文摘

微波层析成像是一种廉价的,非侵入性的媒体形态重建介电性能,可以用作筛选方法在乳腺癌和脑卒中等临床应用检测。乳腺癌检测、结构反演的迭代算法与水平集提供了定义良好的边界和包含一个内在正规化,它允许发现小病灶。然而,在脑损伤的情况下,逆问题是更加困难由于头骨,导致低微波渗透和高噪声数据。此外,脑液介电性能类似于血液,使反演更加复杂。然而,对比的电导率和介电常数的值在这种情况下重要的是由于血液高介电值相比灰质和白质的周围组织。我们表明,使用大脑核磁共振图像作为先验信息的配置,以及已知的大脑介电性能,和内在正规化结构倒置,允许成功和快速行程检测即使在困难的情况下。方法已应用于2 d切片从数据库创建3 d的MRI伪图像有效地检测病变大于2.5×10⁻²米直径。

1。介绍

中风或者“大脑攻击”发生在大脑的这一区域的血流量是打断了阻塞(缺血性中风)或(出血性中风)血管破裂。因此,脑细胞开始死亡,大脑的这部分控制的能力都失去了。中风是一种成人残疾和死亡的主要原因,和适当的回应大脑攻击是紧急行动:每一分钟人们失去治疗增加他们的机会体验中风相关的残疾或死亡。中风的症状多种多样,包括虚弱、笨拙、改变感觉身体的一侧,语音障碍、失明,或头晕1]。临床诊断通常依靠医学成像方法如计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)。虽然这些技术是有效识别中风的位置和类型,他们不适合在紧急情况下使用,因为他们的高成本和缺乏速度和可移植性。

最近,作者在2)提出了一个基于微波断层扫描(MWT)方法,来补充这些医学成像技术,关注中风检测。作者使用了非线性牛顿重建获得生物大脑的有意义的图像,包括图片的中风。他们的一个重要结论是,多频方法显著提高了检测。因为它已被证明,组织恶性肿瘤,血液供应,缺氧、急性缺血,和慢性梗死现在介质对比与健康组织(3- - - - - -6),参与者可能是一个好的选择上面提到的医学成像方法。然而,报告的结果2)只提供一个初始指导中风诊断,不考虑色散介电性能的组织或任何头部几何细节。

之后,作者在7,8]介绍了他们的波传播的仿真结果解剖现实头幻检测大脑物质影响模拟中风,使用时域有限差分方法(FDTD)计算电磁场。然而,中风的检测这些文章仅限于大型维度病变位于靠近头骨和不提供准确信息中风位置或大小,从不同位置错误×m×m。

在本文中,我们提出一个方法来检测中风基于微波传播的大脑组织。在[8),我们的方法(数值)的利用有限差分方法,但在频域(FDFD),估计预测的电磁场麦克斯韦方程,索姆费尔德提供的边界条件,解决了相关的逆问题,在于最小化之间的不匹配的信号散射微波和一个模拟的数值模型。该技术已成功应用于乳腺癌的早期发现(9];然而,乳房并不存在困难时发现暴露大脑微波,周围是一层皮肤,而头骨都代表一个介电盾中大脑是局限的。此外,室内头液体介电性能类似于血液,这减少了对比。因此,微波频率高,导致更高的分辨率,不能够穿透进入大脑,因此应该使用较低的频率相反,导致的损失对介质变化的敏感性。重建大脑图像,我们利用多频的方法2)和两个著名的策略,像正则化方法:使用之前的信息,即已知的大脑组织的介电性能(10)和大脑结构数据,从核磁共振获得数据库(11),而水平集技术的形状重建(9]。另一方面,检测2 d比3 d模型计算效率,并允许快速检测潜在的中风通过改变微波测量的高度。

我们研究数字显示的潜在使用微波快速发现脑损伤的大小大于米,使用一个现实的模型来自真正的MRI图像,尽管微波低渗透进入大脑。使用常数平均地图作为初始猜中风会导致不满意的检测,并克服这个困难,必须获得一个很好的初始估计。因此,我们利用现有数据库的MRI图像从正常的大脑并提出两种方法来建立适当的初始猜测;第一个是基于计算核磁共振成像的大脑“平均配置地图”数据库,和第二个来源于统计这组图片。在我们的实验中,一旦最初的猜测是选择,下一步由引进和发展水平集函数,估计潜在的病变的位置。正则化技术的结合提供了一个成像的脑卒中位置估计很高比例的情况下,即使对于中风的直径m深刻位于大脑。

另外,比较这些方法的传统技术,我们也考虑平均介电常数地图我们应用经典的逐像素伴随计划,如(9),获得另一种初始猜测;更快,然而,我们的技术提供更好的大脑图像质量,促进临床诊断。

本文组织如下。节2地下室,我们描述的理论与中风相关的问题直接检测和本研究中使用的大脑模型;节3测量,我们强调细节,选择的初始猜测,数值实验的结果;最后,在节4,我们总结我们的研究的主要结果。

