Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 229910052709 silver Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000004332 silver Substances 0.000 description 1
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
本发明公开了一种脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法及系统，设置脑EIT系统的激励，测量电阻抗数据，确定降温段、深低温段和复温段，利用脑EIT系统同步采集单通道或多通道温度数据；将单通道或多通道温度数据与电阻抗数据进行同步处理；建立具备个体化差异的脑EIT温度补偿模型，利用同步处理后降温段的温度数据训练脑EIT温度补偿模型，计算温度补偿系数；通过采集当前时刻和参考时刻的多点温度测量数据，根据温度补偿系数修正电阻抗数据，并对温度补偿后的数据进行EIT成像，实现脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿。本发明利用受控降温的特点，实现多点测温和脑EIT的同步采集，并训练得到个体化的温度补偿系数，有效的补偿温度变化对EIT测量成像的影响。
Description
技术领域
本发明属于电阻抗断层成像技术领域，具体涉及一种脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法及系统。
背景技术
电阻抗断层成像是一种无创、无辐射的医学影像技术，它对运行环境要求低，具有时间分辨率高且敏感于组织电阻抗变化的特点。电阻抗断层成像系统的工作原理为：在体表施加安全的激励电流，测量放置在体表两两电极之间的电势差，利用图像重建算法近似重构出人体内生物电阻抗特性的断层分布图像。
但是，生物组织的电阻抗特性敏感于温度。现有研究多集中在生物组织介电特性的温度补偿方法上。例如，Jaspard等人研究发现血液电导率的温度系数约为1％/度。Baumann等人研究了人体脑脊液的电导率，在37度时脑脊液电导率约为1.79S/m，在25度时约为1.45S/m，变化幅度约为1.9％/度。Foster等人指出温度直接影响导电离子的活性，在20～40度范围内，生物组织电导率的温度系数可用2％/度的经验模型线性近似。在生物活性组织介电特性的相关研究中，多采用“两电极”或“四电极”法在定容、定温条件下测量组织的介电特性。而在电阻抗断层成像系统中，测量数据的获取方式与介电特性的测量有着较大的不同。
电阻抗断层成像系统通常固定激励信号的频率，采用变换激励、测量邻近电极电势差的方式，获取一帧测量数据；随后基于“当前帧”和“参考帧”的数据，重构出区域内电阻抗的相对变化量。其中温度变化对于电阻抗断层成像测量数据和成像算法的影响更加复杂。尤其是在脑部电阻抗断层成像监护临床应用中，由于监测时间长，温度变化影响较大。特别的，在心血管外科或神经外科大型手术中，为了有效的施行脑保护，通常首先建立体外循环并将患者体温降低至24度左右的低温。这一大范围的温度变化会严重干扰电阻抗测量数据并影响成像效果。另外，由于受试者因脑部尺寸、脑容量等因素存在较大的个体差异，若采用介电特性研究中的经验线性模型进行补偿，会存在较大的误差并在电阻抗断层图像中产生较大的伪影。
目前，国内外开展脑部电阻抗断层成像临床研究的机构较少，受试者个体温度变化对于脑部电阻抗断层成像的影响尚未引起足够的重视。尚无针对电阻抗断层成像系统特有的激励测量模式的自适应温度补偿算法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法及系统，用于解决脑EIT图像中温度扰动的技术问题。
本发明采用以下技术方案：
一种脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法，包括以下步骤：
S1、设置脑EIT系统的激励，测量电阻抗数据，确定降温段、深低温段和复温段，利用脑EIT系统同步采集单通道或多通道温度数据；
S2、将步骤S1得到的单通道或多通道温度数据与电阻抗数据进行同步处理；
S3、建立具备个体化差异的脑EIT温度补偿模型，利用步骤S2同步处理后降温段的温度数据训练脑EIT温度补偿模型，计算温度补偿系数；
S4、通过采集当前时刻和参考时刻的多点温度测量数据，根据步骤S3得到的温度补偿系数修正步骤S1得到的电阻抗数据，并对温度补偿后的数据进行EIT成像，实现脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿。
具体的，步骤S1中，第n时刻采集的单通道/多通道温度数据为t[n]，N帧温度采集的数据为t＝[t[1],t[2],...,t[N]]。
