融入颅骨电阻率非均匀分布信息的电阻抗断层成像方法
【专利摘要】本发明涉及一种融入颅骨电阻率非均匀分布信息的电阻抗断层成像方法，利用被测对象头部CT数据提供的解剖结构信息以及颅骨板障层厚度同颅骨电阻率值的统计参数模型建立包含颅骨电阻率非均匀分布的头部二维有限元模型，并基于此模型实现电阻抗断层图像重建。该方法将颅骨组织电阻率的真实分布信息快速、自动地融入成像算法，修正了图像重构的结果，改善了成像目标的定位精度、图像空间分辨率，提高了头部电阻抗断层成像的图像质量，改进了头部电阻抗成像实际使用中的易用性。
【专利说明】融入颅骨电阻率非均匀分布信息的电阻抗断层成像方法
【技术领域】[0001]本发明属于电阻抗断层成像【技术领域】，涉及一种通过电阻抗断层成像技术来获取被对象体内阻抗分布图像的方法，特别涉及一种融入颅骨电阻率非均匀分布信息的电阻抗断层成像方法。
【背景技术】
[0002]电阻抗断层成像技术(Electrical Impedance Tomography, EIT)是继形态、结构成像之后新一代的无损伤功能成像技术。其基本原理是根据人体内不同组织在不同生理、病理状态下具有不同电导率(电阻率)，通过在人体表面施加安全驱动电流(电压)，在体外测量响应电压(电流)信号进而重建出反映人体内部电导率分布或变化的图像。中国专利申请(申请号:99115855.5)，题为《一种电阻抗断层成像方法》，中国专利申请(申请号:03134598.0)，题为《一种用于床旁图像监护的电阻抗断层成像方法》，对此技术方案进行了详细描述，本申请以此作为相关参考文献。
[0003]根据成像目标不同，EIT可分为动态成像和静态成像两种方式。动态EIT是对阻抗变化的相对值成像，可以在测量过程中抑制共同噪声的同时，利用人体阻抗的变化直接反映出人体生理状态或病理过程这一特点，为临床提供具有高时间分辨率的图像监护，这是X射线计算机断层成像和核磁共振成像无法比拟的优点，因此电阻抗动态图像监护技术的研究具有重要的应用价值和意义。目前，EIT技术已应用于腹腔出血图像监护、肺通气图像监护、脑功能图像监护等方面的研究。而静态成像，能够重构出绝对电阻抗分布，更具有临床应用价值，但由于EIT逆问题的病态性问题，少许的重构输入误差则会引起很大的成像误差甚至导致成像失败，所以静态重构方法仍在理论研究阶段。
[0004]在先前的研究中，EIT成像方法通常使用圆域作为成像场域，并将初始电阻率分布近似为均匀分布，这种假设可以控制成像场域有限元模型剖分规模、简化计算，并减少逆问题病态性对重构的影响。但随着EIT应用于人体测量，发现缺失被测对象内部解剖结构和阻抗分布信息，会造成较大的模型误差，以至重构图像与真实情况不符，无法满足应用需求。因此，有EIT系统通过医学结构成像技术获取人体解剖结构信息融入成像算法，如中国专利申请(申请号:200910022777.7)，题为《一种结构信息融合的电阻抗断层成像方法》所述，将头部各组织层解剖结构融合入成像方法，修正EIT重构计算误差。但在此方法中，并未考虑颅骨层电阻率分布的特点对EIT成像的影响。
[0005]因颅骨组织学结构的特异性，其阻抗特性具有以下特点:颅骨电阻率明显高于其它头部组织，对流入颅腔的电流具有很大的阻碍作用；六类颅骨结构(标准三层骨、准三层骨、标准密致骨、准密致骨、齿状骨缝、鳞状骨缝)的电阻率差异显著；标准三层骨和准三层骨的外侧密致骨(皮质骨)同中间板障层(髓质骨)电阻率差异显著，其电阻率由板障层的厚度决定，而板障层厚度分布不均一，不同部位、不同个体均不一样；板障层厚度同颉骨电阻率之间存在显著的统计关系(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.)。以上特点决定了颅骨电阻率的非均匀分布。如果在EIT成像中，将颅骨近似为电阻率均匀分布的一层结构，那么重构计算中融入的颅腔内电流密度分布形式同被测对象的真实形式将完全不同，造成EIT图像空间分辨率退化，成像目标定位不准确，严重制约了 EIT技术的临床应用。
[0006]综上所述，在头部EIT成像中，为提高成像目标的定位精度和空间分辨率、改善重构图像的质量，需要一种能够融入被测对象个体特异的颅骨电阻率非均匀分布信息的电阻抗成像方法。
【发明内容】
[0007]本发明的目的在于，提供一种融入颅骨电阻率非均匀分布信息的电阻抗断层成像方法，以克服本邻域图像重构过程中因颅骨电阻率分布信息的缺失造成的模型误差，提高成像定位精度和空间分辨率、改善重构图像质量。
