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電阻抗斷層成像技術(shù)研究

2016-03-16 06:25:25萇飛霸張和華顏樂先尹軍
中國(guó)醫(yī)療器械雜志 2016年1期
關(guān)鍵詞:測(cè)量系統(tǒng)

【作 者】萇飛霸,張和華,顏樂先,尹軍

第三軍醫(yī)大學(xué)大坪醫(yī)院野戰(zhàn)外科研究所醫(yī)學(xué)工程科,重慶市,400042

電阻抗斷層成像技術(shù)研究

【作 者】萇飛霸,張和華,顏樂先,尹軍

第三軍醫(yī)大學(xué)大坪醫(yī)院野戰(zhàn)外科研究所醫(yī)學(xué)工程科,重慶市,400042

該文綜述了電阻抗斷層成像技術(shù)原理及測(cè)量系統(tǒng);重點(diǎn)介紹了電阻抗斷層成像檢測(cè)系統(tǒng)的激勵(lì)模式及幾種典型的電阻抗成像圖像重建算法;并將幾種圖像重建算法進(jìn)行比較及客觀有效地評(píng)價(jià)。

電阻抗斷層成像;激勵(lì)模式;重建算法;功能成像

0 引言

電阻抗斷層成像(Electrical Impedance Tomography,EIT)通過置于人體體表的電極陣列中激勵(lì)電極系統(tǒng)向人體組織和器官施加微小的交變電流激勵(lì),然后通過電極陣列中的電壓測(cè)量電極系統(tǒng)測(cè)量組織或器官的邊界電壓響應(yīng),從而重建反映組織或器官功能狀態(tài)與變化規(guī)律的功能性電阻抗分布圖,其具有無損傷、功能成像和醫(yī)學(xué)圖像監(jiān)護(hù)三大突出優(yōu)勢(shì)。

相對(duì)于通常在組織或器官發(fā)生器質(zhì)性病變和其他臨床癥狀時(shí)才能檢查出來的CT、MRI、PET等醫(yī)學(xué)成像,EIT成像作為一種功能性成像技術(shù)能在疾病潛伏期或組織和器官發(fā)生功能性變化時(shí)就可以及時(shí)地檢查與診斷出來,使疾病地防治與治療不易錯(cuò)過最佳時(shí)機(jī)。同時(shí),EIT系統(tǒng)相對(duì)于CT、MRI、PET等成像技術(shù),它具有對(duì)人體檢測(cè)不存在損傷、可以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)功能性成像與醫(yī)學(xué)圖像監(jiān)護(hù)的特點(diǎn)。且EIT測(cè)量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、操作簡(jiǎn)單方便、成像成本較低。所以,EIT成像技術(shù)成為國(guó)內(nèi)外臨床醫(yī)學(xué)研究的一個(gè)熱點(diǎn)[1,2]。

但是EIT系統(tǒng)生成的人體器官或器官圖像的分辨率較現(xiàn)有成像設(shè)備生成圖像的分辨率低,所以,如何提高其生成圖片的空間分辨率、成像算法的穩(wěn)定性及精度,以及如何實(shí)現(xiàn)可靠地實(shí)時(shí)成像,這些都是研究中面臨的問題。目前,國(guó)際上主要就高速及高精度的單頻成像和局部組織或器官重建;多頻多參數(shù)成像檢測(cè)技術(shù);電阻抗斷層成像圖像3D呈現(xiàn);非接觸式電阻抗成像技術(shù);EIT技術(shù)的臨床應(yīng)用等幾個(gè)方面做相關(guān)研究。本文綜述了電阻抗斷層成像技術(shù)原理及測(cè)量系統(tǒng);重點(diǎn)介紹了電阻抗斷層成像檢測(cè)系統(tǒng)的激勵(lì)模式及幾種典型的電阻抗成像圖像重建算法;并將幾種圖像重建算法進(jìn)行比較及客觀有效地評(píng)價(jià)。

1 電阻抗斷層成像系統(tǒng)

目前EIT已經(jīng)普遍應(yīng)用于乳腺癌、腹部臟器功能檢測(cè)與診斷、腦部功能成像等[3]臨床應(yīng)用,這些應(yīng)用于臨床的EIT檢測(cè)系統(tǒng),其主要的結(jié)構(gòu)包括人體組織或器官的電阻抗數(shù)據(jù)檢測(cè)部分和圖像重建部分如圖1所示。

圖1 電阻抗斷層成像檢測(cè)系統(tǒng)Fig.1 The electrical impedance tomography detection system

