ES2825898T3

ES2825898T3 - Tomografía de reconocimiento de patrones de interferencia electromagnética

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Publication number: ES2825898T3
Application number: ES16856382T
Authority: ES
Inventors: Serguei Y Semenov
Original assignee: EMTensor GmbH
Current assignee: EMTensor GmbH
Priority date: 2015-10-16
Filing date: 2016-10-16
Publication date: 2021-05-17
Anticipated expiration: 2036-10-16
Also published as: US10921361B2; WO2017066731A8; EP3361955A1; DK3361955T3; CN108366771A; US11892491B2; RU2018117885A3; WO2017066731A1; CN108366771B; US20240310423A1; EP3361955B1; EP3361955A4; US20210181246A1; RU2018117885A; IL258655A; IL258655B; RU2720161C2; US20180231594A1

Abstract

Un sistema de reconstrucción de imágenes mediante el uso de tomografía de reconocimiento de patrones de interferencia electromagnética, que comprende: un sistema de tomografía electromagnética que se configura para generar datos de campo electromagnético correspondientes a un objeto en un dominio de formación de imágenes, el sistema de tomografía electromagnética que incluye: una pluralidad de transmisores electromagnéticos, una pluralidad de receptores (30) que se configuran para medir los datos de campo electromagnético después de producirse en la pluralidad de transmisores (30) e interactuar con el objeto, y un aparato limitador (12); y caracterizado por un centro de procesamiento (28) que, mediante el uso de los datos de campo electromagnético generado, repetidamente, de manera recursiva, se configura para llevar a cabo las etapas de: formar una imagen de interferencia electromagnética no perturbada (130), formar una imagen de interferencia electromagnética perturbada (150) que se basa al menos en parte en la imagen de interferencia electromagnética no perturbada, reconocer patrones de interferencia electromagnética (160) en las imágenes de interferencia electromagnética perturbadas formadas repetidamente, y formar una imagen de superposición (170) al anular o disminuir los patrones de interferencia electromagnética reconocidos de la imagen de interferencia electromagnética perturbada, en donde la etapa de formar una imagen de interferencia electromagnética perturbada que se basa al menos en parte en la imagen de interferencia electromagnética no perturbada incluye formar una imagen de interferencia electromagnética perturbada que se basa al menos en parte en la determinación de un factor objeto que es una función de las diferencias entre los datos de campo electromagnético medidos y los campos electromagnéticos calculados durante la etapa de formar una imagen de interferencia electromagnética no perturbada.

Description

DESCRIPCIÓN

Tomografía de reconocimiento de patrones de interferencia electromagnética

Referencia cruzada a solicitudes relacionadas

(a) Patente de los Estados Unidos número 9,414,749 de Semenov, emitida el 16 de agosto de 2016 y publicada previamente el 5 de junio de 2014 como Publicación de Solicitud de Patente de los Estados Unidos número 2014/0155740 A1, que pretende, al menos, proporcionar antecedentes e información técnica con respecto a los sistemas y entornos de las invenciones de la solicitud de patente actual; y

(b) La Publicación de Solicitud de Patente los Estados Unidos número 2012/0010493 A1, que se publicó el 12 de enero de 2012 con base en la Solicitud de Patente los Estados Unidos con número de serie 13/173,078 de Semenov, presentada el 30 de junio de 2011 y titulada "SYSTEMS AND METHODS OF ELECTROMAGNETIC TOMOGRAPHY (EMT) DIFFERENTIAL (DYNAMlC) FUSED IMAGING", que pretende proporcionar antecedentes e información técnica con respecto a la formación de imágenes de EMT en 4D.

Antecedentes de la presente invención

Campo de la Presente Invención

La presente invención se refiere en general a la tomografía electromagnética y, en particular, al uso de estrategias de reconocimiento de patrones de interferencia electromagnética para eliminar las distorsiones amplificadas causadas por patrones de interferencia repetidos.

Antecedentes

La tomografía electromagnética (EMT) es una modalidad de formación de imágenes relativamente reciente con un gran potencial para aplicaciones biomédicas e industriales. Las aplicaciones biomédicas incluyen, pero no se limitan a, la evaluación no invasiva de las condiciones funcionales y patológicas de los tejidos biológicos. Las aplicaciones industriales incluyen, pero no se limitan a, exploración de petróleo y gas, búsqueda y evaluación de minas y evaluación de flujo dentro de tuberías no metálicas. Mediante el uso de la EMT, los objetos tales como tejidos biológicos se diferencian y, de manera consecuente, pueden formarse imágenes en base a las diferencias en las propiedades dieléctricas de tales objetos. Se cree que la EMT tiene un alto potencial para aplicaciones biomédicas en base a la demostración reciente de la dependencia de las propiedades dieléctricas del tejido en las diferentes condiciones funcionales y patológicas del tejido, tales como el contenido de sangre y oxígeno, neoplasias malignas de isquemia e infarto, edema y otros.

Los sistemas y métodos de EMT bidimensionales (2D), tridimensionales (3D) e incluso "tetradimensionales" (4D) de reconstrucción de imágenes se han desarrollado durante la última década o más. Se ha demostrado la viabilidad de la tecnología para diferentes aplicaciones biomédicas e industriales, por ejemplo, para la formación de imágenes cardíacas y la formación de imágenes de extremidades.

Como en cualquier imagen tomográfica, el escenario de formación de imágenes de EMT clásica consiste en ciclos de mediciones de señales complejas, que se afectan por la presencia de un objeto en estudio que se ubica dentro de un llamado dominio de formación de imágenes, que produce una pluralidad de transmisores que se ubican en diferentes puntos alrededor del objeto y que mide una pluralidad de receptores que se ubican en diferentes puntos alrededor del objeto. Esto se ilustra en la Figura 1. Las ubicaciones de los transmisores y receptores pueden estar dentro del dominio de formación de imágenes, en el límite del dominio de formación de imágenes o fuera del dominio de formación de imágenes. Como se relata en otra parte en la presente descripción, la matriz de señales EM que se mide puede usarse entonces en métodos de reconstrucción de imágenes para reconstruir la distribución 3D de las propiedades dieléctricas del objeto 19, es decir, para construir una imagen 3D del objeto. Los componentes de hardware que se describen en la patente de los Estados Unidos número 9,414,749 antes mencionada, pueden utilizarse para generar las señales EM necesarias para reconstruir una imagen 3D del objeto 19.

En general, es muy importante para la reconstrucción de imágenes describir con precisión una distribución de un campo EM con un dominio de formación de imágenes 21. La distribución de un campo EM dentro de una cámara de imágenes es un fenómeno muy complejo, incluso cuando no hay ningún objeto de interés en su interior.

Esta invención se refiere al uso de campos electromagnéticos (EM) para formar imágenes de la estructura de un objeto 19. El objeto 19 puede ser un cuerpo humano o parte de un cuerpo humano, tal como una cabeza, un torso, un brazo o similar, pero también puede ser cualquier objeto sin protección metálica. El uso de campos EM para formar imágenes dentro de un objeto fuertemente protegido (pero sin protección metálica) es un problema de alta complejidad. Un ejemplo de tal aplicación es la formación de imágenes del cerebro humano. Sin embargo, debe apreciarse que otras aplicaciones de este tipo podrían incluir la formación de imágenes de cualquier tejido humano que esté protegido mediante una estructura ósea. La formación de imágenes EM del cerebro u otros tejidos que se rodean de hueso presentan un problema de alto contraste dieléctrico muy complicado. El desafío consiste en reconstruir las propiedades ocultas de los tejidos cerebrales profundos que se protegen eficazmente mediante un escudo de alto contraste dieléctrico, que comprende el cráneo (con propiedades dieléctricas en un rango de 16 + j5) y el líquido cefalorraquídeo (con propiedades dieléctricas en un rango de 60 + j30). Si bien esta invención, como se ha indicado anteriormente, es aplicable para la formación de imágenes de cualquier objeto, se cree que es especialmente aplicable para la formación de imágenes en el interior de objetos fuertemente protegidos.

