基于磁声耦合效应的电导率图像重建研究

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时间:2019-05-15

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1、摘要当生物组织发生损伤、病变时,组织内各类化学物质所带电荷量和电荷的空间分布将发生变化,宏观上表现为病变部位组织的电特性(电阻抗、电导率、介电常数)发生改变,因此通过对组织电特性的检测就可以得到组织的病变信息。检测生物组织电特性并进行成像已逐渐成为医学成像研究的一个新热点。主要的电特性成像方法有:电阻抗断层成像(EIT)、磁共振电阻抗成像(MREIT)、霍尔效应成像(HEI)和磁声耦合成像(MAIT-MI)等。磁声耦合成像将生物电阻抗测量与声信号检测相结合,以期得到一种高分辨率同时低成本的电特性检测技术。磁声耦合成像的原理是将被测组织置于一稳恒磁场中,同时施加相同方向交变磁场,交变磁场在具有

2、电特性的组织内产生感生电流,感生电流在垂直磁场方向受到洛伦兹力的作用,使组织内带电粒子发生振动产生声波。在组织周围放置声传感器接收声信号,通过对声信号进行处理,重建得到组织内部电特性分布图。本文假设被测组织的声场各向同性,声音在生物组织内部传播时,其声速保持一致。同时将被测组织体看作是振动点源模型,即组织体内由一系列相互独立的质点构成,发射声波时,各个质点之间的声波互不影响。模拟被正常组织包裹的癌变组织,首先建立了双层同心球模型,之后在双层同心球模型的基础上,研究电导率连续分布和混合分布的情况,并进行了仿真分析,验证了应用磁声耦合成像对电导率边界进行功能成像的可行性。同时,对仿真结果显示重建

3、的电导率分布数据和原始电导率数据进行比较,进一步研究磁声耦合成像的分辨率。在建立数学模型和进行仿真实验的基础上,本文设计了磁声耦合成像实验平台,以期对实验和仿真结果进行比较。.关键词:磁声耦合效应,洛仑兹力,电导率,图像重建AbstractThequalltitya11ddistributionofelectriccha唱einbiolo百caltissuesV撕ywhenthetissuesared锄agedorhaVepatholo舀calchanges.Alsotlleelectricalpropeniesofthep甜10lo百caltissuessuch舔electricalimp

4、edance,conductiVitya11ddialecticalcoe衔cientareChangedmacroscopically.SincethedifI研encesbet、7IreeIltheno肌altissueandthepath010西caltissueareobVious,thepatholo百calchaIlgescouldbedetectednoninvasivlybymemodofelec砸calproperties如nctionalima百ng.Itisofincreasinginteresttoimagetheelectrica“mpedanceofbi010百c

5、altissuesusingnoninVasiVemeasurement.E行ortshaVebeellmadetoimagemeimpedancedistributionusingvariousmethods,suchaselectricalimpedancetomo胂phy(EIT),ma盟eticresonanceelectricalimpedancetomo黟aphy(MREIT),Hall-effect-ima西ng(HEI)aIldma盟eto—acoustictomo黟印hywithmagneticinduction(MAT-MI).Ma弘eto.acousticTomo黟印h

6、ywithMa朗etic111ductionisanoninVasiVetechniqueforima舀ngtheelectricalconductiVityofbiolo西caltissue.7I飞emethodusestwomagneticfields:onestaticandonechan百ngwitlltime.Thetime-Va叫ngmagneticfieldinduceseddy饥盯entsinthetissue,aIldmeseeddycurrentsinteractwiththestaticmagneticfieldtoproduceaLorentzforcethatini

7、tiatesultmsonicwaVes.Thegoalofthemethodist0deducet11econductiVitydistribution舶mmeacousticsignal.Illtllisstudy’atwo—layerconcentricsphericalmodelisestablishedt0simulatet11etumortissuesurroundedbyhealmtissue,

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