融入顱骨電阻率非均勻分布信息的電阻抗斷層成像方法技術

本發明專利技術涉及一種融入顱骨電阻率非均勻分布信息的電阻抗斷層成像方法，利用被測對象頭部CT數據提供的解剖結構信息以及顱骨板障層厚度同顱骨電阻率值的統計參數模型建立包含顱骨電阻率非均勻分布的頭部二維有限元模型，并基于此模型實現電阻抗斷層圖像重建。該方法將顱骨組織電阻率的真實分布信息快速、自動地融入成像算法，修正了圖像重構的結果，改善了成像目標的定位精度、圖像空間分辨率，提高了頭部電阻抗斷層成像的圖像質量，改進了頭部電阻抗成像實際使用中的易用性。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術屬于電阻抗斷層成像
，涉及一種通過電阻抗斷層成像技術來獲取被對象體內阻抗分布圖像的方法，特別涉及一種。
技術介紹
電阻抗斷層成像技術(Electrical Impedance Tomography, EIT)是繼形態、結構成像之后新一代的無損傷功能成像技術。其基本原理是根據人體內不同組織在不同生理、病理狀態下具有不同電導率(電阻率)，通過在人體表面施加安全驅動電流(電壓)，在體外測量響應電壓(電流)信號進而重建出反映人體內部電導率分布或變化的圖像。中國專利申請(申請號:99115855.5)，題為《一種電阻抗斷層成像方法》，中國專利申請(申請號:03134598.0)，題為《一種用于床旁圖像監護的電阻抗斷層成像方法》，對此技術方案進行了詳細描述，本申請以此作為相關參考文獻。根據成像目標不同，EIT可分為動態成像和靜態成像兩種方式。動態EIT是對阻抗變化的相對值成像，可以在測量過程中抑制共同噪聲的同時，利用人體阻抗的變化直接反映出人體生理狀態或病理過程這一特點，為臨床提供具有高時間分辨率的圖像監護，這是X射線計算機斷層成像和核磁共振成像無法比擬的優點，因此電阻抗動態圖像監護技術的研究具有重要的應用價值和意義。目前，EIT技術已應用于腹腔出血圖像監護、肺通氣圖像監護、腦功能圖像監護等方面的研究。而靜態成像，能夠重構出絕對電阻抗分布，更具有臨床應用價值，但由于EIT逆問題的病態性問題，少許的重構輸入誤差則會引起很大的成像誤差甚至導致成像失敗，所以靜態重構方法仍在理論研究階段。在先前的研究中，EIT成像方法通常使用圓域作為成像場域，并將初始電阻率分布近似為均勻分布，這種假設可以控制成像場域有限元模型剖分規模、簡化計算，并減少逆問題病態性對重構的影響。但隨著EIT應用于人體測量，發現缺失被測對象內部解剖結構和阻抗分布信息，會造成較大的模型誤差，以至重構圖像與真實情況不符，無法滿足應用需求。因此，有EIT系統通過醫學結構成像技術獲取人體解剖結構信息融入成像算法，如中國專利申請(申請號:200910022777.7)，題為《一種結構信息融合的電阻抗斷層成像方法》所述，將頭部各組織層解剖結構融合入成像方法，修正EIT重構計算誤差。但在此方法中，并未考慮顱骨層電阻率分布的特點對EIT成像的影響。因顱骨組織學結構的特異性，其阻抗特性具有以下特點:顱骨電阻率明顯高于其它頭部組織，對流入顱腔的電流具有很大的阻礙作用；六類顱骨結構(標準三層骨、準三層骨、標準密致骨、準密致骨、齒狀骨縫、鱗狀骨縫)的電阻率差異顯著；標準三層骨和準三層骨的外側密致骨(皮質骨)同中間板障層(髓質骨)電阻率差異顯著，其電阻率由板障層的厚度決定，而板障層厚度分布不均一，不同部位、不同個體均不一樣；板障層厚度同頡骨電阻率之間存在顯著的統計關系(Tang, C.，et al., Correlation betweenstructure and resistivity variations of the live human skull.1EEE Trans.Biomed.Eng, 2008.55(9):p.2286-2292.)(Tang, C., et al., Modeling the frequency dependenceof the electrical properties of the live human skull.Physiol Meas, 2009.30(12):p.1293-301.)。以上特點決定了顱骨電阻率的非均勻分布。如果在EIT成像中，將顱骨近似為電阻率均勻分布的一層結構，那么重構計算中融入的顱腔內電流密度分布形式同被測對象的真實形式將完全不同，造成EIT圖像空間分辨率退化，成像目標定位不準確，嚴重制約了 EIT技術的臨床應用。綜上所述，在頭部EIT成像中，為提高成像目標的定位精度和空間分辨率、改善重構圖像的質量，需要一種能夠融入被測對象個體特異的顱骨電阻率非均勻分布信息的電阻抗成像方法。
技術實現思路
本專利技術的目的在于，提供一種，以克服本鄰域圖像重構過程中因顱骨電阻率分布信息的缺失造成的模型誤差，提高成像定位精度和空間分辨率、改善重構圖像質量。為實現上述任務，本專利技術采取如下的技術解決方案:一種，其特征在于，按如下步驟進行:步驟1，獲取被測對象頭部電阻抗成像測量電極所在層面的軸位CT掃描數據；步驟2，根據CT掃描數據自動劃分頭部的解剖結構，取得頭部組織的分層結構信息；步驟3，對顱骨層CT數據進行處理，獲取密質骨和板障層分布信息；步驟4，將頭部組織的分層結構信息作為限定條件構建頭部逼真有限元模型；步驟5，配置顱骨電阻率非均勻分布以及頭部其它組織的電阻率分布信息；步驟6，由EIT測量系統采集頭部實時阻抗測量數據，重構出融入顱骨電阻率非均勻分布信息的EIT圖像并顯示。所述的獲取測量電極所在層面的軸位CT掃描數據是通過在被測對象頭部表面粘貼CT成像標記物確定頭部軸位CT序列數據中EIT測量電極所在的層面。所述的自動提取頭部組織的分層結構信息，其具體步驟如下:1)對CT圖像采用直方圖約束的自適應多閾值模糊C均值聚類分割算法提取顱骨層結構信息；2)對CT圖像中顱骨內側區域采用非局部均值修正的自適應模糊C聚類分割算法提取腦室結構信息；3)對顱骨內側邊界采用二值位圖操作，自動繪制腦脊液層結構信息。所述的獲取顱骨層密質骨和板障層分布信息是指使用非局部均值修正的自適應模糊C聚類分割算法對顱骨層進行處理，提取密質骨、板障層和骨縫的結構分布信息。所述的構建頭部逼真有限元模型是指利用頭部組織的分層信息、基于質量及尺寸可控的自適應限定Delaunay三角網格剖分技術構建用于頭部EIT重構計算的有限元模型。所述的配置頭部組織電阻率分布信息，具體步驟包括:①利用顱骨板障層厚度同顱骨電阻率值的統計參數模型，對顱骨層單元的電阻率屬性進行賦值，實現顱骨電阻率非均勻分布信息的融入；②根據人體頭部組織電阻抗頻譜特性測量結果，對頭部其它組織層單元的電阻率屬性進行賦值。所述的由EIT系統采集被測對象頭部實時阻抗測量數據，重構出融合頭部先驗信息的EIT圖像并顯示，具體方法為:利用頭部EIT測量系統實時采集的數據和基于標準Tikhonov正則化方法的最小二乘EIT重構算法進行圖像重構計算，將計算得到的電阻率分布利用云圖方式顯示。本專利技術的，能夠應用于電阻抗成像系統的臨床腦部功能監測、頭部物理模型實驗、計算機仿真中。實現了被測對象的具有顱骨電阻率非均勻分布和真實解剖結構的頭部有限元模型的構建、融合先驗信息的電阻抗斷層圖像重建。所帶來的優點是:通過融入顱骨電阻率非均勻分布和頭部組織空間結構信息，改善了 EIT成像目標的定位精度、圖像空間分辨率，提高了圖像質量，以更準確地反應被測對象腦部組織的電阻抗變化。【附圖說明】圖1是本專利技術的原理框圖； 圖2是圖像分割聚類中心自動選取的流程圖；圖3是提取頭皮和顱骨組織分布邊界信息的流程圖；圖4是提取腦脊液層和腦室組織分布邊界信息的流程圖；圖5是得到的頭部各層組織分布邊界信息；圖6是構建頭部逼真有限元模型的流程圖；圖7是配置顱骨電阻率非均勻分布信息的流程圖；圖8是融入顱骨電阻率非均勻分布的頭部逼真有限元模型；本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種融入顱骨電阻率非均勻分布信息的電阻抗斷層成像方法，其特征在于，按如下步驟進行：步驟1，獲取被測對象頭部電阻抗成像測量電極所在層面的軸位CT掃描數據；步驟2，根據CT掃描數據自動劃分頭部的解剖結構，取得頭部組織的分層結構信息；步驟3，對顱骨層CT數據進行處理，獲取密質骨和板障層分布信息；步驟4，將頭部組織的分層結構信息作為限定條件構建頭部逼真有限元模型；步驟5，配置顱骨電阻率非均勻分布以及頭部其它組織的電阻率分布信息；步驟6，由EIT測量系統采集頭部實時阻抗測量數據，重構出融入顱骨電阻率非均勻分布信息的EIT圖像并顯示。