2。方法

2.1。直接的问题

许多有趣的物理现象在电磁学可以用麦克斯韦方程的标量近似描述。例如,在我们的应用程序中,而不是解决三维问题的大脑,这是计算昂贵,我们使用一个2 d域不同的大脑寻找中风时轴向截面。测量是由50个等距接收器和发射器组在幽灵的头,,分别测量和产生电磁场。在上述情况下,标量亥姆霍兹方程的域 是一个很好的近似描述电场的非零组件。为了解决它,我们使用标准的索姆费尔德在二维辐射条件无穷 作为边界条件。在(1),是活跃的来源,复杂的波数的平方,这是通过公式复杂的相对介电常数有关吗。在这里,是测试波的角频率,和分别是真空磁导率和介电常数。因为我们使用索姆费尔德辐射条件作为边界条件,计算域离散包括适当的边界层(pml)吸收辐射提供,没有波来自外面。索姆费尔德辐射条件,亥姆霍兹方程有唯一解。

因为我们假设中风区域和周围组织由锋利的接口,我们引入水平集函数描述可能的病变的位置和形状。包含基于水平集函数的形状描述作为一个潜在的正则化因子,稳定逆重建。我们的目标是减少迭代剩余操作符之间的不匹配,它描述了物理测量数据和对应的猜测分布在感兴趣的领域。

我们开始不断的在所有的领域。发展,我们定义强迫项通过

在这里,剩余的邻导数算子吗关于,强迫项点最小二乘成本的下降方向;人工迭代时间,是一个方便的选择常数。邻导数可以有效地计算使用伴随配方(见[9,12])。数值离散化,我们到达以下迭代规则层次功能更新:

2.2。头模型

众所周知,生物组织之间的交互和电磁辐射强烈影响含水量的变化(例如,血液包含主要是水分子)。复介电常数电介质被定义为 在哪里表示相对介电常数,真空介电常数,电导率和象征虚数单位。有效的微波频率,即那些对微波可以穿透大脑内部通过头骨,在的范围(0.5 - 1)赫兹(8]。相对介电常数和电导率的值的大脑组织这是众所周知的频率范围10,13),可以有效地用于先验信息。最大的介电常数和电导率值对应于脑旋液(,)和血(,),而头骨和脂肪包裹体的最小值(,和,,相应的)。

之前信息的第二个来源在于统计摘要大脑配置,从任意一个正常的大脑图像数据库中提取。在本文的准备,我们获得100三维核磁共振扫描的集合,对应于正常(控制)患者的帕金森进展标记倡议(PPMI)数据库(http://www.ppmi-info.org/data),在图像数据归档神经成像实验室(IDA) (11]。每个三维图像由大约250二维切片对应的大脑在矢状平面视图,在不同的位置。我们使用这些2 d图像获得现实的数值幻影也获得数据模拟大脑的中风患者。图1说明了这些大脑核磁共振图像的三维配置,可视化的非商业医学可视化软件芒果(http://ric.uthscsa.edu/mango/)。

在收集100控制患者的MRI图像,在同样的高度,我们标记指数分配和介电性能的轴向截面映射真正的MRI图像强度已知介质参数范围(10]。最后,出血性中风模拟了包括不同大小的椭圆。中风介电性能记者血液病变来自[10,13]。

3所示。数值实验

3.1。测量配置

在我们的实验中,成像领域米²。等距,天线是座落在一个圆的米半径,发射微波的频率(0.3 - 1)赫兹的步骤赫兹,和接收散射信号。从头骨的形状可以为病人平均年龄相仿的使用结构反演算法和近似的散射波(9),我们可以假设在这个阶段的研究,病人颅骨的配置。周围的媒体应该是空气气氛。重建,我们使用一个网格像素,每个像素的广场米²。5%的高斯噪声添加到数值模拟的“真正的”数据。

3.2。大脑最初的猜测

鉴于大脑重建的逆问题的困难因为病态性,使用适当的初始猜测是决定性的。我们使用三种不同的初始猜测。首先,我们考虑ADC图,这是常用的(9之后),应用经典的逐像素重建(PPS)。

其次,我们有两个新的初始猜测来自一组100年的实际临床MRI图像控制病人。是逻辑假设大脑组织不同的病人通常类似的介电性能。然而,这种内部脑组织分布从微波数据不能恢复由于渗透率很低。因此,获得第二个初始猜测,我们建议平均映射方法(AMM),包括在计算一个“大脑平均配置”推导出平均分布的核磁共振强度,因此,组织密度,与介电性能的平均分布直接相关。计算一个mm初始猜测对于给定的病人,MRI头骨尺寸大小,我们的病人的头骨的大小。