電阻抗數(shù)據(jù)檢測(cè)系統(tǒng)主要是利用電極系統(tǒng)中激勵(lì)電極系統(tǒng)向人體組織或器官施加一定的激勵(lì)電流源,同時(shí)由電極系統(tǒng)中電壓測(cè)量電極系統(tǒng)檢測(cè)出流經(jīng)人體激勵(lì)源產(chǎn)生的電壓信號(hào),由此計(jì)算出人體組織或器官的電阻抗分布信息,所以,電阻抗數(shù)據(jù)檢測(cè)系統(tǒng)為圖像算法提供了人體組織或器官電阻抗及其變化的信息。圖像重建根據(jù)電阻抗數(shù)據(jù)檢測(cè)系統(tǒng)提供的組織或器官的電阻抗及其變化信息,采用相應(yīng)的重建算法對(duì)組織或器官的電阻抗及其變化信息實(shí)現(xiàn)圖像重建與顯示等功能[4]。

2 電阻抗斷層成像系統(tǒng)激勵(lì)模式

根據(jù)EIT系統(tǒng)中使用的激勵(lì)源性質(zhì),EIT系統(tǒng)激勵(lì)模式主要為電流激勵(lì)模式(Current Exciting Method),電壓激勵(lì)模式(Voltage Exciting Method)和感應(yīng)線圈產(chǎn)生的感應(yīng)電流激勵(lì)模式(Induced Current Exciting Method),由于電極陣列與人體接觸表面存在接觸阻抗,而電壓激勵(lì)模式不能有效地去除接觸阻抗對(duì)整個(gè)測(cè)量系統(tǒng)的影響,且重建人體組織或器官的電阻抗分布復(fù)雜。同時(shí)電壓激勵(lì)模式中流經(jīng)人體的電流大小不易控制容易造成相關(guān)醫(yī)療事故的發(fā)生,所以電壓激勵(lì)模式僅在有特殊要求的激勵(lì)頻率時(shí)使用。相對(duì)于電壓激勵(lì)模式,電流激勵(lì)模式可以有效地克服人體組織或器官與測(cè)量系統(tǒng)的接觸阻抗,而且組織或器官的電阻抗分布重建過程簡(jiǎn)單準(zhǔn)確,同時(shí)電流激勵(lì)模式可以精確控制確保人體安全的激勵(lì)電流閾值。所以多數(shù)的EIT成像系統(tǒng)采用電流激勵(lì)電壓測(cè)量的激勵(lì)模式。感應(yīng)電流激勵(lì)模式即在被測(cè)組織或器官的周圍放置感應(yīng)線圈,通過對(duì)感應(yīng)線圈施加一定頻率的交變電流,從而在人體組織或器官內(nèi)產(chǎn)生感應(yīng)電流,同時(shí)通過另外的測(cè)量電極測(cè)量感應(yīng)電流在人體組織或器官產(chǎn)生的感應(yīng)電壓,以此重建人體組織或器官的電阻抗分布,感應(yīng)電流激勵(lì)模式是一種新型的激勵(lì)模式。

所以EIT系統(tǒng)通過置于人體體表的電極陣列中相鄰、相間或者相對(duì)激勵(lì)電極對(duì)向測(cè)量部位施加激勵(lì)電流,同時(shí)通過電極陣列中相鄰的測(cè)量電極對(duì)或者某一參考電極相對(duì)于所有測(cè)量電極構(gòu)成的測(cè)量電極對(duì)進(jìn)行測(cè)量部位的電壓邊界值進(jìn)行測(cè)量。EIT系統(tǒng)中測(cè)量時(shí)電極對(duì)施加電流與電極對(duì)進(jìn)行電壓測(cè)量的方式稱為激勵(lì)測(cè)量模式,激勵(lì)模式按激勵(lì)信號(hào)輸入電極的相對(duì)位置(如圖2所示)可分為相鄰激勵(lì)模式(Adjacent Exciting Pattern)、相間激勵(lì)模式(Cross Exciting Pattern)、相對(duì)激勵(lì)模式(Opposite Exciting Pattern)[5]。

圖2 電阻抗斷層成像激勵(lì)測(cè)量模式Fig.2 The electrical impedance tomography excitation measurement mode