【技術特征摘要】
1.一種融入顱骨電阻率非均勻分布信息的電阻抗斷層成像方法，其特征在于，按如下步驟進行: 步驟1，獲取被測對象頭部電阻抗成像測量電極所在層面的軸位CT掃描數據； 步驟2，根據CT掃描數據自動劃分頭部的解剖結構，取得頭部組織的分層結構信息； 步驟3，對顱骨層CT數據進行處理，獲取密質骨和板障層分布信息； 步驟4，將頭部組織的分層結構信息作為限定條件構建頭部逼真有限元模型； 步驟5，配置顱骨電阻率非均勻分布以及頭部其它組織的電阻率分布信息； 步驟6，由EIT測量系統采集頭部實時阻抗測量數據，重構出融入顱骨電阻率非均勻分布信息的EIT圖像并顯示。2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的獲取測量電極所在層面的軸位CT掃描數據是通過在被測對象頭部表面粘貼CT成像標記物確定頭部軸位CT序列數據中EIT測量電極所在的層面。3.如權利要求1所述的方法，其特征在于:所述的自動提取頭部組織的分層結構信息，其具體步驟如下: 1)對CT圖像采用直方圖約束的自適應多閾值模糊C均值聚類分割算法提取顱骨層結構信息； 2)對CT圖像中顱骨內側區域采用非局部均值修正的自適應模糊C聚類分割算法提取腦室結構信息； 3)對顱骨內側...

【專利技術屬性】
技術研發人員：董秀珍，楊濱，湯池，付峰，史學濤，劉銳崗，尤富生，季振宇，徐燦華，代萌，王楠，
申請(專利權)人：中國人民解放軍第四軍醫大學，
類型：發明
國別省市：