一种多频电阻抗断层成像的谱成像方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电阻抗成像技术领域，涉及一种能够用于脑卒中早期检测的多频电阻 抗断层成像的谱成像方法。
【背景技术】
[0002] 脑卒中具有很高的死亡率和发病率，已成为全球的第二大疾病死因，早期发现和 及时地干预是改善急性脑卒中病人的预后的关键。现有的临床检测技术CT和MRI虽然能 够检测脑卒中，但是由于其体积庞大，价格昂贵，不能作为一种便携的、适用于基层医疗单 位和救护过程的设备。多频电阻抗基于人体不同组织具有不同阻抗频谱的特点，在同一时 亥IJ通过体表电极向人体施加小的安全电流，同时测量边界电压，然后根据图像重构算法估 计人体内的阻抗分布，具有便携和功能成像等优点。由于脑卒中组织和正常组织具有不同 的阻抗频率特性，所以当脑卒中发生后，颅内阻抗会发生特性改变，因此，多频电阻抗可能 成为脑卒中检测的新技术。
[0003] 由于人体脑部包含头皮、颅骨和脑组织等，解剖结构复杂，而且，由于头皮和颅骨 等组织相比脑卒中组织具有较大的体积，所以其频率间的阻抗变化往往大于脑卒中组织。 因此，在成像结果中，正常组织会严重影响脑卒中的辨认。为了使用多频电阻抗检测脑卒 中，需要一种能够克服正常组织影响的多频电阻抗成像方法。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于提供一种多频电阻抗断层成像的谱成像方法，该方法能够根据 组织的阻抗频谱特异性，重建出能够反映脑卒中组织的电阻抗图像。
[0005] 本发明是通过以下技术方案来实现：
[0006] -种多频电阻抗断层成像的谱成像方法，包括以下步骤：
[0007] 步骤一：利用频带内所有频率处的数据进行成像，根据组织的阻抗频谱特性，重构 出反映组织阻抗随频率变化的电阻抗成像谱图像；
[0008] 步骤二：根据组织的阻抗频谱特异性，从电阻抗成像的谱图像中获得独立的电阻 抗图像，将脑卒中组织和正常组织分开；
[0009] 步骤三：根据脑卒中组织的空间信息和位置信息，选择能够反映脑卒中组织的电 阻抗图像。
[0010] 步骤一具体操作如下：
[0011] 1)在多频电阻抗断层成像中，不同频率间的边界电压测量值变化Δν和不同频率 间的阻抗变化Α δ之间的关系以线性系统描述为：
为敏感矩阵；
[0013] 2)设置代价函数为：
[0015] 其中，两个不同频率之间的阻抗差异为
，两个不同频率之间的 电压值变化为
[0016] 3)为利用多种频率处的数据，修改代价函数，得到：
[0018] 其中，F为频率总数，
为不同频率求解时的正则化参数；
[0019] 4)采用Tikhonov正则化方法，电阻抗谱图像通过下式得到：
[0021] 式中，
为频率A的数据和参考频率数据的成像结果，B为电阻抗成像谱算 法的重建矩阵，
其中，
％为数据频率为 fi的重建参数，R为正则化矩阵；
[0022] 取
，根据边界电压测量值得到电阻抗谱图像，得到：
[0024] 步骤二具体操作如下：[0025] 1)假设，在频率仁处的一幅电阻抗图像
具有个P像素，将 按照像素的顺序
转化为一个行向量 为在频率匕处的电阻抗图像 的第P个像素值；
[0026] 2)以此类推，将频谱内所有频率的电阻抗图像转变为行向量，形成电阻抗谱图像 矩阵
为频率数；则各组织对应的电阻抗图像独立的假设下， 电阻抗谱图像被表示为：
[0028] 其中，矩阵C为一个MXP的源矩阵，C的每行为一个独立成分或者源信号，在多频 电阻抗谱成像算法中，每一个独立成分或者源信号对应不同组织的电阻抗图像;A为FXM 混合矩阵；
[0029] 3)当电阻抗谱图像得到后，通过估计解混矩阵W，从电阻抗谱图像中获得各组织 对应的电阻抗图像：
[0031] 步骤三具体操作如下：
[0032] 1)对所有独立的电阻抗图像进行归一化处理；
[0033] 2)确定所有电阻抗图像的感兴趣区域，并计算各幅图像的重建值距离，选择具有 较小重建值距离的两幅电阻抗图像作为待选图像；
[0034] 3)计算两幅待选电阻抗图像的感兴趣区域面积，选择具有最小感兴趣区域面积的 电阻抗图像，即得到能够反映脑卒中组织的电阻抗图像。