相鄰激勵(lì)模式(如圖2(a))中激勵(lì)電流源通過某一對(duì)相鄰激勵(lì)電極對(duì)向人體被測(cè)組織或器官注入激勵(lì)電流,在剩下相鄰電極對(duì)上測(cè)量邊界電壓。然后切換到下一激勵(lì)電極對(duì)和相鄰的測(cè)量電極對(duì)。按照該方法切換所有電極對(duì),直到所有電極對(duì)測(cè)量完畢。相間激勵(lì)模式(圖2(b))及對(duì)于有N個(gè)電極的測(cè)量系統(tǒng),其中激勵(lì)電極對(duì)之間可以依次間隔0到N/2-1個(gè)電極,在剩下的電極系統(tǒng)中選取測(cè)量電極對(duì),直到所有選取的隔間電極測(cè)量完畢。相對(duì)激勵(lì)測(cè)量模式(如圖2(c))即通過激勵(lì)電極對(duì)向測(cè)量部位的兩端施加激勵(lì)電流,而測(cè)量電極對(duì)可以選取一個(gè)與激勵(lì)電極相鄰的測(cè)量電極與其他測(cè)量電極依次構(gòu)成,或者在激勵(lì)電極相鄰的測(cè)量電極對(duì)上測(cè)量電壓。然后相應(yīng)地切換激勵(lì)電極對(duì)與測(cè)量電極對(duì)到下一電極對(duì),重復(fù)上述過程直至切換完畢。

EIT激勵(lì)測(cè)量模式中,相鄰激勵(lì)測(cè)量模式可以獲取更多的測(cè)量電壓,所以其分辨率和測(cè)量信息量都比較高,使其在EIT系統(tǒng)中得以廣泛應(yīng)用,但是由于該模式中激勵(lì)電極對(duì)間的距離較近,致使激勵(lì)電流主要流經(jīng)測(cè)量部位的邊界區(qū)域,而中心區(qū)域的電流密度比較稀疏,所以導(dǎo)致被測(cè)部位邊界區(qū)域的檢測(cè)靈敏度較高而中心區(qū)域的檢測(cè)靈敏度較低,被檢測(cè)部位的靈敏度不均勻。而相對(duì)于相鄰激勵(lì)模式相對(duì)激勵(lì)模式的激勵(lì)電極對(duì)間的距離最大,所以流經(jīng)測(cè)量部位的中心區(qū)域電流密度大且測(cè)量靈敏度高,但是該模式所能獲取的獨(dú)立測(cè)量電壓數(shù)少且病態(tài)性嚴(yán)重。相間激勵(lì)模式其測(cè)量獨(dú)立電壓數(shù)和系統(tǒng)測(cè)量靈敏度介于其它兩種激勵(lì)測(cè)量模式之間,所以相間測(cè)量模式有可能成為實(shí)用化EIT測(cè)量和圖像重建中較好的激勵(lì)模式。

EIT系統(tǒng)中信號(hào)源的質(zhì)量是影響EIT系統(tǒng)成像效果的重要因素,所以EIT系統(tǒng)的信號(hào)源要具有失真小穩(wěn)定度高等優(yōu)點(diǎn),同時(shí)信號(hào)源頻率響應(yīng)范圍寬,能以此獲取更多的組織或器官的復(fù)阻抗信息;信號(hào)源的幅度不宜過高且要求穩(wěn)定性極高不至于對(duì)人體正常組織或器官造成傷害。高品質(zhì)的信號(hào)源及激勵(lì)模式是EIT系統(tǒng)中十分重要部分[6]。

3 成像算法

電阻抗成像圖像重建主要是根據(jù)EIT硬件系統(tǒng)測(cè)量的邊界和邊界電壓的測(cè)量值,求模型內(nèi)的阻抗分布。EIT成像算法借助于數(shù)值方法通過多次迭代修正來實(shí)現(xiàn)阻抗分布的估計(jì)以使之最接近真實(shí)阻抗分布[7-8],目前EIT系統(tǒng)有動(dòng)態(tài)成像和靜態(tài)成像兩種圖像重建方式。

動(dòng)態(tài)成像是利用EIT測(cè)量系統(tǒng)兩個(gè)不同時(shí)刻測(cè)量的電阻抗數(shù)據(jù),然后圖像重建算法獲取這兩個(gè)時(shí)刻電阻抗分布的差值重建其阻抗分布相對(duì)變化,所以動(dòng)態(tài)成像是利用組織或器官阻抗分布的相對(duì)變化值為成像目標(biāo)的相對(duì)值成像方法。動(dòng)態(tài)成像由于采用的是兩個(gè)時(shí)刻電阻抗分布的差值重建其阻抗分布相對(duì)變化,所以測(cè)量系統(tǒng)的噪聲與誤差在相減過程中得以消除,這樣系統(tǒng)的噪聲與誤差對(duì)圖像重建影響較小。所以動(dòng)態(tài)成像的EIT系統(tǒng)性能要求較低易于實(shí)現(xiàn)。此外,動(dòng)態(tài)成像假定兩個(gè)不同時(shí)刻測(cè)量的電阻抗變化不大,重建算法可以基于線性近似,所以動(dòng)態(tài)成像計(jì)算量較小可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)成像。動(dòng)態(tài)成像主要有等位線反投影法、敏感系數(shù)法等。動(dòng)態(tài)成像具有抗干擾性強(qiáng),計(jì)算量少等優(yōu)點(diǎn),且圖象重建算法對(duì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的要求不是太高,但是其應(yīng)用不廣泛。