La formación de imágenes EMT de objetos de alto contraste dieléctrico, que incluye los objetos biológicos, presenta el complicado problema de la denominada "tomografía de difracción" Devaney AJ. "Current research topics in diffraction tomography", en Problemas Inversos in Dispersión y Formación de Imágenes, M. B Nertero y e R Pike, Ediciones, Nueva York: Adam Hilger, 1992, páginas 47-58. Un alto contraste dieléctrico entre tejidos con alto contenido de agua, tal como, pero sin limitarse a tejido muscular, y bajo contenido de agua, tal como, pero sin limitarse a hueso, presenta una complicación adicional cuando se usan campos EM para la formación de imágenes. Se han desarrollado diferentes enfoques en geometrías 2D y 3D, usando aproximaciones escalares y vectoriales, en un intento de resolver el problema de la tomografía de difracción. Véase H. Harada, D. Wall, T. Takenaka y T. Tanaka, "Conjugate gradient method applied to inverse scattering problem", IEEE Trans. Antennas and Propagations, volumen 43, 784-792, Agosto de 1995; R.E. Kleinman y P.M. van den Berg, "A modified gradient method for two-dimensional problems in tomography", J.Comput. Appl. Math., volumen 42, páginas 17-35, enero de 1992; A. Abubakar, P.M. van den Berg y JJ Mallorqui, "Imaging of Biomedical Data Using A Multiplicative Regularized Source Inversion Method", IEEE Trans. Microwave Theory and Techniques, volumen 50, páginas 1761-1771, julio de 2002; N. Joachimowicz, JJ Mallorqui, J. Ch. Bolomey y A. Brouguetas, "Convergence and stability assessment of Newton-Kantorovich reconstruction algorithms for microwave tomography", IEEE Trans. Medical Imaging, volumen 17, páginas 562-570, agosto de 1998; P. Lobel, R. Kleinman, Cap. Pichot, L. Blanc-Füraud y M. Barlaud "Conjugate Gradient Method for Solving Inverse Scattering with Experimental Data", IEEE Antennas & Propagation Magazine, volumen 38, páginas 48-51, junio de 1996; WC Chew y YM Wang, "Reconstruction of two-dimensional permittivity distribution using the distorted Born iterative method", IEEE Trans. Medical Imaging, volumen 9, páginas 218-225, junio de 1990; P.M. Meaney, KD Paulsen, A. Hartov y R.K. Crane, "Microwave imaging for tissue assessment: Initial evaluation in multitarget tissue equivalent phantoms", IEEE Trans. Biomedical Engineering, volumen 43, páginas 878-890, septiembre de 1996.

En trabajos anteriores se han desarrollado algoritmos matemáticos y sus respectivos sistemas e implementaciones de software que demostraron ser muy confiables y entregaron imágenes de objetos de diferentes tamaños desde unos pocos centímetros en el corazón canino extirpado hasta un cuerpo de tamaño completo en 2D, 3D y casos de vectores 3D. Véase A.E. Souvorov, A.E. Bulyshev, S.Y. Semenov, R.H. Svenson, A.G. Nazarov, Y.E. Sizov y G.P. Tatsis, "Microwave tomography: A two-dimensional Newton iterative scheme", IEEE Trans. Microwave Theory and Techniques, volumen 46, páginas 1654-1659, noviembre de 1998; A.E. Bulyshev, A.E. Souvorov, S.Y. Semenov, R.H. Svenson, A.G. Nazarov, Y.E. Sizov y G.P. Tatsis, "Three-dimensional microwave tomograph. Theory and computer experiments in scalar approximation", Inverse Problems, volumen 16, páginas 863-875, junio de 2000; Bulyshev A.E., Souvorov A.E., Semenov S.Y., Posukh V.G., Sizov Y.E. "Three-dimensional Vector Microwave Tomography. Theory and Computational experiments", Inverse Problems, 2004, 20, 4, 1239-1259; Semenov S.Y., Bulyshev A.E., Souvorov A.E., Svenson R.H., Sizov Y.E., Borisov V.Y., Posukh V.G., Kozlov I.M., Nazarov A.G., Tatsis G.P. "Microwave Tomography: Theoretical and Experimental Investigation of the Iteration Reconstruction Algorithm", IEEE Trans MTT, 1998, 46, 2, 133-141; Semenov S.Y., Bulyshev A.E., Abubakar A., Posukh V.G., Sizov Y.E., Souvorov A.E., Van den Berg P., Williams T. "Microwave tomographic imaging of the high dielectric contrast objects using different imaging approaches", IEEE Trans. MTT, volumen 53, número 7, páginas 2284-2294, 2005; Semenov S.Y., Kellam J.F., Althausen P., Williams T.C., Abubakar A., Bulyshev A., Sizov Y. "Microwave tomography for functional imaging of extremity soft tissues. Feasibility assessment", Phys. Med. Biol., 2007, 52, 5705-5719; Semenov S.Y., Bulyshev A.E., Posukh V.G., Sizov Y.E., Williams T.C., Souvorov A.E. "Microwave tomography for detection/imaging of myocardial infarction. 1. Excised canine hearts", Annals of Biomedical Engineering, 2003, 31, 262-270. Un sistema de supresión de artefactos conocido se describe en QINGYOU ZHU Y OTROS, "An improved back-projection algorithm for electrical impedance tomography", AUTOMATION CONGRESS, 2008. WAC 2008. WORLD, IEEE, PISCATAWAY, NJ, USA, (20080928), ISBN 978-1-889335-38-4, páginas 1-4, XP031371153 [Y] 1,3-8,15 * resumen * * página 2, columna 1, sección que comienza con "In X-ray CT..."; Figura 2.

Sin embargo, ninguno de los métodos anteriores citados en estos trabajos anteriores ha demostrado ser eficaz cuando se forman imágenes del interior de objetos fuertemente protegidos. Se necesita un nuevo enfoque para la representación precisa de la formación de imágenes EMT de objetos que tienen un escudo de alto contraste dieléctrico, tal como, pero sin limitarse a, el cerebro humano.

Resumen de la presente invención

Algunas modalidades ejemplares de la presente invención pueden superar una o más de las desventajas anteriores y otras desventajas que no se describen anteriormente, pero no se requiere que la presente invención supere ninguna desventaja particular descrita anteriormente, y algunas modalidades ejemplares de la presente invención pueden no superar ninguna de las desventajas descritas anteriormente.

En términos generales, la presente invención puede incluir un método del uso de campo electromagnético de tal manera que se genere una imagen de interferencia electromagnética dentro de un dominio de formación de imágenes, revelando la superposición de la estructura dieléctrica en 3D de un objeto junto con un patrón de interferencia electromagnética, mientras que el patrón de interferencia electromagnética además se reconoció y aplicó a una superposición electromagnética en 3D, anulando o disminuyendo el patrón de interferencia electromagnética y revelando la estructura dieléctrica en 3D de un objeto.

En términos generales, la presente invención puede incluir un método de tomografía de reconocimiento de patrones electromagnéticos fusionados dinámicos en 4D.

En términos generales, la presente invención puede incluir un método de monitoreo de la viabilidad y las condiciones funcionales del tejido biológico mediante la utilización de tomografía de reconocimiento electromagnético de fusión dinámica en 4D.

En términos generales, la presente invención puede incluir un método de Tomografía de Reconocimiento de Patrones de Interferencia Electromagnética (EMIPRT) para su uso en un sistema de reconstrucción de imágenes, como se muestra y se describe.