[0035] 所述感兴趣区域是指电阻抗图像中大于最大重建值50%~70%的所有像素组成 的区域。
[0036] 所述重建值距离是指电阻抗图像中感兴趣区域的所有像素和电阻抗图像中心位 置的距离。
[0037] 与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
[0038] 本发明提供的多频电阻抗成像的谱成像方法，首先，利用频带内多种频率数据进 行成像，充分利用了组织的阻抗频谱特性，能够重构出反映组织阻抗随频率变化的电阻抗 成像谱图像。然后，根据组织的阻抗频谱特异性，借鉴独立成分分析的思想，从电阻抗成像 的谱图像中获得独立的电阻抗图像，将脑卒中组织和正常组织分开。最后，根据脑卒中组织 的空间信息和位置信息，选择能够反映脑卒中组织的电阻抗图像，降低了正常组织对脑卒 中组织辨认的影响。经仿真实验测试，该方法能够在基于人体颅脑真实结构的实验中检测 出脑卒中病灶，为将多频电阻抗断层成像用于脑卒中的早期快速检测奠定基础。
【附图说明】
[0039] 图1是脑部各组织的阻抗频谱特性；
[0040]图2是多频电阻抗成像计算模板，左侧为CT图像；右侧为基于真实结构剖分的模 板，其中红色表示出血；
[0041] 图3电阻抗谱图像；
[0042] 图4互相独立的电阻抗图像；
[0043] 图5脑卒中病变图像选择结果，左图为电阻抗图像的重建值距离，右图为电阻抗 图像的感兴趣区域面积；
[0044] 图6是成像结果对比图，第一行为传统的频差成像方法的重构结果，第二行为加 权频差成像方法的重构结果，第三行为多频谱成像方法的重构结果。
【具体实施方式】
[0045] 下面结合具体的实施例对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而 不是限定。
[0046] 本发明的多频电阻抗成像的谱成像方法，包括以下步骤：
[0047] 步骤一：利用了频带内所有频率处的数据成像，得到电阻抗谱图像；
[0048] 在多频电阻抗断层成像中，不同频率间的边界电压测量值变化Δν和不同频率间 的阻抗变化Α δ之间的关系可以近似用线性系统描述：Δν = S · Δ δ，其中，S为敏感矩 阵。电阻抗的目的就是根据边界电压测量值估计阻抗变化。
[0049] 由于电阻抗问题求解具有病态性，设置代价函数为
、，其中，两个不同频率之间的阻抗差异
两个不同频率之间的电压值变化
为了利用多频数 据，修改代价函数，我们可以得到，
，其中，F为频率 总数，
为不同频率求解时的正则化参数。本文采用Tikhonov正则化方法，所以，电阻抗 谱图像可以通过下式得到：
[0051] 式中，
：为频率A的数据和参考频率f"f数据的成像结果，B为电阻抗谱算法的 重建矩阵，
，其中，
=R为正则化矩阵，本文取
。构造矩阵D，利用所有频率的数据。
[0053] 其中，矩阵D为边界测量电压处理矩阵，V为所有频率的边界电压测量值。因此， 我们可以根据边界电压测量值得到电阻抗谱图像。
[0054] 步骤二：利用独立成分分析分析电阻抗谱图像，获得相互独立的电阻抗图像；
[0055] 由于人体不同组织具有不同的细胞结构，所以，人体不同组织具有不同的阻抗频 谱特性。电阻抗是一种根据边界测量电压估计人体内阻抗分布的成像技术，因此，人体不同 组织在电阻抗图像中具有不同的重建值，在电阻抗谱图像中表现为，人体不同组织具有不 同的重建结果频谱特性。独立成分分析是一种盲源分离方法，其假设数据中各独立成分或 者源信号相互独立且呈非高斯分布，在数据中寻找独立成分或者源信号。因此，利用独立成 分分析的思想，可以从电阻抗谱图像中获得脑卒中电阻抗图像。
[0056] 电阻抗谱图像反映了阻抗随频率变化特性，假设，在频率仁处的一幅 电阻抗图像Δδ,:具有个P像素，将
按照像素的顺序转化为一个行向量
，其中，
为在频率Α处的电阻抗图像的第Ρ个像素 值。以此类推，将频谱内所有频率的电阻抗图像转变为行向量，形成电阻抗谱图像矩阵
:，F为频率数。在各组织对应的电阻抗图像独立的假设下，电阻 抗谱图像可以被表示为：
[0058] 其中，矩阵C为一个MXP的源矩阵，C的每行为一个独立成分或者源信号，在多频 电阻抗谱成像算法中，每一个独立成分或者源信号对应不同组织的电阻抗图像;A为FXM 混合矩阵。独立成分分析的目的：当电阻抗谱图像得到