[0008]为实现上述任务，本发明采取如下的技术解决方案:
[0009]一种融入颅骨电阻率非均匀分布信息的电阻抗断层成像方法，其特征在于，按如下步骤进行:
[0010]步骤1，获取被测对象头部电阻抗成像测量电极所在层面的轴位CT扫描数据；
[0011]步骤2，根据CT扫描数据自动划分头部的解剖结构，取得头部组织的分层结构信息；
[0012]步骤3，对颅骨层CT数据进行处理，获取密质骨和板障层分布信息；
[0013]步骤4，将头部组织的分层结构信息作为限定条件构建头部逼真有限元模型；
[0014]步骤5，配置颅骨电阻率非均匀分布以及头部其它组织的电阻率分布信息；
[0015]步骤6，由EIT测量系统采集头部实时阻抗测量数据，重构出融入颅骨电阻率非均匀分布信息的EIT图像并显示。
[0016]所述的获取测量电极所在层面的轴位CT扫描数据是通过在被测对象头部表面粘贴CT成像标记物确定头部轴位CT序列数据中EIT测量电极所在的层面。
[0017]所述的自动提取头部组织的分层结构信息，其具体步骤如下:
[0018]1)对CT图像采用直方图约束的自适应多阈值模糊C均值聚类分割算法提取颅骨层结构信息；
[0019]2)对CT图像中颅骨内侧区域采用非局部均值修正的自适应模糊C聚类分割算法提取脑室结构信息；
[0020]3)对颅骨内侧边界采用二值位图操作，自动绘制脑脊液层结构信息。
[0021]所述的获取颅骨层密质骨和板障层分布信息是指使用非局部均值修正的自适应模糊C聚类分割算法对颅骨层进行处理，提取密质骨、板障层和骨缝的结构分布信息。
[0022]所述的构建头部逼真有限元模型是指利用头部组织的分层信息、基于质量及尺寸可控的自适应限定Delaunay三角网格剖分技术构建用于头部EIT重构计算的有限元模型。
[0023]所述的配置头部组织电阻率分布信息，具体步骤包括:
[0024]①利用颅骨板障层厚度同颅骨电阻率值的统计参数模型，对颅骨层单元的电阻率属性进行赋值，实现颅骨电阻率非均匀分布信息的融入；
[0025]②根据人体头部组织电阻抗频谱特性测量结果，对头部其它组织层单元的电阻率属性进行赋值。
[0026]所述的由EIT系统采集被测对象头部实时阻抗测量数据，重构出融合头部先验信息的EIT图像并显示，具体方法为:利用头部EIT测量系统实时采集的数据和基于标准Tikhonov正则化方法的最小二乘EIT重构算法进行图像重构计算，将计算得到的电阻率分布利用云图方式显示。
[0027]本发明的融入颅骨电阻率非均匀分布信息的电阻抗断层成像方法，能够应用于电阻抗成像系统的临床脑部功能监测、头部物理模型实验、计算机仿真中。实现了被测对象的具有颅骨电阻率非均匀分布和真实解剖结构的头部有限元模型的构建、融合先验信息的电阻抗断层图像重建。所带来的优点是:通过融入颅骨电阻率非均匀分布和头部组织空间结构信息，改善了 EIT成像目标的定位精度、图像空间分辨率，提高了图像质量，以更准确地反应被测对象脑部组织的电阻抗变化。
【专利附图】
【附图说明】
[0028]图1是本发明融入颅骨电阻率非均匀分布信息的电阻抗断层成像方法的原理框图；
[0029]图2是图像分割聚类中心自动选取的流程图；
[0030]图3是提取头皮和颅骨组织分布边界信息的流程图；
[0031]图4是提取脑脊液层和脑室组织分布边界信息的流程图；
[0032]图5是得到的头部各层组织分布边界信息；
[0033]图6是构建头部逼真有限元模型的流程图；
[0034]图7是配置颅骨电阻率非均匀分布信息的流程图；
[0035]图8是融入颅骨电阻率非均匀分布的头部逼真有限元模型；
[0036]图9是本发明实施例的实验物理模型；
[0037]图10是融入颅骨电阻率非均匀分布信息的电阻抗断层成像结果；
[0038]以下结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
【具体实施方式】
[0039]本发明的融入颅骨电阻率非均匀分布信息的电阻抗断层成像方法，具体实施步骤为:
[0040]步骤1，获取被测对象头部电阻抗成像测量电极所在层面的轴位CT扫描数据；
[0041]步骤2，根据CT扫描数据自动划分头部的解剖结构，取得头部组织的分层结构信息；
[0042]步骤3，对颅骨层CT数据进行处理，获取密质骨和板障层分布信息；