靜態(tài)成像是利用EIT測(cè)量系統(tǒng)測(cè)量某一時(shí)刻器官或組織電阻抗絕對(duì)值,然后通過圖像重建算法獲取該時(shí)刻電阻抗分布的絕對(duì)值重建器官或組織阻抗分布,所以靜態(tài)成像是以阻抗分布的絕對(duì)值為成像目標(biāo)的絕對(duì)值成像方法。由于靜態(tài)成像采用器官或組織的電阻抗絕對(duì)值,所以要求EIT系統(tǒng)的性能和誤差都要滿足一定的精度,且測(cè)量系統(tǒng)的噪聲及測(cè)量數(shù)據(jù)的誤差都會(huì)對(duì)測(cè)量結(jié)果及成像產(chǎn)生影響。因此要求用于靜態(tài)成像的EIT系統(tǒng)應(yīng)該具有更高檢測(cè)靈敏度,動(dòng)態(tài)范圍和抵御噪聲性能。所以靜態(tài)成像中應(yīng)改進(jìn)算法、降低病態(tài)程度、優(yōu)化激勵(lì)測(cè)量模式、加入一定的先驗(yàn)知識(shí)等措施。目前由于靜態(tài)重建算法已得到廣泛的應(yīng)用及具有較好的成像效果已成為EIT成像重建的重要方式。但是靜態(tài)成像也具有一系列的缺點(diǎn),例如數(shù)據(jù)計(jì)算量大,系統(tǒng)抗噪聲性能差等。目前主要有的靜態(tài)成像算法有Newton-Raphson法、擬Newton-Raphson法、層析法、雙限定法等。

除了Newton-Raphson、層析法、反投影法、靈敏度矩陣算法以及改進(jìn)算法等EIT圖像重建算法[9-11],基于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、粒子群算法等相關(guān)智能算法開始應(yīng)用于EIT圖像重建,這些圖像重建算法相對(duì)于傳統(tǒng)的成像算法具有收斂速度,容易修正局部最優(yōu)極值,具有全局搜索能力等優(yōu)點(diǎn)[12]。

4 總結(jié)

EIT系統(tǒng)即通過置于人體體表的電極系統(tǒng),選擇合適的激勵(lì)模式向人體組織或器官施加特定頻率的激勵(lì),以此測(cè)量人體組織或器官的電阻抗及其變化,采用相應(yīng)的重建算法對(duì)組織或器官的電阻抗及其變化信息實(shí)現(xiàn)重建與顯示人體局部器官功能狀態(tài)及變化規(guī)律的圖像。電阻抗斷層成像技術(shù)的優(yōu)勢(shì)是對(duì)人體檢測(cè)不存在損傷、可以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)功能性成像且可以實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像監(jiān)護(hù)等。EIT系統(tǒng)由數(shù)據(jù)檢測(cè)系統(tǒng)及圖像重建算法兩部分組成,選擇合適的測(cè)量模式及較高的檢測(cè)靈敏度與信噪比且可以分辨任意微小邊界電壓值的數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)對(duì)EIT成像系統(tǒng)至關(guān)重要;同時(shí),圖像重建算法對(duì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)具有一定的要求且對(duì)EIT系統(tǒng)的性能和精度具有一定的影響。一般而言,EIT系統(tǒng)必須具有高的檢測(cè)靈敏度和信噪比,有足夠的空間分辨率和阻抗分辨率。用于臨床監(jiān)護(hù)的EIT系統(tǒng)還應(yīng)提供較高的成像速度以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

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Research on Electrical lmpedance Tomography Technology

【 Writers 】CHANG Feiba, ZHANG Hehua, YAN Lexian, YIN Jun
Medical Engineering Department, Institute of Surgery Research, Daping Hospital, The Third Military Medical University, Chongqing, 400042

electrical impedance tomography, incentive mode, reconstruction algorithm, functional imaging

R310

A

10.3969/j.issn.1671-7104.2016.01.015

1671-7104(2016)01-0052-03

2015-09-24

全軍醫(yī)學(xué)科技青年培育項(xiàng)目(13QNP120)

萇飛霸,E-mail: chang573788260@163.com

尹軍,高級(jí)工程師,E-mail: gaiety@126.com

【 Abstract 】This article reviews the principle of electrical impedance tomography imaging and measurement system; focuses on electrical impedance tomography imaging detection system of incentive mode and several typical image reconstruction algorithm of electrical impedance imaging; and objectively compares and effectively evaluates several image reconstruction algorithm.

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