De acuerdo con un aspecto de la invención, se proporciona un método de Tomografía de Reconocimiento de Patrones de Interferencia Electromagnética (EMIPRT) para su uso en un sistema de reconstrucción de imágenes, que comprende: a través de un sistema de tomografía electromagnética, generar datos de campo electromagnético correspondientes a un objeto en un dominio de formación de imágenes, en donde los datos del campo electromagnético se miden en una pluralidad de receptores después de producirse en una pluralidad de transmisores e interactuar con el objeto; y mediante el uso de los datos de campo electromagnético que se generan, repetidamente, de manera recursiva: formar una imagen de interferencia electromagnética no perturbada, formar una imagen de interferencia electromagnética perturbada que se basa al menos en parte en la imagen de interferencia electromagnética no perturbada, reconocer patrones de interferencia electromagnética en las imágenes de interferencia electromagnética perturbada que se forman repetidamente, y formar una imagen de superposición al anular o disminuir los patrones de interferencia electromagnética reconocidos de la imagen de interferencia electromagnética perturbada, en donde la etapa de formar una imagen de interferencia electromagnética perturbada que se basa al menos en parte en la imagen de interferencia electromagnética no perturbada incluye formar una imagen de interferencia electromagnética perturbada que se basa al menos en parte en la determinación de un factor objeto que es una función de las diferencias entre campos electromagnéticos experimentales y campos electromagnéticos calculados durante la etapa de formación de una imagen de interferencia electromagnética no perturbada.

( E f r - i f ? ) F Sím o Exp

En otras funciones, el factor objeto se determina como donde CZij es el valor que se mide o se

M,

simula de manera experimental, respectivamente, de la componente z del campo electromagnético que mide el M

receptor j cuando el transmisor / es la fuente del campo electromagnético, donde l t se presenta en forma general

como a * f ( E ^ ) +

, donde a, p y y son coeficientes de valores reales distintos de cero o

cero, donde O es un operador de regularización y donde r ( C ) es una función de su argumento; el factor objeto ^I F y ^__ E.r. Exp ^{. r}

se determina como ___ l ______U.___ donde

es el valor que se mide o se simula de manera n ia x 11 ||

experimental, respectivamente, de la componente z del campo electromagnético que mide el receptor j cuando el

componente z medida experimentalmente del campo electromagnético; el factor objeto se determina como

(Ez, - E z ? ; .

y-------ü— donde p J im o Exp es el valor que se mide o se simula de manera experimental,

m axllíEzff^_v

respectivamente, de la componente z del campo electromagnético que mide el receptor j cuando el transmisor / es la

8

^{fuente del campo electromagnético, y donde} Ezfjxp ^{es la norma de la componente z medida}

experimentalmente del campo electromagnético que mide el receptor j cuando el transmisor i es la fuente del campo electromagnético en potencia de 9, la etapa de formar una imagen de interferencia electromagnética perturbada incluye el cálculo

* Factor Objetoijífk), donde

y Ej=i a ,1 i i f 's ,x , y , rA son distribuciones (x,y,z) de campos

electromagnéticos en 3D de fuentes electromagnéticas de frecuencia fk que se ubican en las posiciones de las fuentes físicas (de 1 a N) en el sistema de tomografía electromagnética y en la posición de receptores físicos (de 1 a M) correspondientemente, tomadas como valores conjugados, y en donde Factor Objeto¡j es el componente "ij"és,m° del factor objeto, desde el transmisor i hasta el receptor j; la etapa de reconocer patrones de interferencia electromagnética en las imágenes de interferencia electromagnética perturbadas que se forman repetidamente incluye el cálculo de

sumas donde

£;=1 a A íC /fc ^V .z ) son distribuciones (x,y,z) de campos electromagnéticos en 3D de fuentes

electromagnéticas de frecuencia fk que se ubican en las posiciones de las fuentes físicas (de 1 a N) en el sistema de tomografía electromagnética y en la posición de los receptores físicos (de 1 a M) correspondientemente, tomadas como valores conjugados, y en donde Factor Objeto¡j es el componente "i/"ésim° del factor objeto, desde el transmisor i hasta el receptor j; y/o en donde la etapa de reconocer patrones de interferencia electromagnética en las imágenes de interferencia electromagnética perturbadas que se forman repetidamente incluye el cálculo, para la iteración i > 1,

en iteración i

V E; ^{{ X,} y, zj * Ej ix. y, Z) * Factor Objetou - a « (V 1 f f ) Fblc.jd )

i l,l¥;> 1,«

en iteración i- 1

Í=1,IV;J = 1,W

donde por simplicidad se omiten los términos de frecuencia, donde

^ son distribuciones (x,y,z) de campos electromagnéticos en 3D de fuentes electromagnéticas que se ubican en las posiciones de las fuentes físicas (de 1a N) en el sistema de tomografía electromagnética y en la posición de los receptores físicos (de 1 a M) correspondientemente, tomadas como valores conjugados, y en donde Factor Objeto,j es el componente "i/"ésim° del factor objeto, desde el transmisor i hasta el receptor j

En otra característica de este aspecto, el método incluye además una etapa, que se realiza después de cada etapa repetido de formar una imagen de superposición, de determinar si se ha alcanzado un objetivo de convergencia.

En otra característica de este aspecto, el método se usa como parte de un método para generar imágenes fusionadas diferenciales (dinámicas) en 4D. En características adicionales, la generación de imágenes fusionadas diferenciales (dinámicas) en 4D incluye combinar al menos una imagen formada sucesivamente que indica un cambio fisiológico relativo con una imagen anatómica de línea de base para su visualización como una sola imagen unificada; y/o el método de generar imágenes fusionadas diferenciales (dinámicas) en 4D se usa como parte de un método de monitoreo de viabilidad y/o las condiciones funcionales del tejido biológico utilizando tomografía de reconocimiento de patrones electromagnéticos fusionados dinámicos en 4D.

En otra característica de este aspecto, las etapas de formar una imagen de interferencia electromagnética no perturbada, formar una imagen de interferencia electromagnética perturbada que se basa al menos en parte en la imagen de interferencia electromagnética no perturbada, reconocer patrones de interferencia electromagnética en las imágenes de interferencia electromagnética perturbadas que se forman repetidamente y formar una imagen de superposición al anular o disminuir los patrones de interferencia electromagnética reconocidos de la imagen de interferencia electromagnética perturbada, se llevan a cabo de forma secuencial.

En otra característica de este aspecto, el método incluye además una etapa de visualizar la imagen de superposición a través de una unidad de visualización.

De acuerdo con otro aspecto de la invención, se proporciona un sistema de reconstrucción de imágenes que usa tomografía de reconocimiento de patrones de interferencia electromagnética, que incluye: un sistema de tomografía electromagnética que genera datos de campo electromagnético correspondientes a un objeto en un dominio de formación de imágenes, el sistema de tomografía electromagnética que tiene una pluralidad de transmisores electromagnéticos, una pluralidad de receptores que miden los datos electromagnéticos después de producirse en la pluralidad de transmisores e interactuar con el objeto, y un aparato limitador; y un centro de procesamiento que, mediante el uso de los datos de campo electromagnético que se generan, repetidamente, de manera recursiva: lleva a cabo las etapas de formar una imagen de interferencia electromagnética no perturbada, formar una imagen de interferencia electromagnética perturbada que se basa al menos en parte en la imagen de interferencia electromagnética no perturbada, reconocer patrones de interferencia electromagnética en las imágenes de interferencia electromagnética perturbadas que se forman repetidamente, y formar una imagen de superposición al anular o disminuir los patrones de interferencia electromagnética reconocidos de la imagen de interferencia electromagnética perturbada, en donde la etapa de formar una imagen de interferencia electromagnética perturbada que se basa al menos en parte en la imagen de interferencia electromagnética no perturbada incluye formar una imagen de interferencia electromagnética perturbada que se basa, al menos en parte, en determinar un factor objeto que es una función de las diferencias entre campos electromagnéticos experimentales y campos electromagnéticos calculados durante la etapa de formación de una imagen de interferencia electromagnética no perturbada.

