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《人体肺功能生物电阻抗成像技术》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、27卷5期中国生物医学工程学报Vol.27No.52008年10月ChineseJournalofBiomedicalEngineeringOctober2008人体肺功能生物电阻抗成像技术1,21311陈晓艳王化祥石小累范文茹1(天津大学电气与自动化工程学院,天津300072)2(天津科技大学电子信息与自动化学院,天津300222)摘要:研究的目的在于改进生物电阻抗(EIT)重建图像质量方法。首先,采用自适应多重网格法,依据后验误差的估计,基于自适应网格剖分加速线性方程组的求解,并根据多重网格算法细分相关场域,获得圆形
2、场域的人体呼吸过程图像;然后,研究结合先验知识的图像重建算法,根据肺部组织结构及阻抗特性,采用有限元仿真软件COMSOL求解正问题,获取融合先验知识的灵敏度系数矩阵。人体肺呼吸功能实时成像结果表明,即使采用较少的网格单元,仍可获得较高精度的正问题解,具有较高的图像质量。关键词:生物电阻抗成像;肺功能成像;图像重建;多重网格法;先验知识LungFunctionalImagingBasedonMedicalElectricalImpedanceTomography1,21311CHENXiao2YanWANGHua2Xian
3、gSHIXiao2LeiFANWen2Ru1(SchoolofElectricalandEngineering&Automation,TianjinUniversity,Tianjin300072)2(SchoolofElectricalInformationandAutomation,TianjinUniversityofScienceandTechnology,Tianjin300222)Abstract:Anewimagereconstructedalgorithmwaspresentedforthemedical
4、electricalimpedancetomography(EIT).Firsttheadaptivemulti2gridalgorithmwasemployedbywhichthesequenceofcomputationalgridswassuccessivelyrefinedthroughtheposteriorerrorandtheadaptivegridsrefinement,thelungventilationwasimagedconsideringthefieldascircle.Thenthesensit
5、ivitymatrixwassolvedbycommercialsimulationsoftwareCOMSOLconsideringthestructureandresistivityoflung,thepriorinformationwasadoptedtoreconstructthelungconductivitydistribution.Onthelungventilationimagingsystem,twostepswereavailabletoreconstructthefunctionalrespirat
6、ionprocessimageinreal2time.Theimagesindicatedthatahigheraccuracysolutionoftheforwardequationandthehigherspatialresolutionofimagescouldbeachieved.Keywords:medicalelectricalimpedancetomography(EIT);inverseproblem;imagereconstruct;lungfunctionalimaging;priorinformat
7、ion中图分类号R318文献标识码A文章编号025828021(2008)0520663206算机,运用求解被测物场电磁逆问题的图像重建算引言法,在屏幕上再现被测组织或器官的断层二维P三维[1-3]电阻抗层析成像技术(EIT)通过配置于人体体分布图像。表的一组阵列电极,施加一定频率的低幅值交变电目前,EIT技术用于呼吸系统的基础临床研究流或电压激励(安全电流小于5mA),并通过扫描阵主要包括两方面:一方面是肺部充盈障碍,如肺气阻列电极获取一组电压数据,提取与人体生理、病理状的检测研究;另一方面是肺血管床病变,如肺气肿和[
8、4]态相关的组织或器官的电特性(阻抗、导纳、介电常肺动脉高血压的EIT诊断的可行性研究。由于肺数等)信息,经数据采集单元并行处理后送至重构计组织膨胀和收缩时阻抗变化大,肺吸入空气量同阻收稿日期:2008201220,修回日期:2008206220。基金项目:(国家自然科学基金重点项目(50337020);国家科技支撑