具体的，步骤S1中，脑EIT中采用对向激励、邻近测量方式，每次激励下，测量除去激励电极外的相邻两电极电势差，构成电阻抗测量数据，电阻抗数据具体为：
V[n]＝[v1[n],v2[n],...,v192[n]]T
其中，n为帧序列或帧号，vi[n]代表第n时刻第i通道的测量数据，T为。
具体的，步骤S2中，在帧同步信号的上升沿，采集多通道温度数据；并且配置脑EIT系统的频率和数据缓冲，随后生成16个切换同步信号，实现脑EIT和温度的同步采集。
具体的，步骤S3中，对每一个通道的边界电压时间序列进行曲线拟合，根据每个通道的拟合结果得到所有通道的斜率矢量A，计算归一化拟合斜率矢量AN，根据归一化拟合斜率矢量AN的均值M确定温差补偿系数的一致性指标u，完成脑EIT数据的温度补偿。
进一步的，归一化拟合斜率矢量AN为：
其中，
为t0时刻的电阻抗测量数据。
进一步的，温差补偿系数的一致性指标u为：
其中，δ为归一化拟合斜率矢量的方差。
具体的，步骤S4中，基于补偿后的数据V1 *，t1时刻以t0时刻为背景帧的重构图像x为：
其中，J为敏感度矩阵，α为正则化参数，R为正则化矩，V1 *为补偿后的数据，V0为参考时刻电阻抗测量数据。
进一步的，补偿后的数据V1 *为：
V1 *＝V1-M(T1-T0)V0
其中，M为归一化拟合斜率矢量的均值，V1为当前时刻电阻抗测量数据，T1为当前时刻，T0为参考时刻。
第二方面，本发明实施例提供了一种脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿系统，包括：
采集模块，设置脑EIT系统的激励，测量电阻抗数据，确定降温段、深低温段和复温段，利用脑EIT系统同步采集单通道或多通道温度数据；
同步模块，将采集模块得到的单通道或多通道温度数据与电阻抗数据进行同步处理；
信号处理及成像模块，建立具备个体化差异的脑EIT温度补偿模型，利用同步模块同步处理后降温段的温度数据训练脑EIT温度补偿模型，计算温度补偿系数，
补偿模块，通过采集当前时刻和参考时刻的多点温度测量数据，根据信号处理及成像模块得到的温度补偿系数修正采集模块得到的电阻抗数据，并对温度补偿后的数据进行EIT成像，实现脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿。
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：
本发明一种脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法，利用受控减温这一特点，通过温度传感器及电阻抗监护系统采集数据，并自适应的计算EIT温度补偿系数，有效的抑制温度扰动产生的伪影，实现阻抗变化的成像监测。
进一步的，通过布置于头皮表面，双侧耳蜗以及鼻咽深部的温度探头，可实现温度的近似，具有无创、费用低的特点。
进一步的，采用对向激励模式，使电流更多的作用于大脑深部；采用邻近测量模式可有效的调整动态范围，实现高精度的脑EIT成像。
进一步的，生物组织电阻抗敏感于温度的变化，脑EIT系统的一帧数据包含多组激励测量，本系统设计EIT激励切换同步脉冲，在脉冲的上升沿，同步完成激励电极的切换和电阻抗、温度数据的同步采集，在此基础上可保证阻抗温度补偿的时敏性。
进一步的，根据EIT系统的特点，不同激励测量模式下，测量数据与温度变化的规律不同；因此需要每一个通道的边界电压时间序列进行曲线拟合，根据每个通道的拟合结果得到所有通道的斜率矢量A，随后计算归一化拟合斜率矢量AN，归一化的拟合斜率矢量代表了单位电压下单位温度变化引起的阻抗变化比率。
进一步的，计算归一化拟合斜率矢量的均值M和方差δ，在均值和方差的基础上计算温度系数的一致性指标u，温度系数的一致性指标反应该受试者个体化的阻抗温度补偿系数。
进一步的，目前颅脑EIT多为时间差分成像系统，它通过计算当前帧和参考帧测量数据的相对变化量计算EIT图像，根据当前时刻的温度和EIT测量数据、参考时刻的温度和EIT测量数据，基于个性化的温度补偿系数M，可修正当前时刻的测量数据。
进一步的，利用温度补偿后的数据进行脑EIT成像，可有效抑制温度伪影，使得脑EIT图像反映颅内的阻抗变化。
进一步的，本系统包含脑EIT采集控制系统、EIT电极及头部多点温度测量系统，可接入头部多点温度感知探头、体外循环温控数据等，实现温度及电阻抗数据的同步采集及温度补偿。
可以理解的是，上述第二方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
综上所述，本发明利用受控降温的特点，实现多点测温和脑EIT的同步采集，并训练得到个体化的温度补偿系数，有效的补偿温度变化对EIT测量成像的影响。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为16电极电阻抗断层成像系统示意图；