其他新技术是代表方法(RM),获得的初始猜测是如下。考虑到介电常数的地图参考大脑,大小像一个mm方法,计算所有成对的差异(在我们的实验)。因此,这种差异的最大奇异值地图发现使用矩阵谱范数,,它提供了一个向量的长度为每个大脑前在我们的数据集,均值组件的这样的向量可以被视为之间的平均距离配置和其他大脑地图。图2(一个)描绘了距离分布的10个大脑值最低的。此外,因为他们有不同的群众,我们计算的方差,,所有的大脑;的分布与10个值最低如图2 (b)。最后,大脑被选为最能代表的集合大脑地图(最具代表性的地图)是最小的,提供了相应的色散也小。在我们的实验中,大脑地图标签既有一个最小的均值和方差,因此这是一个作为第三个初始猜测。

3.3。行程位置的结果

的选择上面描述的初始猜测,中风的位置是通过引入水平集函数初始值等于积极不断的在所有的领域,在域是由:ADC,紧随其后的是逐像素重建(我们命名这个ADC-PPS地图),一个mm映射,或RM地图。水平集函数演化使用(3)和(4),隐式地代表大脑损伤的形状。在我们的实验中,不同的位置和大小的大脑进行了分析检测。例如,一个mm算法的概率检测的中风的患者(96 100大小的病变检测成功),而对于RM技术,这个概率。

脑损伤检测的结果为同一患者不同的冲程位置如图3。每一行代表一个不同的检测方法,这取决于最初的猜测是:第一个显示了ADC-PPS情况下,第二个RM情况下,第三个一个mm的情况。最大的直径中风,这是位于大脑内部,不同mm。左列在图3情节病人的大脑“真正的”配置,和中央列显示重建的结果。最后,右列展示了进化的残差算法。在第一种情况下(ADC-PPS),这个进化提供了一个小跳后,介绍了水平集函数PPS阶段;注意,使用此方法,检测过程需要更多的迭代相比其他两个。在所有的实验中,中风是成功地检测和定位。检测到小范围的头液体,但他们可以排除“中风候选人”因为他们的位置是典型接近头骨。

评估最快的方法的有效性,也就是说,一个mm和RM初始猜测,人物4显示的结果为不同病人和病变的位置检测。行命令从上降低减少尺寸的模拟中风,最大的直径不同椭圆的mm。特别是,第一行对应中风的检测(8]。再次,第一列代表病人的大脑配置,和第二个节目RM重建结果,而第三个对应于一个mm的结果。成功和精确检测和位置在所有的情况下,即使对于深刻坐落中风。

最后,在图5,我们表明,健康的大脑,产生的地图不存在异常的区域。左侧面板对应于病人的大脑地图,中间的面板是重建的结果使用RM初始猜测,和右面板显示结果与一个mm初始猜测。一些“鬼魂”出现在RM的情况下,这可以排除,因为明确的对称。

如前所述,使用一个mm的主要优势和RM的初始猜测,从MRI数据库获得,是检测快速ADC-PPS相比。使用一个标准的电脑(GHz和GB RAM),这些初始猜测的检测只需要几分钟,而在ADC-PPS情况下,迭代的数量大约是十倍,这对于一个多频方法是计算昂贵,特别是在中风的情况下检测,快速诊断是至关重要的。在表1我们显示,中风检测所需的时间(以秒为单位);在所有的情况下,停止标准残差的方差的最后三个迭代在给定极限的值。

一个mm和RM技术的一个额外好处是,大脑地图提供与ADC-PPS比获得更现实的,它允许医务人员提供准确诊断大脑的中风。

4所示。结论

我们目前脑卒中检测技术,其主要特点是使用一个适当的初始猜测结构反演的迭代算法。这个由微波检测的重大困难的障碍是由于颅骨和脑液介电性能之间的相似性和血液。然而,我们表明,检测问题可以迅速并成功解决如果大脑的内部结构是由一个mm或近似RM初始猜测,这是来自一个2 d大脑地图数据库。在这两种情况下,检测只需要几分钟,比使用快得多,作为初始猜测,域映射由介电参数的平均值。中风的位置是准确的,即使是对于病变深刻位于大脑,虽然规模不是近似在所有的情况下。结果证实,使用微波的多频方法在(0.3 - 1)赫兹和适当的初始猜测是中风的有效检测,证明微波成像的高潜力快速,有效,成本和非侵入式系统。此外,最终的重建图像的质量促进的医务人员准确诊断脑卒中。

信息披露

数据用于本文的准备从帕金森获得进展标记倡议(PPMI)数据库(http://www.ppmi-info.org/data)。因此,调查人员在PPMI导致的设计和实现PPMI和/或提供数据,但没有参与的分析或写这份报告。PPMI调查人员包括在PPMI网站(完整的清单)。

确认

作者要感谢美国材料科学工程和化学工程的财政支持和帕金森病进展标记倡议(PPMI)访问数据库。PPMI-a公私伙伴关系是由迈克尔·j·福克斯帕金森氏症研究基金会和资助伙伴,包括雅培、Idec, f .罗氏公司有限公司,通用电气医疗集团,基因泰克和辉瑞公司