En otra característica de este aspecto, el centro de procesamiento lleva a cabo además una etapa, que se realiza después de cada etapa repetida de formar una imagen de superposición, de determinar si se ha alcanzado un objetivo de convergencia.

En otra característica de este aspecto, las etapas que realiza el centro de procesamiento se usan como parte de un método para generar imágenes fusionadas diferenciales (dinámicas) en 4D. En características adicionales, la generación de imágenes fusionadas diferenciales (dinámicas) en 4D incluye combinar al menos una imagen formada sucesivamente que indica un cambio fisiológico relativo con una imagen anatómica de línea de base para su visualización como una sola imagen unificada; y/o el método de generar imágenes fusionadas diferenciales (dinámicas) en 4D se usa como parte de un método de monitoreo de viabilidad y/o las condiciones funcionales del tejido biológico utilizando tomografía de reconocimiento de patrones electromagnéticos fusionados dinámicos en 4D.

En otra característica de este aspecto, el método incluye además una unidad de visualización que muestra la imagen de superposición.

Las áreas de aplicabilidad adicionales de la presente invención resultarán evidentes a partir de la descripción detallada que se proporciona a continuación. Debe entenderse que la descripción detallada y los ejemplos específicos, aunque indican la modalidad preferida de la invención, se destinan únicamente a fines ilustrativos y no pretenden limitar el alcance de la invención.

Breve descripción de los dibujos

Características, modalidades, y ventajas adicionales de la presente invención se volverán evidentes a partir de la siguiente descripción detallada con referencia a los dibujos, en donde:

La Figura 1 es una ilustración esquemática simplificada de porciones de un sistema de tomografía electromagnética (EMT);

La Figura 2 es un diagrama de flujo de un método de tomografía de reconocimiento de patrones de interferencia EM (EMIPRT) para su uso en un sistema de reconstrucción de imágenes de acuerdo con una o más modalidades preferidas de la presente invención;

La Figura 3 es una imagen de interferencia EM no perturbada ejemplar para un dominio de formación de imágenes que se diseña para la formación de imágenes de la cabeza humana;

Las Figuras 4A y 4B son imágenes de interferencia EM perturbadas ejemplares para dos casos de cabezas humanas; La Figura 5 es un diagrama de flujo de una estrategia de reconocimiento de patrones y un conjunto de ecuaciones para el bloque de reconocimiento de patrones que se muestra en la Figura 2;

La Figura 7 es un diagrama de flujo de una posible estrategia de corrección de patrones que puede llevarse a cabo en el bloque de formación de imagen de superposición para cada uno de una pluralidad de subdominios;

La Figura 8A es una imagen de salida ejemplar de la cabeza de una víctima de accidente cerebrovascular virtual de un método de formación de imágenes iterativo similar al método de la Figura 2, pero donde el bloque de reconocimiento de patrones y su información de salida no se usan durante la formación de la imagen; y

La Figura 8B es una imagen de salida ejemplar de la misma cabeza de una víctima de accidente cerebrovascular virtual que la de la Figura 8A, pero donde el bloque de reconocimiento de patrones y su información de salida se usan durante el bloque de formación de la imagen de superposición.

Descripción detallada

Como cuestión preliminar, un experto en la técnica relevante ("Artesano Ordinario") entenderá fácilmente que la presente invención tiene una amplia utilidad y aplicación. Además, cualquier modalidad que se describe e identifica como "preferida" se considera parte del mejor modo contemplado para llevar a cabo la presente invención. También pueden discutirse otras modalidades con fines ilustrativos adicionales al proporcionar una descripción completa y habilitante de la presente invención. Como debe entenderse, cualquier modalidad puede incorporar solo uno o una pluralidad de los aspectos de la invención descritos anteriormente y puede incorporar además solo una o una pluralidad de las características descritas anteriormente. Además, muchas modalidades, tales como adaptaciones, variaciones, modificaciones y disposiciones equivalentes, se describirán implícitamente mediante las modalidades que se describen en la presente descripción y caen dentro del alcance de la presente invención.

En consecuencia, aunque la presente invención se describe en detalle en relación con una o más modalidades, debe entenderse que esta descripción es ilustrativa y ejemplar de la presente invención, y se realiza simplemente con el propósito de proporcionar una descripción completa y habilitante de la presente invención. La descripción detallada en la presente descripción de una o más modalidades no pretende, ni debe interpretarse para, limitar el alcance de la protección de patente otorgada a la presente invención, cuyo alcance se definirá mediante las reivindicaciones. No se pretende que el alcance de la protección de patente otorgada a la presente invención se defina al leer en cualquier reivindicación una limitación que se encuentra en la presente descripción que no aparece explícitamente en la reivindicación misma.

Así, por ejemplo, cualquier secuencia(s) y/u orden temporal de etapas de diferentes procesos o métodos que se describen en la presente descripción son ilustrativas y no restrictivas. En consecuencia, debe entenderse que, aunque las etapas de diferentes procesos o métodos pueden mostrarse y describirse como si estuvieran en una secuencia u orden temporal, las etapas de tales procesos o métodos no se limitan a llevarse a cabo en una secuencia u orden particular, en ausencia de una indicación de lo contrario. De hecho, las etapas en tales procesos o métodos generalmente pueden llevarse a cabo en diferentes secuencias y órdenes diferentes mientras siguen estando dentro del alcance de la presente invención. Por consiguiente, se pretende que el alcance de la protección de patente otorgada a la presente invención se defina mediante las reivindicaciones adjuntas en lugar de la descripción expuesta en la presente descripción.

Adicionalmente, es importante notar que cada término que se usa en la presente descripción se refiere a lo que el Artesano Ordinario entendería que tal término significa con base en el uso contextual de tal término en la presente descripción. En la medida en que el significado de un término que se usa en la presente descripción como se entiende por el Artesano Ordinario con base en el uso contextual que tal término difiere de algún modo de cualquier definición de diccionario particular de tal término, se pretende que el significado del término como se entiende por el Artesano Ordinario debe prevalecer.

Además, es importante notar que, como se usa en la presente descripción, "un" y "una" cada uno denota generalmente "al menos uno/una", pero no excluye una pluralidad a menos que el uso contextual dicte lo contrario. Por lo tanto, la referencia a "una cesta de picnic que tiene una manzana" describe "una cesta de picnic que tiene al menos una manzana", así como también "una cesta de picnic que tiene manzanas". En contraste, la referencia a "una cesta de picnic que tiene una sola manzana" describe "una cesta de picnic que tiene sólo una manzana".

Cuando se usa en la presente descripción para unirse a una lista de elementos, "o" denota "al menos uno de los elementos", pero no excluye una pluralidad de elementos de la lista. Por lo tanto, la referencia a "una cesta de picnic que tiene queso o galletas" describe "una cesta de picnic que tiene queso sin galletas", "una cesta de picnic que tiene galletas sin queso", y "una cesta de picnic que tiene tanto queso como galletas". Finalmente, cuando se usa en la presente descripción para unirse a una lista de elementos, "y" denota "todos los elementos de la lista". Por lo tanto, la referencia a "una cesta de picnic que tiene queso y galletas" describe "una cesta de picnic que tiene queso, en donde la cesta de picnic tiene además galletas", así como también describe "una cesta de picnic que tiene galletas, en donde la cesta de picnic tiene además queso".