图2为温度信息与电阻抗采集数据同步示意图；
图3为通道1测量数据与鼻咽温的线性拟合结果示意图；
图4为每个通道的测量数据示意图；
图5为温度补偿示意图；
图6为未经温度补偿及经过温度补偿后的电阻抗成像效果对比示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述预设范围等，但这些预设范围不应限于这些术语。这些术语仅用来将预设范围彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一预设范围也可以被称为第二预设范围，类似地，第二预设范围也可以被称为第一预设范围。
取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
在附图中示出了根据本发明公开实施例的各种结构示意图。这些图并非是按比例绘制的，其中为了清楚表达的目的，放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示出的各种区域、层的形状及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。
本发明提供了一种脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法，针对脑部电阻抗断层成像系统特有的激励测量模式，通过测量断层成像区域内的温度或对区域内的温度分布进行近似，计算阻抗测量数据与温度的拟合因子。该算法提取具备个体化差异的温度补偿系数，可有效补偿电阻抗测量数据的温度扰动。基于该因子修正电阻抗断层成像算法，可有效的抑制温度扰动产生的伪影。
本发明一种脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法，包括以下步骤：
S1、设置脑EIT系统的激励，测量电阻抗数据，并利用脑EIT系统同步采集单通道或多通道温度数据；
S101、采集颅内温度；
图1中101为脑EIT系统电极带，102为电极带中的某一个电极。EIT系统的电极常由8、16、32电极组成。图中所示典型的16电极脑EIT系统电极的位置，其中1号电极位于左耳上方2厘米处，5号电极位于额顶，9号电极位于右耳上方2cm处，13电极位于头后枕部。电极带通常位于同一剖面上，且等间距分布。
103是EIT电极带与EIT系统的线缆；通过这一线缆，EIT系统生成一对激励信号并作用于头皮表面，同时测量剩余电极两两之间的电势差。
104是温度传感器，为了实现头部无创温度监测，通常将温度传感器置于以下位置：鼻咽、耳蜗、头皮表面。
107为温度电阻抗系数建模算法模块，108为脑EIT温度实时补偿算法模块，109为脑EIT成像温度扰动矫正模块。
通常无法获得颅内温度的实时分布，为了有效的测量或近似颅内温度，本发明提出与脑部电阻抗断层成像(简称脑EIT)系统同步采集单或多通道温度数据。
典型的，通过鼻咽温探头实时采集并近似颅内温度数据；
优选的，通过鼻咽温探头以及双侧耳蜗温探头采集多通道温度数据，重建颅内温度分布；
优选的，通过头皮表面温度传感器测量电极附近的温度变化；
优选的，通过鼻咽温和灌注温探头分别采集颅内及血液温度；
设温度数据为t[n]，代表第n时刻采集的单通道/多通道温度信息，N帧温度采集的数据写作t＝[t[1],t[2],...,t[N]]。
S102、脑部电阻抗断层成像激励与测量
脑部电阻抗断层成像(简称脑EIT)系统多由8、16或32电极构成。
请参阅图1，为16电极电阻抗断层成像系统，在脑EIT中通常采用的是对向激励、邻近测量方式。
在脑EIT中通常采用的是对向激励、邻近测量方式。一帧完整的脑EIT测量通道数目为192个，用V[n]表示，具体如下：
V[n]＝[v1[n],v2[n],...,v192[n]]T
其中，n代表帧序列或帧号，小写vi[n]代表第n时刻第i通道的测量数据。针对N帧电阻抗测量矩阵展开，N帧电阻抗测量矩阵表示为：
V＝[V[1],V[2],V[3],…,V[N]]
测量矩阵V的维度为192×N，定义每一个通道的测量序列为
vi＝[vi[1],vi[1],…,vi[N]]
S2、将步骤S1得到的温度信息与电阻抗采集数据进行同步处理；
请参阅图2，将温度信息与电阻抗采集数据同步，具体如下：
201为帧同步信号，202为帧同步的上升沿，203为切换同步信号，204为切换同步信号的上升沿，205代表一帧内切换脉冲的数目。
在典型的16电极脑EIT系统中，帧内切换脉冲的数目一般等于电极个数。
在帧同步信号的上升沿，采集多通道温度数据；并且配置脑EIT的频率和数据缓冲，随后生成16个切换同步信号，在每个切换同步脉冲的上升沿，脑EIT系统配置一对激励电极。
