医学毕业论文生物电阻抗断层成像技术的研究进展

《医学毕业论文生物电阻抗断层成像技术的研究进展》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、生物电阻抗断层成像技术的研究进展姓名，2014年6月25日生物电阻抗断层成像技术的研究进展摘耍电阻抗断层成像是一种新的成像技术，在临床阁象监护和功能成像方面宥很好的应用前景(无创、简单、容易应用等).作荞在生物电阻抗断M成像的基本原理的基础上，介绍0前研究的进展并提出了研究中的关键W题.1生物电阻抗断S成像的基本原理电阻抗断层成像(electricalimpedancetomography,EIT)是根据人体内不同组织具有不同的电附抗这一物理原理，通过给人体注入小的安全电流，测量体表的电位来重建人体

2、A)部的电阻抗分布阁像，是民学成像技术的一个新方向.电阻抗断层成像系统由数据测量系

3、统(DataMeasurementSystem,DMS)及图像重构软件W大部分组成.数据测量系统的作用就是在正弦激励下从体表测量屮解调出反映体内阻抗分布的电信号，经A/D及数据处理后为阻抗阁像重构算法提供高精度的数据.EFT系统的总体结构如Fig1所示.其中，激励源的作用是产生对人体安全的正弦激励并以一定的激励模式施加丁•激励电极上；测景系统的主要功能是从测景电极以一定测景模式获取正弦激励下的体表电信号，经高精度放大后采用解调技术提取反映成像FI标内阻抗分介信息，供算法重构阻抗图像应用；控制电路作为计算机与激励源及测量电路间的接UI电路，主要负责激励源及测量电路的参数及模式设置，以

4、及校正和定标等功能；计算机主要进行总体控制、数据处理、图像重构、图像敁示等功能.EIT技术具宥很多优势.既往研究表明某些人体组织的生理功能变化能引起组织限抗的变化（如：组织充血和放电等），某些组织病理改变也能引起组织阻抗的变化（如癌变等）[1],这些信息将会在EFT图像屮体现出来.所以EIT具有功能成像的性质.该技术对人体无创无害，系统结构简单，测量简便，在对T患者长期的阁像监护这方而具有广泛的应用前景，这些是目前多数临床成像手段难以做到的.同时该技术造价低、费用低的特点也非常适合进行广泛的医疗普查.虽然0前其图像分辨率不能与CT等成像技术相比，但它仍是-•种冇应用前景的新型成像技

5、术，是对□前医学成像手段的一个有力的补充.2生物电阻抗断足成像的研究概况电附抗断层成像是国外近些年的一个研究热点，欧洲、北美、前苏联等地区冇许多研究小组在进行这方而的工作.欧洲已建立了欧洲EIT统一行动组织（CAIT）来组织和协调EIT研究工作.目前，根据成像的IX别电附抗断层成像技术主要可分为W种，一种以电阻抗分布的绝对值为成像目标，称为静态EIT;另一种是以电阻抗分布的相对值（差别）为成像目标，被称为动态EIT.从激励频率上可将EIT分为单频及多频EIT,单频EIT只采用单一频率激励成像目标，而多频EIT采用多个激励频率（10kHz—1MHz）,充分提取了成像A标内组织的阻抗频

6、率特性，在此基础上还可得到组织的特征参数图像，为进一步鉴别和区分组织打下了基础，因而多频及参数成像越來越受到人们的蜇视.从激励方式上Rf将EIT分力注入电流式(InjectedCurrentEIT)和感皮电流式(InducedCurrentEIT).前者就是采用驱动及测量电极从成像0标表面激励及获取信息，而后者是近三年才提出的采用激励线圈及体表测量电极获取成像口标内感应电流场的分布信息，这种技术因成像糈度相对不高，目前仅处于实验阶段.EH的图像電构算法是EFT成像系统的重要环节.EIT图像重建中的正问题和逆问题是其图像重建屮两个关键性过程.由模型的阻抗分布及驱动信号，求其内部的电压

7、和电流分布，这在电磁场分析中被称为正问题，即由p求叫附抗成像被认为是一个逆问题，被定义为：给出边界电流和边界电压的测量值，求模型内的阻抗分布，即，由和v求p.正问题的求解可以利用求解拉普拉斯方程得出区域内部节点电压，进而利用给定边界条件和阻抗分布模型计算其I々部电流密度达到全面分析这一电场的口的.逆问题求解比I卜:问题要复杂的多，就FI前來说可借助于数值方法通过多次迭代修正阻抗分布的估计值來实现.在迭代过程中要调用正M题求解过程，利用正问题的解不断修正阻抗分布模型，以使之最接近真实阻抗分布.宥限元方法(FEM)是常用的求解电磁场的数值方法[2],在EIT中这一方法被广泛用于正问题过

8、程的求解，其基本思想是通过泛函求极值来为非线性方程求解.为EFT构造FEM模型，其主要口的是通过将这一特殊边界条件的电场或场域边界作线性化近似，以解决人体外加电场在人体内引起的电流分布的非线性和非均匀性，其实质上是利用数值方法求解具冇特殊定解条件的一组偏微分方程.图像重构算法也是EIT研究的热点，目前研究的算法主要有扰动法(PerturbationMethod)［3］修正的Newton-Raphson方法［4］双限定方法(DoubleConstraintMethod)