Con referencia ahora a los dibujos, en los que los números similares representan componentes similares a través de las diferentes vistas, se describen a continuación una o más modalidades preferidas de la presente invención. La siguiente descripción de una o más modalidades preferidas es meramente de naturaleza ejemplar y de ninguna manera pretende limitar la invención, su aplicación o usos.

La Figura 1 es una ilustración esquemática simplificada de porciones de un sistema de tomografía electromagnética (EMT) 10. En el sistema 10, un aparato limitador 12 rodea un dominio de formación de imágenes 21. Un objeto 19 (en este ejemplo, una cabeza humana) se coloca en el dominio de formación de imágenes 21. Una pluralidad de dispositivos de hardware EM 30, que se disponen normalmente, pero no necesariamente siempre, en el aparato limitador 12, actúan como transmisores (fuentes) y/o receptores. (Como se describe en la presente descripción, se considera generalmente que los dispositivos de hardware 30 actúan como transmisores y receptores, pero se apreciará que los transmisores y receptores que se separan entre sí pueden utilizarse adicional o alternativamente). Un sistema informático 28 sirve como centro de procesamiento donde los datos iniciales se procesan previamente y las imágenes se reconstruyen y procesan posteriormente. En al menos algunas modalidades, el sistema EMT 10 incluye además un fluido de fondo o coincidente u otros medios. El medio coincidente es una solución o gel que se necesita o es útil dentro del dominio de formación de imágenes cuando se están formando imágenes del objeto 19 para abordar problemas de coincidencia de cuerpo electromagnético y/u otros problemas. En al menos algunas modalidades, el sistema informático 28 y su funcionalidad de procesamiento de datos y software de formación de imágenes se conecta directamente a los dispositivos de hardware de transmisión/recepción de campo EM 30, mientras que en otras modalidades parte o todo el sistema informático 28 se conecta remotamente a través de tecnología inalámbrica y/o conexiones de cables de alta velocidad. Funcionalmente, gran parte del funcionamiento del sistema EMT 10 puede ser similar al que se describió en la patente de los Estados Unidos número 9,414,749 antes mencionada, pero en la presente descripción pueden describirse diferentes modalidades y características particulares.

Como se describió anteriormente, la formación de imágenes EMT de objetos de alto contraste dieléctrico, que incluye los objetos biológicos, implica el problema muy complicado de la denominada "tomografía de difracción". Un alto contraste dieléctrico entre tejidos con alto contenido de agua, tales como, pero sin limitarse a tejido muscular, y bajo contenido de agua, tales como, pero sin limitarse a hueso, presenta una complicación adicional cuando se usan campos EM para la formación de imágenes. La Figura 2 es un diagrama de flujo de un método de Tomografía de Reconocimiento de Patrones de Interferencia EM (EMIPRT) 100 para su uso en un sistema de reconstrucción de imágenes de acuerdo con una o más modalidades preferidas de la presente invención. El método EMIPRT 100 puede llevarse a cabo mediante el uso de datos de campos EM generados mediante el uso de algunos o todos los elementos del sistema EMT 10 descritos brevemente con respecto a la Figura 1.

El método EMIPRT 100 es un proceso iterativo donde se produce una comprobación de convergencia (se muestra en la etapa 180) después de cada iteración a través de los diferentes procesos de formación de imágenes hasta que se obtienen resultados adecuados y se proporcionan como la imagen de salida 200. Las entradas primarias al método EMIPRT 100 son los datos del dominio de formación de imágenes 110 y los datos EM medidos experimentalmente 120. Los datos del dominio de formación de imágenes 110 incluyen la ubicación espacial de los dispositivos de hardware de campo EM fuente 30 en una pluralidad de ubicaciones espaciales y en k®simas frecuencias (k de 1 a K) (Ei=i a n (fk=i a k)) y los dispositivos de hardware de campo EM receptores 30 en una pluralidad de ubicaciones espaciales y en k®simas frecuencias (k de 1 a K) (Ej=i a u(fk=i a k)) con respecto al dominio de formación de imágenes 21, donde N es el número de dispositivos de campo EM fuente 30 y M es el número de dispositivos de campo EM receptores 30. Los datos del dominio de formación de imágenes 110 también incluyen las propiedades dieléctricas de un medio coincidente (£0) dentro de un dominio de formación de imágenes 21, y también puede incluir otras informaciones/datos ambientales o físicos. Los datos EM medidos experimentalmente 120 son una matriz que contiene campos EM medidos experimentalmente (por ejemplo, en forma de amplitud, fase y polarización o como forma real,

imaginaria y de polarización) en los puntos de los receptores, que se representan como

Los puntos de

los receptores de campos EM pueden asociarse con cualquiera o todos los dispositivos de campo EM 30.

En el bloque 130, se forma una imagen de interferencia EM "no perturbada". En el pase inicial, la formación de la imagen de interferencia EM no perturbada (se muestra como una salida 135 del bloque de formación de imágenes no perturbadas 130) se obtiene basándose únicamente en los datos del dominio de formación de imágenes 110 del método EMIPRT 100. En iteraciones posteriores, la formación de la imagen de interferencia no perturbada preferiblemente también usa una distribución espacial de propiedades dieléctricas dentro del dominio de formación de imágenes 21. Dependiendo de la aplicación, la distribución espacial puede ser una distribución espacial en 2D o una distribución espacial en 3D. En al menos algunas modalidades, la distribución espacial en 3D de propiedades dieléctricas se describe como £*(x,y,z) en el sistema de coordenadas cartesianas y se obtiene durante una iteración anterior en un bloque de formación de imágenes de superposición 170, que se describe a continuación. La distribución espacial en 3D de las propiedades dieléctricas £(x,y,z) puede caracterizarse como una imagen del objeto de estudio 19 en escala dieléctrica.

La tarea del bloque de formación de imágenes de interferencia EM no perturbadas 130 es sintetizar una imagen de interferencia en 2d o 3D (fotografía) 135 a partir de la pluralidad de fuentes/receptores 30 EM que se ubican dentro o en el límite de un dominio de formación de imágenes 21. Durante el proceso de formación de imágenes, todos los dispositivos de campo EM 30 (i = 1 a N and j = 1 a M) se consideran como fuentes del campo EM. La determinación de la imagen de interferencia EM no perturbada (3D) 135 se genera a partir de la siguiente función:

donde Ei=i a N(fk,x,y,z) y Ej=i a Mfk,x,y,z) son las distribuciones (x,y,z) de campos EM en 3D dentro de dominio de formación de imágenes 21 de los dispositivos de campo EM 30 de frecuencia de sondeo fk que se ubican en la posición de las fuentes físicas (de 1 a N) y en la posición de los receptores físicos (de 1 a M) correspondientemente, y donde Wk es la función de ponderación de frecuencia, que tiene en cuenta la entrada diferente de imágenes de interferencia EM dependientes de la frecuencia en la función (1). La Figura 3 es una imagen de interferencia EM no perturbada 135 ejemplar para un dominio de formación de imágenes 21 que se diseña para la formación de imágenes de la cabeza humana. La imagen 135 se obtuvo a una frecuencia específica, que en este caso fue de 1 GHz. La imagen es una vista en sección transversal de 2D en el plano X-Y en donde las escalas X e Y están en centímetros.

Volviendo a la Figura 2, la siguiente operación importante en el método EMIPRT 100 es la determinación de un factor objeto, como se muestra en el bloque 145, que se aplicará a la imagen de interferencia EM. El factor objeto es preferiblemente una función de las diferencias entre los campos EM medidos (desde el bloque 120) y simulados (desde el bloque 130) para cada par de dispositivos 30 transmisores (i=1 a N) a receptores (j=1 a M) en una cierta frecuencia de sondeo. Por tanto, las entradas primarias al bloque de determinación del factor objeto 145 son la segunda de las dos entradas principales al método 100 (campos EM medidos experimentalmente en los puntos de los receptores 120, descritos anteriormente) y los datos de entrada 140 (campos EM calculados o simulados en los puntos de los receptores) que se generan a partir del bloque de formación de imágenes de interferencia EM no perturbadas 130. Estas dos entradas principales en el bloque de determinación del factor objeto 145 son matrices de datos. La primera

matriz contiene campos EM medidos experimentalmente, que se representan como

y la segunda matriz

^{contiene campos EM simulados, que se representan como}( £ ,? ( « ) ^{donde en ambos casos E es un valor vectorial}

complejo que representa componentes eléctricos (E) y/o magnéticos (H) del campo EM. Estos valores pueden presentarse como un valor complejo (partes reales e imaginarias) de cada componente vectorial del campo E y/o H o un valor escalar del campo E y/o H. También pueden presentarse como amplitud y/o fase de cada componente vectorial del campo E y/o H o valor escalar del campo E y/o H. En al menos una modalidad de la presente invención, el factor objeto podría presentarse en términos generales como sigue:

Donde es el valor simulado o medido de manera experimental, respectivamente, de la componente z M

del campo EM que mide el receptor j cuando el transmisor i es la fuente del campo EM, donde lJ se presenta en forma general como:

(3) a * f (E f*p) p * ( S y E^íj * l y Ey ) y * íl

donde a, ¡3 y y son coeficientes de valores reales distintos de cero o cero, O es un operador de regularización, y donde f ( p ExP \

J \ i j } es una función de su argumento.

En otras modalidades de la presente invención, el factor objeto puede tener una composición diferente. Esto afectará la imagen de interferencia EM y su patrón. A continuación, se presenta un ejemplo de un factor objeto alternativo para a = 1, 3 = 0 y y = 0:

donde E zfj^1 ° Exp es el valor simulado o medido de manera experimental, respectivamente, de

la componente z del campo EM que mide el receptor j cuando el transmisor / es la fuente del campo EM, y donde

de un factor objeto alternativo 145 se presenta a continuación para a = 1,3 = 0 y y = 0:

P S im o Exp

donde “ :4 es el valor simulado o medido de manera experimental, respectivamente, de

es la norma de la componente z medida experimentalmente del campo EM que mide el

receptor j cuando el transmisor i es la fuente del campo EM en potencia de 9. La potencia de 9 podría, por ejemplo, tener un valor de 1 o 2 o 3 o 1/2 o incluso algún otro valor.

La salida del bloque de determinación del factor objeto 145 y la salida del bloque de formación de imágenes de interferencia EM no perturbadas 130 (es decir, la imagen de interferencia EM no perturbada en 2D o 3D 135) se usan en la formación de la imagen de interferencia EM perturbada, como se muestra en el bloque 150. La imagen que se genera en el bloque 150 es una imagen en 2D o 3D, según la aplicación. La formación de la imagen de interferencia EM perturbada (3D) en el dominio de formación de imágenes 21, como se muestra en el bloque 150, incluye el cálculo de sumas como se muestra, por ejemplo, en la ecuación (6):

m

^ Wfe ((fklx ,y ,z ) * E ¡ ( f k,x ,y ,z ) * Factor Objeto, j (fu) fc=l,JV

donde _{£ t= l a j v ( jk . 'X .y .z ) y}

son distribuciones (x,y,z) de campos EM en 3D de fuentes

EM 30 de frecuencia fk que se ubican en las posiciones de las fuentes físicas (de 1 a N) y en la posición de los receptores físicos (de 1 a M) correspondientemente, tomadas como valores conjugados, y Factor Objeto, es el componente j ' ,,ésim° del factor objeto que se elige, desde el transmisor i hasta el receptor j, como se determina en el bloque 145.

La salida del bloque de formación de imágenes de interferencia EM perturbadas 150 es una imagen de interferencia EM perturbada 155 (o datos representativos de la misma). A este respecto, las Figuras 4A y 4B son imágenes de interferencia EM perturbadas 155 ejemplares para dos casos de cabezas humanas. Cada imagen 155 es una vista en sección transversal de 2D en el plano X-Y en donde las escalas X e Y están en centímetros. (Se apreciará que, aunque las Figuras 4A y 4B son ilustraciones en 2D, las imágenes en 3D pueden lograrse mediante la aplicación adicional del mismo proceso). El factor objeto alternativo que se muestra en (4) se usó para estos dos ejemplos. Cuando se compara la imagen EM no perturbada 135 de la Figura 3 y las imágenes EM perturbadas 155 de las Figuras 4A y 4B, la superposición de una estructura dieléctrica de un objeto 410,420 (sección transversal X-Y de una cabeza humana) junto con un patrón de interferencia EM 415,425 se ve claramente en las Figuras 4A y 4B, en donde el anillo oscuro más externo en cada ilustración representa el cráneo humano, y los patrones topológicamente similares dentro de dicho anillo oscuro son patrones de interferencia EM restantes.

Después de la formación de la imagen de interferencia EM perturbada en el bloque 150, la imagen (datos) 155 se envía tanto a un bloque de reconocimiento de patrones 160 como al bloque de formación de imágenes de superposición 170. El reconocimiento de patrones de interferencia y su aplicación funcionan como un proceso de dos etapas, en donde la etapa 1 es el reconocimiento de patrones en sí y la etapa 2 es la aplicación de un patrón reconocido a una imagen de superposición EM en 2D o 3D, anulando o disminuyendo el patrón de interferencia EM y revelando una estructura dieléctrica en 2D o 3D del objeto 19. Estas dos etapas se representan en la Figura 2 por el bloque de reconocimiento de patrones 160 y el bloque de formación de imágenes de superposición 170.

Pueden utilizarse diferentes enfoques de reconocimiento de patrones. Por ejemplo, la Figura 5 es un diagrama de flujo de una estrategia de reconocimiento de patrones 500 y un conjunto de ecuaciones para el bloque de reconocimiento de patrones 160 que se muestra en la Figura 2. Se usa un ejemplo en 2D en la Figura 5, pero se apreciará que tal reconocimiento de patrones puede aplicarse a través de múltiples secciones transversales X-Y para crear una imagen en 3D. Como se muestra en la Figura 5,

Una estrategia de reconocimiento de patrones alternativa, a veces denominada en lo sucesivo "optimización 2ndT", permite ventajosamente el desarrollo de patrones mucho más nítidos en la primera iteración o inicial iteración del bloque de formación de imágenes de superposición 170 y, como consecuencia, facilita el reconocimiento de patrones en las iteraciones posteriores. La característica clave de la optimización 2ndT es usar la generalización de (6) en la iteración i > 1 para la formación de la imagen de superposición (donde por simplicidad se omiten los términos de frecuencia):

En algunas modalidades, el coeficiente a puede ser independiente del número de iteración (y puede encontrarse mediante métodos de prueba), mientras que en otras modalidades puede tener un valor dependiente de la iteración que ayuda a acelerar el proceso de convergencia. En el último caso, una posible estrategia es tener un valor de coeficiente a en la iteración i + 1 como la máxima diferencia absoluta entre la imagen en la iteración i y la imagen en la iteración i -1:

(8) m ax\\z (x ,y ,z ) i - &(x,y, z ) ,. , ||

En otras modalidades de la presente invención, podrían usarse otras estrategias y/o algoritmos de reconocimiento de patrones para encontrar el coeficiente a óptimo.

En algunas modalidades, puede realizarse la misma estrategia/procedimiento de reconocimiento de patrones durante cada iteración del método 100, mientras que, en otras modalidades, la estrategia/procedimiento de reconocimiento de patrones puede actualizarse dinámicamente después de cada iteración sucesiva.

