电阻抗成像电极系统优化设计仿真研究-论文

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1、电阻抗成像电极系统优化设计仿真研究*论文.freelisoneofthemostsensitiveandcrucialpartsinEITsystem.InthispaperamethodforEITelectrodestructureandparameteroptimizingdesign，takingexampleforpoundelectrode，hasbeenpresented.freelodelofthelineelectrode.Animitationresearchplatformofelectrodestruc

2、tureandparameteroptimizingdesignhasbeendeveloped.Bythemethods，thevarietyinfluencesofelectrodestructureandparametersonreconstructedimageandmeasurementsensitivitycanbeobtained.ThisizingdesignofrealEITsystem.【Keyodel；imitationresearch；optimizingdesign电阻抗断层成像技术（EIT，Elec

3、tricalImpedanceTomography）是当今生物医学工程学重大研究课题之一。它是继形态、结构成像之后，于近二十年才出现的新一代更为有效的功能成像技术［1，2］，具有无损伤、功能成像和医学图像监护三大突出优势［3］，是一种理想的、具有诱人应用前景的无损伤医学成像技术。EIT测量中，电极直接与人体接触，位于系统的最前端。在电极上发生的事件，包括有用信息、噪声、伪差、接触阻抗、极化电压等，都会作为信号进入后续电路被放大、传输，参与信号处理过程，影响图像重建结果。电极系统结构及其性能对于EIT前端信息的有效提取、系统适时

4、性和图像分辨率的影响，特别是对EIT检测灵敏度较差的中心区有用信息的提取影响非常大，是整个EIT系统最为敏感和关键的部分之一，也是EIT技术走向临床应用，向实用化研究发展必须解决的问题。在电极材料和电极数确定后，如何根据确定的应用目标和成像要求，合适地选择电极结构参数，是构建真实EIT系统时必须认真解决的问题。由于EIT成像区域多为圆形或球型，一些重要的电极结构参数，如电极宽度和电极间距，还相互制约，影响因素复杂，给EIT系统电极结构参数优化设计带来了困难。1993年PingHua等采用有限元方法研究了电极接触阻抗的影响，认为

5、阵列电极总宽度为测量圆域周长的80%～90%时效果最好［4］。2002年王超等采用强制等势点有限元模型，考虑激励电极和测量电极宽度的影响，进行了仿真研究，认为电极覆盖比率为57.1时效果最佳［5］。关于EIT电极结构及其参数选择，虽然国内外学者的探索性研究取得了一些进展，但至今还没有看到较全面、令人满意的结果。在实际EIT电极结构设计中往往仍采用经验数据。EIT的正问题和图像重建大都以点电极为基础。但在实际的EIT系统中，电极不可能是一个点，而是具有一定大小的面。电极面和被测对象接触，电极区域将被强制为等电势，从而改变场域的电

6、场及其分布规律。激励电极和测量电极面积的大小会影响EIT检测灵敏度和图像重建质量。显然在进行EIT电极结构设计时应采用具有一定宽度的电极模型，以使研究结果更加符合真实情况。本文将在线电极强制等势点模型的基础上，建立了复合电极有限元模型，提出了一种电极结构及参数优化设计方法，并建立电极结构参数优化设计仿真研究平台。采用本文的方法和研究平台，可针对不同电极结构和各种参数变化给出其对EIT成像质量和检测灵敏度的影响，进行优化设计，从而为实用化EIT系统电极结构设计提供理论依据。1EIT电极有限元仿真模型EIT系统中通常使用圆形或矩形

7、片状电极，其在断层成像平面的投影为与其宽度相等的线段，简称为线电极。医学EIT常采用结构更为复杂的复合电极，其在断层平面的投影由3条线段组成，中间线段为测量电极，两边的线段为激励电极。如图1所示。图1线电极和复合电极示意图［K］［φ］=［B］（1）式中，［K］为有限元方程的系数矩阵；［φ］为所有剖分节点的电势矩阵；［B］为有限元方程右侧常数项，包含有限元方程的边界条件。设N0为有限元剖分的节点总数；对于J个激励电极，有J组激励电极强制等势节点，构成J个集合EQU1{i}(0≤i≤J，i∈N)。每个集合的元素为该组激励电极等势

8、节点的节点编号，每个集合存在M1个元素，其中，每组中最小的元素为min_equ1{i}。类似的，对于测量电极，也有J组测量电极强制等势节点，构成J个集合EQU2{i}(0≤i≤J，i∈N)。每个集合的元素为该组测量电极等势节点的节点编号，每个集合存在M2个元素，其中，每组中最