適用于腦部電阻抗斷層成像的單源驅(qū)動(dòng)電流模式

1、    適用于腦部電阻抗斷層成像的單源驅(qū)動(dòng)電流模式            作者：時(shí)間：2007-11-22 11:35:00                           &

2、#160;                                       作者：史學(xué)濤，董秀珍，帥萬(wàn)鈞，尤富生，付峰，劉銳崗【關(guān)鍵詞】  腦部Singlesource drive patterns

3、 for brain electrical impedance tomography【Abstract】 AIM: To seek a singlesource drive pattern which is more suitable for brain electrical impedance tomography (EIT). METHODS:  In accordance with the characteristics of brain resistivity distribution and data acquisition system, we compared adja

4、cent, cross, polar and newly proposed quasipolar drive patterns of dynamic range, number of independent measurement, total marginal voltage changes and antinoise performance in an equivalent circuit model of the brain resistivity distribution consisting of 7300odd resistors. RESULTS:  The quasi

5、polar drive pattern was optimal in all aspects except the dynamic range. Polar and cross drive patterns and adjacent drive pattern followed in a descending order. CONCLUSION:  The quasipolar drive pattern is the most suitable pattern for brain EIT.【Keywords】 electrical impedance tomography; equ

6、ivalent circuit; drive pattern; brain resistivity distribution【摘要】 目的: 尋求一種更適合于腦部電阻抗斷層成像技術(shù)（EIT）的單源驅(qū)動(dòng)模式 方法: 針對(duì)腦部電阻率分布的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的實(shí)際情況，在一個(gè)由7300多個(gè)電阻構(gòu)成的腦部電阻率分布等效電路模型上，對(duì)比了鄰近、交叉、對(duì)向和新提出的準(zhǔn)對(duì)向這四種驅(qū)動(dòng)模式在動(dòng)態(tài)范圍、獨(dú)立測(cè)量數(shù)、邊界電壓變化量和抗噪性能等方面的差異結(jié)果:除動(dòng)態(tài)范圍外，準(zhǔn)對(duì)向驅(qū)動(dòng)模式均為最優(yōu)，對(duì)向和交叉驅(qū)動(dòng)模式次之，鄰近模式最差結(jié)論: 準(zhǔn)對(duì)向驅(qū)動(dòng)模式最適合于腦部EIT使用【關(guān)鍵詞】 電阻抗斷層成像； 等效電路；

7、 驅(qū)動(dòng)模式； 腦電阻率分布0引言電阻抗斷層成像技術(shù)（electrical impedance tomography, EIT）通過(guò)求解Laplace方程逆問(wèn)題來(lái)重構(gòu)圖像1由于導(dǎo)體內(nèi)電流分布的非線性特性，該逆問(wèn)題具有嚴(yán)重的病態(tài)性為在某些方面提高重構(gòu)圖像的性能，研究者們依據(jù)不同的判據(jù)，提出了多種電流驅(qū)動(dòng)模式2-3. 其中Demidenko等3所用的自適應(yīng)最優(yōu)電流模式中需要同時(shí)采用多個(gè)電極驅(qū)動(dòng)并在這些電極上測(cè)量邊界電壓，各電流源需精確匹配，使系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)起來(lái)難度很大，目前只有很少系統(tǒng)能夠做到因而，從低成本、易于實(shí)現(xiàn)的角度出發(fā)，我們將目標(biāo)鎖定在單源激勵(lì)模式上鑒于腦部電阻率分布的嚴(yán)重不均勻性及其對(duì)顱內(nèi)深層組

8、織電特性變化信息的提取的影響，考慮到EIT測(cè)量的實(shí)際情況，我們?cè)谀X電阻率分布等效電路模型上對(duì)比了鄰近、交叉、對(duì)向和我們提出的準(zhǔn)對(duì)向這四種單電流源驅(qū)動(dòng)模式的性能1方法1.1腦EIT基于以上考慮，我們認(rèn)為判斷一個(gè)驅(qū)動(dòng)模式是否更適于腦EIT時(shí)應(yīng)關(guān)注以下指標(biāo)：邊界電壓的動(dòng)態(tài)范圍盡可能??；電極個(gè)數(shù)相同時(shí)獨(dú)立測(cè)量個(gè)數(shù)盡可能多；相等的激勵(lì)電流下，顱內(nèi)電阻率擾動(dòng)所導(dǎo)致的邊界電壓的變化量盡可能大；要有最佳的抗噪性能基于這四種指標(biāo)，我們對(duì)對(duì)向驅(qū)動(dòng)模式、鄰近驅(qū)動(dòng)模式、交叉驅(qū)動(dòng)模式和我們新提出的準(zhǔn)對(duì)向驅(qū)動(dòng)模式進(jìn)行了對(duì)比1.2方案實(shí)驗(yàn)中，我們分別改變圖1B中區(qū)域1，2和3處的電阻率，使之分別在1.28128.00 m范