以典型的16电极系统为例，每次切换的激励电极对为：[1,9]，[2,10]，[3,11]，[4,12]，[5,13]，[6,14]，[7,15]，[8,16]，[9,1]，[10,2]，[11,3]，[12,4]，[13,5]，[14,6]，[15,7]，[16,8]。
S3、建立具备个体化差异的脑EIT温度补偿模型，利用步骤S2得到的受控降温段的数据训练脑EIT温度补偿模型，计算温度补偿系数；
在降温段选择温度变化较为缓慢、温度随时间线性变化的区间。
对每一个通道的边界电压时间序列进行曲线拟合，曲线拟合的结果为一阶多项式，拟合公式为vi[n]＝ait[n]+bi，其中t[n]为第n时刻的温度，该通道数据的拟合斜率为ai，拟合割点为bi。
由每个通道的拟合结果可得所有192通道的斜率矢量。
A＝[a1,a2,…,a192]
计算归一化拟合斜率矢量：
计算归一化斜率AN的均值M＝mean(AN)以及方差δ＝std(AN)，归一化斜率的均值M用于脑EIT数据的温度补偿。
S4、根据步骤S3得到的温度补偿系数修正数据补偿成像，实现脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿。
基于线性模型，电阻抗测量数据的温度补偿方法为：
V1 *＝V1-M(T1-T0)V0
基于补偿后的数据V1 *，t1时刻以t0时刻为背景帧的重构图像为：
其中，J为敏感度矩阵，α为正则化参数，R为正则化矩阵，一般取R＝diag(JTJ)。
计算温差补偿系数一致性指标
一致性指标u用来评价温度对测量电压影响的一致性，u越小一致性越好。
本发明再一个实施例中，提供一种脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿系统，该系统能够用于实现上述脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法，具体的，该脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿系统包括电阻抗断层成像(Electrical ImpedanceTomography，简称EIT)采集模块、多通道温度采集模块、信号处理及成像模块和补偿模块构成。本发明的典型应用为术中脑部电阻抗动态监护。
其中，采集模块，设置脑EIT系统的激励，测量电阻抗数据，确定降温段、深低温段和复温段，利用脑EIT系统同步采集单通道或多通道温度数据；
同步模块，将采集模块得到的单通道或多通道温度数据与电阻抗数据进行同步处理；
信号处理及成像模块，建立具备个体化差异的脑EIT温度补偿模型，利用同步模块同步处理后降温段的温度数据训练脑EIT温度补偿模型，计算温度补偿系数，
补偿模块，通过采集当前时刻和参考时刻的多点温度测量数据，根据信号处理及成像模块得到的温度补偿系数修正采集模块得到的电阻抗数据，并对温度补偿后的数据进行EIT成像，实现脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
在本实施例中，将鼻咽温和电阻抗断层成像测量数据同步采集。对受试者插入鼻咽温测温探头操作简便，是一种无创的测温方式。在心血管外科大型手术中，常采用鼻咽温代表脑组织的平均温度，用以控制体外循环的降温速率。
在本实施用例中，脑部电阻抗断层成像系统采用对向激励、邻近测量模式，共16个电极。每帧有效测量通道数目为192个。
首先分析电阻抗断层成像测量系统每个测量通道的电压数据与鼻咽温的变化关系。
请参阅图3，为通道1测量数据与鼻咽温的线性拟合结果为a1＝-0.2623。该通道温度系数的拟合结果为拟合R方值为R2＝0.9869。R方值趋近于1，可得每个通道的测量边界电压与温度呈线性相关。
请参阅图4，针对每一帧逐个通道计算线性拟合斜率矢量A＝[a1,a2,…,a192]。图4中虚线为每个通道的测量数据与鼻咽温的拟合斜率。可见对于电阻抗断层成像系统，温度对每个通道测量数据具备不同的拟合斜率，每个通道电压随温度变化斜率还受到测量位置的影响。图4中实线为每个通道在参考时刻的测量数据，可见拟合系数正比于参考时刻测量电压值。
首先，基于线性变化、各个通道拟合斜率与通道初始时刻测量数据相关这一特性，计算归一化拟合斜率矢量
随后，计算计算归一化斜率AN的均值M＝mean(AN)以及方差δ＝std(AN)。可得该实施用例中，M＝-0.0183，以及δ＝0.00249。M值即为该实施用例个性化的温度补偿因子。最后，计算温差补偿系数一致性指标
请参阅图5，基于自适应温度补偿银子，可对该患者后续监护过程进行温度补偿。图5中虚线为未补偿的传输阻抗ATI，图5中实线为经过自适应温度补偿的传输阻抗ATI。可见本发明可有效的消除温度扰动，并且保留其它较为微弱的、可引起阻抗变化的信息；基于温度补偿系数，可对电阻抗测量数据进行温度补偿，有效补偿温度变化导致的阻抗基线漂移。