[0043]步骤4，将头部组织的分层结构信息作为限定条件构建头部逼真有限元模型；
[0044]步骤5，配置颅骨电阻率非均匀分布以及头部其它组织的电阻率分布信息；
[0045]步骤6，由EIT系统采集被测对象头部实时阻抗测量数据，重构出融入颅骨电阻率非均匀分布信息的EIT图像并显示。[0046]步骤I中，获取被测对象头部电阻抗成像测量电极所在层面的轴位CT扫描数据，其操作方法是:使用CT成像标记物标定被测对象头部EIT电极位置并行头部轴位CT扫描，将EIT系统连接入CT工作站使用的PACS系统，获取被测对象DICOM格式的头部轴位CT扫描数据；选取CT成像标记物即电极标记位置层面的CT图像。
[0047]步骤2中，提取头部解剖结构先验信息，其具体步骤如下:
[0048]①对CT图像采用直方图约束的多阈值模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)聚类分割算法分割出头皮层和颅骨层，其方法是:
[0049]a、按照以下公式⑴统计CT图像的灰度直方图:
【权利要求】
1.一种融入颅骨电阻率非均匀分布信息的电阻抗断层成像方法，其特征在于，按如下步骤进行: 步骤1，获取被测对象头部电阻抗成像测量电极所在层面的轴位CT扫描数据； 步骤2，根据CT扫描数据自动划分头部的解剖结构，取得头部组织的分层结构信息； 步骤3，对颅骨层CT数据进行处理，获取密质骨和板障层分布信息； 步骤4，将头部组织的分层结构信息作为限定条件构建头部逼真有限元模型； 步骤5，配置颅骨电阻率非均匀分布以及头部其它组织的电阻率分布信息； 步骤6，由EIT测量系统采集头部实时阻抗测量数据，重构出融入颅骨电阻率非均匀分布信息的EIT图像并显示。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的获取测量电极所在层面的轴位CT扫描数据是通过在被测对象头部表面粘贴CT成像标记物确定头部轴位CT序列数据中EIT测量电极所在的层面。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于:所述的自动提取头部组织的分层结构信息，其具体步骤如下: 1)对CT图像采用直方图约束的自适应多阈值模糊C均值聚类分割算法提取颅骨层结构信息； 2)对CT图像中颅骨内侧区域采用非局部均值修正的自适应模糊C聚类分割算法提取脑室结构信息； 3)对颅骨内侧边界采用二值位图操作，自动绘制脑脊液层结构信息。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的获取颅骨层密质骨和板障层分布信息是指使用非局部均值修正的自适应模糊C聚类分割算法对颅骨层进行处理，提取密质骨、板障层和骨缝的结构分布信息。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于:所述的构建头部逼真有限元模型是指利用头部组织的分层信息、基于质量及尺寸可控的自适应限定Delaunay三角网格剖分技术构建用于头部EIT重构计算的有限元模型。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的配置头部组织电阻率分布信息，具体步骤包括: ①利用颅骨板障层厚度同颅骨电阻率值的统计参数模型，对颅骨层单元的电阻率属性进行赋值，实现颅骨电阻率非均匀分布信息的融入； ②根据人体头部组织电阻抗频谱特性测量结果，对头部其它组织层单元的电阻率属性进行赋值。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的由EIT系统采集被测对象头部实时阻抗测量数据，重构出融合头部先验信息的EIT图像并显示，具体方法为:利用头部EIT测量系统实时采集的数据和基于标准Tikhonov正则化方法的最小二乘EIT重构算法进行图像重构计算，将计算得到的电阻率分布利用云图方式显示。
【文档编号】A61B6/03GK103654776SQ201310583583
【公开日】2014年3月26日 申请日期:2013年11月18日 优先权日:2013年11月18日
【发明者】董秀珍, 杨滨, 汤池, 付峰, 史学涛, 刘锐岗, 尤富生, 季振宇, 徐灿华, 代萌, 王楠 申请人:中国人民解放军第四军医大学