9、圍內(nèi)變化，然后通過(guò)相應(yīng)的電極向模型中注入1 mA的激勵(lì)電流，同時(shí)記錄邊界電壓2結(jié)果2.1動(dòng)態(tài)范圍仿真結(jié)果表明，在同種驅(qū)動(dòng)下，顱內(nèi)電阻率的變化對(duì)邊界電壓的動(dòng)態(tài)范圍影響不顯著，而各驅(qū)動(dòng)模式間的差異則較為顯著其中，鄰近驅(qū)動(dòng)模式下的動(dòng)態(tài)范圍最大，遠(yuǎn)高于其它模式，而對(duì)向驅(qū)動(dòng)模式最小，準(zhǔn)對(duì)向驅(qū)動(dòng)模式略高于對(duì)向驅(qū)動(dòng)模式(表1).表1各驅(qū)動(dòng)模式下邊界電壓的動(dòng)態(tài)范圍（略）2.2獨(dú)立測(cè)量數(shù)對(duì)于16電極系統(tǒng)，在去除激勵(lì)電極的情況下，對(duì)向驅(qū)動(dòng)模式的獨(dú)立測(cè)量數(shù)最少，僅為96個(gè)鄰近驅(qū)動(dòng)模式為104個(gè)交叉驅(qū)動(dòng)模式和準(zhǔn)對(duì)向驅(qū)動(dòng)模式均為192個(gè)2.3邊界電壓變化量對(duì)比結(jié)果如圖2所示，圖中的A，B和C分別為圖1B中的區(qū)域1，2和

10、3處的電阻率由1.28 m變化到128.00 m時(shí)TBVC的變化情況可以看出，當(dāng)目標(biāo)位置相同且電阻率變化相等的情況下，準(zhǔn)對(duì)向激勵(lì)模式下的I大于其余模式，交叉驅(qū)動(dòng)模式次之，而鄰近驅(qū)動(dòng)模式最小2.4抗噪性能對(duì)比加噪后目標(biāo)能被成功識(shí)別的比例隨所加噪聲水平的對(duì)應(yīng)關(guān)系如圖3所示圖中的A，B和C分別是圖1B中的區(qū)域1，2和3處的電阻率分別從12.8 m降至9.6 m時(shí)圖像識(shí)別率隨噪聲水平的變化情況可以看出，存在測(cè)量噪聲時(shí)，當(dāng)目標(biāo)由大腦的邊緣向深層移動(dòng)時(shí)，各驅(qū)動(dòng)模式對(duì)目標(biāo)的識(shí)別能力均明顯下降而在噪聲水平相等時(shí)，準(zhǔn)對(duì)向驅(qū)動(dòng)模式對(duì)目標(biāo)的識(shí)別能力優(yōu)于其余各模式.從中還可看出交叉驅(qū)動(dòng)模式雖然對(duì)邊緣目標(biāo)的識(shí)別能力強(qiáng)于

11、剩余兩種，但隨著目標(biāo)位置的深入，其識(shí)別能力急劇下降，到中心位置時(shí)，其識(shí)別能力已成為所有模式中最差的而鄰近驅(qū)動(dòng)模式則在所有位置處的目標(biāo)識(shí)別能力均較差.3討論為找到一種適于腦部EIT的驅(qū)動(dòng)模式，本研究我們首先根據(jù)腦部電阻率分布的嚴(yán)重不均勻性及實(shí)際EIT成像過(guò)程中各因素對(duì)數(shù)據(jù)采集的影響，在含有頭皮、顱骨、腦脊液及腦白質(zhì)等多層組織的頭部電阻網(wǎng)絡(luò)仿真模型上對(duì)比了鄰近、交叉、對(duì)向及準(zhǔn)對(duì)向這四種驅(qū)動(dòng)模式下，邊界電壓的獨(dú)立測(cè)量數(shù)、邊界電壓差、動(dòng)態(tài)范圍及抗噪性能結(jié)果顯示準(zhǔn)對(duì)向驅(qū)動(dòng)模式除動(dòng)態(tài)范圍略大于對(duì)向驅(qū)動(dòng)外，其余指標(biāo)均為最高與Schuessler等2的研究結(jié)果相反，本研究中鄰近驅(qū)動(dòng)模式的抗噪性最差其原因之一可

12、能在于本實(shí)驗(yàn)的研究對(duì)象是腦，由于顱骨的屏蔽效應(yīng)和CSF的分流效應(yīng)，大量的激勵(lì)電流經(jīng)大腦頭皮和CSF流出，而鄰近驅(qū)動(dòng)模式會(huì)進(jìn)一步加強(qiáng)這種效應(yīng)，另外可能是與加噪的方式有關(guān)：Schuessler等按固定的SNR添加噪聲，但由于鄰近驅(qū)動(dòng)模式下的邊界電壓總體較低，因而其加入的噪聲也小于其余模式而我們認(rèn)為噪聲的水平由測(cè)量系統(tǒng)決定，不會(huì)隨輸入信號(hào)的幅度而改變，因而各驅(qū)動(dòng)模式下均應(yīng)加入大小相同的噪聲，在同一個(gè)水平上比較抗噪性能本實(shí)驗(yàn)結(jié)果提示：準(zhǔn)對(duì)向驅(qū)動(dòng)模式最適于腦部EIT【參考文獻(xiàn)】1 Dong G, Bayford R, Gao S, et al. The application of the genera

13、lized vector sample pattern matching method for EIT image reconstruction J. Physiol Meas, 2003, 24(2): 449-466.2   Schuessler T, Bates JH. Current patterns and electrode types for single source electrical impedance tomography of the thorax J. Ann Biomed Eng, 1998, 26(2): 253-259.3 

14、60; Demidenko E, Hartov A, Soni N, et al. On optimal current patterns for electrical impedance tomography J. IEEE Trans Biomed Eng, 2005, 52(2): 238-248.4   Kao TJ, Newell JC, Saulnier GJ, et al. Distinguishability of inhomogeneities using planar electrode arrays and different patterns of applied