请参阅图6，由于电阻抗断层成像敏感于边界测量数据的扰动，因此在存在温度变化的电阻抗断层成像监护应用中，若不对温度扰动进行补偿，则电阻抗成像结果将主要由温度变化主导，由于生物组织电阻抗易受温度影响，温度变化0.5至1°就会导致电阻抗图像产生较大的伪影，影响临床指标的提取。而经过温度补偿后的电阻抗图像可以抑制温度扰动产生的伪影，有助于提取颅内出血或缺血等具备显著意义的临床指标。
由于电阻抗断层成像数据是体表电极两两激励下的电势差。采用对向激励模式的16电极电阻抗系统，一帧测量数据为192个。温度的变化会导致边界测量数据产生较大的变化，进而在电阻抗图像中产生伪影。基于该温度因子修正电阻抗断层成像算法，可有效的抑制电阻抗图像中的温度伪影，反映成像区域中较为弱小的缺血或出血信息。
综上所述，本发明一种脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法及系统，利用受控降温的特点，实现多点测温和脑EIT的同步采集，并训练得到个体化的温度补偿系数；实验效果表明本发明能够有效的补偿温度变化对EIT测量成像，抑制EIT图像中的温度伪影，使得脑EIT图像更能有效的反应颅内病变导致的阻抗变化。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、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。
以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、设置脑EIT系统的激励，测量电阻抗数据，确定降温段、深低温段和复温段，利用脑EIT系统同步采集单通道或多通道温度数据；
S2、将步骤S1得到的单通道或多通道温度数据与电阻抗数据进行同步处理；
S3、建立具备个体化差异的脑EIT温度补偿模型，利用步骤S2同步处理后降温段的温度数据训练脑EIT温度补偿模型，计算温度补偿系数；
S4、通过采集当前时刻和参考时刻的多点温度测量数据，根据步骤S3得到的温度补偿系数修正步骤S1得到的电阻抗数据，并对温度补偿后的数据进行EIT成像，实现脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿。
2.根据权利要求1所述的脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法，其特征在于，步骤S1中，第n时刻采集的单通道/多通道温度数据为t[n]，N帧温度采集的数据为t＝[t[1],t[2],...,t[N]]。
3.根据权利要求1所述的脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法，其特征在于，步骤S1中，脑EIT中采用对向激励、邻近测量方式，每次激励下，测量除去激励电极外的相邻两电极电势差，构成电阻抗测量数据，电阻抗数据具体为：
V[n]＝[v1[n],v2[n],...,v192[n]]T
其中，n为帧序列或帧号，vi[n]代表第n时刻第i通道的测量数据，T为。
4.根据权利要求1所述的脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法，其特征在于，步骤S2中，在帧同步信号的上升沿，采集多通道温度数据；并且配置脑EIT系统的频率和数据缓冲，随后生成16个切换同步信号，实现脑EIT和温度的同步采集。
5.根据权利要求1所述的脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法，其特征在于，步骤S3中，对每一个通道的边界电压时间序列进行曲线拟合，根据每个通道的拟合结果得到所有通道的斜率矢量A，计算归一化拟合斜率矢量AN，根据归一化拟合斜率矢量AN的均值M确定温差补偿系数的一致性指标u，完成脑EIT数据的温度补偿。
6.根据权利要求5所述的脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法，其特征在于，归一化拟合斜率矢量AN为：
其中，
为t0时刻的电阻抗测量数据。
7.根据权利要求5所述的脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法，其特征在于，温差补偿系数的一致性指标u为：
其中，δ为归一化拟合斜率矢量的方差。
8.根据权利要求1所述的脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法，其特征在于，步骤S4中，基于补偿后的数据V1 *，t1时刻以t0时刻为背景帧的重构图像x为：
其中，J为敏感度矩阵，α为正则化参数，R为正则化矩，V1 *为补偿后的数据，V0为参考时刻电阻抗测量数据。
9.根据权利要求8所述的脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法，其特征在于，补偿后的数据V1 *为：