La salida del bloque de reconocimiento de patrones 160 y la salida del bloque de formación de imágenes de interferencia EM perturbadas 150 (es decir, la imagen de interferencia EM perturbada 155) se proporcionan al bloque de formación de imágenes de superposición 170. La formación de imágenes de superposición 170 puede realizarse mediante reconocer los patrones a través del bloque 160, compararlos con las imágenes de interferencia EM perturbadas 155, y luego hacer las correcciones de patrones. En el bloque 170, los datos se analizan para disminuir o anular el patrón de interferencia EM y revelar la verdadera estructura en 2D o 3D de un objeto 19, que se representa como la salida de imagen 200.

La corrección del patrón puede realizarse de la siguiente manera. Primero, en al menos algunas modalidades del método 100, todo el dominio de formación de imágenes 21 puede subdividirse en varios subdominios de formación de imágenes característicos. A este respecto, la Figura 6 es una imagen 600 que ilustra la subdivisión del dominio de formación de imágenes 21 en subdominios. Más particularmente, mediante el uso del ejemplo de una cabeza humana como el objeto 19, el dominio de formación de imágenes 21 puede subdividirse en un dominio exterior (externo) 605, un dominio de cráneo 610, un dominio de líquido cefalorraquídeo (LCR) 615, un dominio de materia gris 620, y un dominio de materia blanca 625. La Figura 7 es un diagrama de flujo de una posible estrategia de corrección de patrones 700 que puede llevarse a cabo en el bloque de formación de imágenes de superposición 170 para cada subdominio. En la etapa 705, se calcula una ¡^v {valor de (6) o (7)} normalizada, donde V es un volumen del subdominio específico. En la etapa 710, se calcula una IL-patrón {valor de (6) o (7)} normalizada, donde L es la longitud del patrón ,,ip ,,ésim°. La lógica de la etapa 710 podría entenderse fácilmente con la referencia de la Figura 3. Puede apreciarse que existen patrones circulares claros. El número de esos patrones circulares Np es igual al número de cuadrículas en un radio. Por tanto, para patrones circulares simples como los de la Figura 3, la integración en la etapa 710 se lleva a cabo sobre cada patrón (patrón 7p,,ésim°) de 1 a Np sobre la longitud de 2NR^np. De manera similar, para patrones de objetos más complejos (por ejemplo, los patrones algo anulares presentados en las Figuras 4A y 4B), la etapa 710 implica el cálculo de una iL-patrón {valor de (6) o (7)} normalizada, donde L es la longitud del patrón ,,ip"ésim°. Luego, en la etapa 715, la imagen sobre el patrón /pésim° se corrige al establecer el nuevo valor de (6) o (7) igual a la suma del valor anterior y ¡^v {(6) o (7)} - iL-patrón {(6) o (7)}. A continuación, se repiten las etapas 710 y 715 para cada /pésimo patrón.

Se apreciará que la estrategia de corrección de patrones que se muestra en la Figura 7 no es la única estrategia de corrección de patrones que puede utilizarse; pueden utilizarse otras estrategias de corrección de patrones adicional o alternativamente sin apartarse del alcance de la presente invención.

Después de cada iteración a través del bloque 170, la salida se evalúa contra un "objetivo de convergencia" en la etapa 180. Cuando se alcanza el objetivo de convergencia, se genera la imagen de salida final 200.

Un beneficio importante de la incorporación de la tecnología de reconocimiento de patrones que se presenta en la presente descripción puede entenderse como sigue. A medida que el proceso iterativo presentado en la Figura 2 progresa, la influencia de los patrones de interferencia EM tiende a distorsionar significativamente las imágenes resultantes de la estructura dieléctrica en 2D o 3D objetivo. Esto se debe a la amplificación de tal patrón mediante patrones de interferencia EM similares que se obtienen en las siguientes iteraciones y la distorsión resultante en las imágenes producidas por ello. A este respecto, la Figura 8A es una imagen de salida ejemplar de la cabeza 19 de una víctima de accidente cerebrovascular virtual a partir de un método de formación de imágenes iterativo similar al método 100 de la Figura 2, pero donde el bloque de reconocimiento de patrones 160 y su información de salida no se usan durante la formación de la imagen, mientras que la Figura 8B es una imagen de salida 200 ejemplar de la misma cabeza 19 de la víctima de accidente cerebrovascular virtual que la de la Figura 8A, pero donde el bloque de reconocimiento de patrones 160 y su información de salida se usan durante el bloque de formación de imágenes de superposición 170. La Figura 8B revela claramente el área del accidente cerebrovascular virtual 820 en la parte inferior derecha de la imagen. La imagen de la Figura 8A, que se obtiene sin el bloque de reconocimiento de patrones 160 de interferencia y su aplicación en el bloque 170, revela cierta distorsión de la imagen dentro del área del accidente cerebrovascular virtual 810, pero sin mayor claridad solo puede especularse que la distorsión indica un área de accidente cerebrovascular.

También se apreciará que, aunque la metodología (que incluye variaciones y permutaciones) que se describe en la presente descripción se ha descrito principalmente en términos de imágenes en 2D y 3D, se cree que puede aplicarse igualmente a la tecnología de EMT en 4D (3D en el espacio más 1D en el tiempo), en donde las imágenes tomográficas electromagnéticas fusionadas dinámicas en 4D se generan como se describe, por ejemplo, en la USPA 13/173,078.

Basándose en la información anterior, los expertos en la técnica entenderán fácilmente que la presente invención es susceptible de una amplia utilidad y aplicación. Muchas modalidades y adaptaciones de la presente invención distintas de las descritas específicamente en la presente descripción, así como muchas variaciones, modificaciones y disposiciones equivalentes, serán evidentes o razonablemente sugeridas por la presente invención y las descripciones anteriores de la misma, sin apartarse de la sustancia o alcance de la presente invención, que se define mediante las reivindicaciones.

En consecuencia, aunque la presente invención se ha descrito en la presente descripción en detalle en relación con una o más modalidades preferidas, debe entenderse que esta descripción es solo ilustrativa y ejemplar de la presente invención y se realiza simplemente con el propósito de proporcionar una descripción completa y permitir la descripción de la invención. No se pretende que la descripción anterior se interprete como una limitación de la presente invención o excluya de otro modo cualquier otra modalidad, adaptación, variación, modificación o disposición equivalente; estando la presente invención limitada únicamente por las reivindicaciones adjuntas a la misma.

Claims

REIVINDICACIONES

i. Un sistema de reconstrucción de imágenes mediante el uso de tomografía de reconocimiento de patrones de interferencia electromagnética, que comprende:

un sistema de tomografía electromagnética que se configura para generar datos de campo electromagnético correspondientes a un objeto en un dominio de formación de imágenes, el sistema de tomografía electromagnética que incluye:

una pluralidad de transmisores electromagnéticos,

una pluralidad de receptores (30) que se configuran para medir los datos de campo electromagnético después de producirse en la pluralidad de transmisores (30) e interactuar con el objeto, y

un aparato limitador (12); y caracterizado por

un centro de procesamiento (28) que, mediante el uso de los datos de campo electromagnético generado, repetidamente, de manera recursiva, se configura para llevar a cabo las etapas de:

formar una imagen de interferencia electromagnética no perturbada (130),

formar una imagen de interferencia electromagnética perturbada (150) que se basa al menos en parte en la imagen de interferencia electromagnética no perturbada,

reconocer patrones de interferencia electromagnética (160) en las imágenes de interferencia electromagnética perturbadas formadas repetidamente, y

formar una imagen de superposición (170) al anular o disminuir los patrones de interferencia electromagnética reconocidos de la imagen de interferencia electromagnética perturbada,

en donde la etapa de formar una imagen de interferencia electromagnética perturbada que se basa al menos en parte en la imagen de interferencia electromagnética no perturbada incluye formar una imagen de interferencia electromagnética perturbada que se basa al menos en parte en la determinación de un factor objeto que es una función de las diferencias entre los datos de campo electromagnético medidos y los campos electromagnéticos calculados durante la etapa de formar una imagen de interferencia electromagnética no perturbada.
2. El sistema de reconstrucción de imágenes de la reivindicación 1, en donde el centro de procesamiento (28) se configura además para llevar a cabo una etapa, que se lleva a cabo después de cada etapa repetida de formar una imagen de superposición, de determinar si se ha alcanzado un objetivo de convergencia.
3. El sistema de reconstrucción de imágenes de la reivindicación 1, en donde las etapas que se llevan a cabo por el centro de procesamiento (28) se usan como parte de un método para generar imágenes fusionadas diferenciales (dinámicas) en 4D.
4. El sistema de reconstrucción de imágenes de la reivindicación 3, en donde generar imágenes fusionadas diferenciales (dinámicas) en 4D incluye combinar al menos una imagen formada sucesivamente que indica un cambio fisiológico relativo con una imagen anatómica de línea base para visualizar como una sola imagen unificada.
5. El sistema de reconstrucción de imágenes de la reivindicación 4, en donde el método de generar imágenes fusionadas diferenciales (dinámicas) en 4D se usa como parte de un método de monitoreo de la viabilidad y/o condiciones funcionales del tejido biológico utilizando tomografía de reconocimiento de patrones electromagnéticos fusionados dinámicos en 4D.
6. El sistema de reconstrucción de imágenes de la reivindicación 1, en donde las etapas de formar una imagen de interferencia electromagnética no perturbada (130), formar una imagen de interferencia electromagnética perturbada (150) que se basa al menos en parte en la imagen de interferencia electromagnética no perturbada, reconocer patrones de interferencia electromagnética (160) en las imágenes de interferencia electromagnética perturbada formadas repetidamente, y formar una imagen de superposición (170) al anular o disminuir los patrones de interferencia electromagnética reconocidos de la imagen de interferencia electromagnética perturbada se llevan a cabo secuencialmente.
7. El sistema de reconstrucción de imágenes de la reivindicación 1, que comprende además una unidad de visualización (21) que se configura para visualizar la imagen de superposición.
8. El sistema de reconstrucción de imágenes de la reivindicación 1, en donde el factor objeto se determina como

' lí 7 donde £z7líno txp es el valor medido o simulado de manera experimental, respectivamente, «¿j

de una componente z del campo electromagnético que mide el receptor j cuando el transmisor i es la fuente M,

del campo electromagnético, donde se presenta en una forma general como

a * f(E ? jXp) p * , donde a, @ y y son coeficientes de valores reales cero o distintos ij ij '

de cero, donde O es un operador de regularización, y donde / ( C ) es una función de su argumento.
9 El sistema de reconstrucción de imágenes de la reivindicación 1, en donde el factor objeto se determina como ^{( « , » * - H * * " )} p Simo £.vp

, donde cziv es el valor medido o simulado de manera experimental, respectivamente, | « C > |

de una componente z del campo electromagnético que mide el receptor j cuando el transmisor i es la fuente II rt EXP ||

del campo electromagnético, y donde TnaxuLZy es la norma máxima de la componente z medida experimentalmente del campo electromagnético.
10. El sistema de reconstrucción de imágenes de la reivindicación 1, en donde el factor objeto se determina como (E z? !m - E z Exp) r

— ‘2------- Si 0— , donde
£jíp es el valor medido o simulado de manera experimental, respectivamente, ⁱ

\\EZ, E-JCPII

~‘j

de una componente z del campo electromagnético que mide el receptor j cuando el transmisor i es la fuente del campo electromagnético, y donde ||Ez?.*p || es la norma de la componente z medida experimentalmente del campo electromagnético que mide el receptor j cuando el transmisor i es la fuente del campo electromagnético en potencia de 9.
11. El sistema de reconstrucción de imágenes de la reivindicación 1, en donde la etapa de formar una imagen de interferencia electromagnética perturbada incluye el cálculo de

donde
, , y E,=1 a M(fk>xiy ¡ z) son distribuciones (x,y,z) de campos electromagnéticos en 3D de fuentes electromagnéticas de frecuencia fk que se ubican en las posiciones de fuentes físicas (de 1 a N) en el sistema de tomografía electromagnética y en la posición de receptores físicos (de 1 a M) correspondientemente, que se toman como valores conjugados, y en donde el Factor Objeto^ es el componente "ij"ésimo del factor objeto, desde el transmisor i hasta el receptor j.
12. El sistema de reconstrucción de imágenes de la reivindicación 1, en donde la etapa de reconocer patrones de interferencia electromagnética en las imágenes de interferencia electromagnética perturbadas formadas repetidamente incluye el cálculo de las sumas

donde
son distribuciones (x,y,z) de campos electromagnéticos en 3D de fuentes electromagnéticas de frecuencia fk que se ubican en las posiciones de las fuentes físicas (de 1 a N) en el sistema de tomografía electromagnética y en la posición de los receptores físicos (de 1 a M) correspondientemente, que se toman como valores conjugados, y en donde Factor Objeto¡j es el componente "ij"ésimo del factor objeto, desde el transmisor i hasta el receptor j.
13. El sistema de reconstrucción de imágenes de la reivindicación 1, en donde la etapa de reconocer patrones de interferencia electromagnética en las imágenes de interferencia electromagnética perturbadas formadas repetidamente incluye el cálculo, para la iteración i > 1,

en iteración i

^ E,(x, y.zj * E¡{x. y.z) * Factor Objeto,j - «* ( f '* 1 (r) - £bka<¡)

: - i ,s -.í =\,m

en iteración /-1

donde por simplicidad se omiten los términos de frecuencia, donde Fl= ( x , y , z j y E j- ( x ,y ,z ) son distribuciones (x,y,z) de campos electromagnéticos en 3D de fuentes electromagnéticas que se ubican en las posiciones de las fuentes físicas (de 1 a N) en el sistema de tomografía electromagnética y en la posición de los receptores físicos (de 1 a M) correspondientemente, que se toman como valores conjugados, y en donde Factor Objeto¡j es el componente "ij"ésimo del factor objeto, desde el transmisor i hasta el receptor j.
14. Un método de Tomografía de Reconocimiento de Patrones de Interferencia Electromagnética (EMIPRT) para su uso en un sistema de reconstrucción de imágenes, que comprende:

a través de un sistema de tomografía electromagnética, generar datos de campo electromagnético correspondientes a un objeto en un dominio de formación de imágenes (21), en donde los datos de campo electromagnético se miden en una pluralidad de receptores (30) después de producirse en una pluralidad de transmisores (30) e interactuar con el objeto; y

mediante el uso de los datos de campo electromagnético generados, repetidamente, de manera recursiva: formar una imagen de interferencia electromagnética no perturbada (130),

formar una imagen de interferencia electromagnética perturbada (150) que se basa al menos en parte en la imagen de interferencia electromagnética no perturbada,

reconocer patrones de interferencia electromagnética (160) en las imágenes de interferencia electromagnética perturbadas formadas repetidamente, y

formar una imagen de superposición (170) al anular o disminuir los patrones de interferencia electromagnética reconocidos de la imagen de interferencia electromagnética perturbada,

en donde la etapa de formar una imagen de interferencia electromagnética perturbada que se basa al menos en parte en la imagen de interferencia electromagnética no perturbada incluye formar una imagen de interferencia electromagnética perturbada que se basa al menos en parte en la determinación de un factor objeto que es una función de las diferencias entre los datos de campo electromagnético medidos y los campos electromagnéticos calculados durante la etapa de formar una imagen de interferencia electromagnética no perturbada.