V1 *＝V1-M(T1-T0)V0
其中，M为归一化拟合斜率矢量的均值，V1为当前时刻电阻抗测量数据，T1为当前时刻，T0为参考时刻。
10.一种脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿系统，其特征在于，包括：
采集模块，设置脑EIT系统的激励，测量电阻抗数据，确定降温段、深低温段和复温段，利用脑EIT系统同步采集单通道或多通道温度数据；
同步模块，将采集模块得到的单通道或多通道温度数据与电阻抗数据进行同步处理；
信号处理及成像模块，建立具备个体化差异的脑EIT温度补偿模型，利用同步模块同步处理后降温段的温度数据训练脑EIT温度补偿模型，计算温度补偿系数，
补偿模块，通过采集当前时刻和参考时刻的多点温度测量数据，根据信号处理及成像模块得到的温度补偿系数修正采集模块得到的电阻抗数据，并对温度补偿后的数据进行EIT成像，实现脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211419579.6A CN115778358A (zh) | 2022-11-14 | 2022-11-14 | 一种脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211419579.6A CN115778358A (zh) | 2022-11-14 | 2022-11-14 | 一种脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115778358A true CN115778358A (zh) | 2023-03-14 |
Family
ID=85437361
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211419579.6A Pending CN115778358A (zh) | 2022-11-14 | 2022-11-14 | 一种脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115778358A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116524123A (zh) * | 2023-04-20 | 2023-08-01 | 深圳市元甪科技有限公司 | 一种三维电阻抗断层扫描图像重建方法及相关设备 |
-
2022
- 2022-11-14 CN CN202211419579.6A patent/CN115778358A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116524123A (zh) * | 2023-04-20 | 2023-08-01 | 深圳市元甪科技有限公司 | 一种三维电阻抗断层扫描图像重建方法及相关设备 |
| CN116524123B (zh) * | 2023-04-20 | 2024-02-13 | 深圳市元甪科技有限公司 | 一种三维电阻抗断层扫描图像重建方法及相关设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Fabrizi et al. | Factors limiting the application of electrical impedance tomography for identification of regional conductivity changes using scalp electrodes during epileptic seizures in humans | |
| US6014582A (en) | Method and apparatus of biosignal spatial analysis | |
| US20110196245A1 (en) | Measurement of cerebral hemodynamic parameters | |
| Dabek et al. | Determination of head conductivity frequency response in vivo with optimized EIT-EEG | |
| JPH08280644A (ja) | 心臓の電気的活動の部位決定方法 | |
| Baysal et al. | Use of a priori information in estimating tissue resistivities—application to human data in vivo | |
| Rosa et al. | Bladder volume monitoring using electrical impedance tomography with simultaneous multi-tone tissue stimulation and DFT-based impedance calculation inside an FPGA | |
| Sakurai et al. | Generalized spike-wave discharges involve a default mode network in patients with juvenile absence epilepsy: a MEG study | |
| EP2672886A2 (en) | Devices and methods for monitoring cerebral hemodynamic conditions | |
| CN111616708A (zh) | 一种精准识别脑卒中颅内病变区域的图像重建方法 | |
| CN111449657B (zh) | 图像监测系统和肺栓塞诊断系统 | |
| US8644914B2 (en) | Methods of measurement of drug induced changes in cardiac ion channel function and associated apparatus | |
| Holder | Electrical impedance tomography of brain function | |
| CN115778358A (zh) | 一种脑电阻抗断层成像系统的自适应温度补偿方法及系统 | |
| Fernández-Corazza et al. | Analysis of parametric estimation of head tissue conductivities using electrical impedance tomography | |
| Yang et al. | Optimal combination of electrodes and conductive gels for brain electrical impedance tomography | |
| Cohen et al. | Monitoring brain damage using bioimpedance technique in a 3D numerical model of the head | |
| Fabrizi et al. | A comparison of two EIT systems suitable for imaging impedance changes in epilepsy | |
| Fernández-Corazza et al. | Estimation of electrical conductivity of a layered spherical head model using electrical impedance tomography | |
| Abascal et al. | Comparison of methods for optimal choice of the regularization parameter for linear electrical impedance tomography of brain function | |
| Ouypornkochagorn et al. | In vivo estimation of head tissue conductivities using bound constrained optimization | |
| Ayati et al. | In vitro localisation of intracranial haematoma using electrical impedance tomography semi-array | |
| Fabrizi et al. | A method for removing artefacts from continuous EEG recordings during functional electrical impedance tomography for the detection of epileptic seizures | |
| CN113384257B (zh) | 针对脑出血患者病变部位长期高精度eit检测的电极排布方法 | |
| Gibson | Electrical impedance tomography of human brain function |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |