三维可视化方法基于EIT膀胱充盈考试

文摘

电阻抗断层成像(EIT)的研究应用在医学考试深化,我们试图产生人类膀胱的3 d图像的可视化。摘要平面电极阵列系统将引入测量平台,提出了一系列可行的方法来评估膀胱的模拟卷,以避免过度充盈。结合正则化算法提高了空间分辨率和礼物区分素描的干扰背景,这为我们提供了可靠的数据从反问题进行三维重建。通过检测边缘元素和追踪丢失的信息,我们从噪声中提取对象的定量形态学特征和背景。初步进行了测量,结果表明,该算法克服了缺陷的洞,突起,废墟中重建。此外,目标的位置大约在空间和体积可以根据网格的有限元计算模型,和这个特性没有实现之前的2 d图像。

1。介绍

膀胱充盈使欲望小便当膀胱包含一定数量的尿液。但对于无意识长老,一些残疾人与脊髓损伤或患者泌尿疾病,这不会发生。尿失禁或缺乏控制膀胱是一个尴尬的问题,如果许多病人需要专业的护理。和护理的工作可能会大大减少,如果检测到排尿和警觉。在临床,解决这一问题的传统方法是导致尿导管插入膀胱。但插管是侵入性和不适合大多数病人,因为它可能会导致尿路的继发感染。一种实时测量是超声成像。研究人员已经开发出超声膀胱体积测量设备评估膀胱体积。然而,这些设备不方便连续监控,而且,极大地影响了超声图像的人体腹腔内气体(1,2]。

几个调查人员在过去20年里已经证实,人体组织和体液的电特性明显不同,表明测量这些属性有明显的临床潜力(3]。电阻抗断层扫描提取生物医学信息没有创伤和生成实时图像,这考试是没有必要的直线,以避免intra-peritoneal气体感情。因此,这一技术应用于测量和可视化膀胱的阻抗变化。

正如我们所知,充盈膀胱位于小腹下一点。由于病人的腹部的不同生理和结构特点,传统的封闭的EIT系统很难满足不同形状和位置的集中检测(4]。因此,我们选择了平面阵列EIT系统由于其操作方便(5]。为了解决这个问题缺乏有效的先决条件在过去的研究3 d体积估计,我们提出一个64个电极系统矩形阵列注入和测量的适应性组合模式(6]。该系统具有可调的多频,精度高,便携,灵活应用,非常适合长期临床监测通过适当的升级。

限制了三维EIT发展的另一个原因是缺乏适当的算法。前面的算法应用于EIT包括过滤投影(7),光谱展开法(8],牛顿一步错误重建[9)、遗传算法(10),加权最小准则法(11),其中大部分面临严重病态性问题和大量的计算。通过分析各自的优势和劣势Tikhonov [12和强烈逆风合法化9],我们开发了合并后的正则化算法能预期的空间分辨率的三维EIT,确保更均匀阻抗估算深度和更深入的调查。

因为目标的边界或结构通常包含在细胞的三维图像,边缘检测和重建的表面重建蒙电阻抗的三维图像分析的重要研究问题(13]。的等值面是一种常见的近似边界面在生物医学图像。然而,固定值iosurface不宜在EIT逆问题近似边界表面由于大错误的结果14]。适应当地的复杂边界表面的差异,我们已经改进了文献[的工作15]。形成的新方法,通过构造自适应逼近目标的边界面与当地不同的表面补丁在不同的地区。因此,近似精度大大提高。

2。材料和方法

2.1。系统描述

由于不同生理和结构特点的病人的腰部,开放式EIT系统图1(一),只需将测量探头到目标,可以使测量,避免常规电极粘贴的麻烦。一个测量探针与背电极的电极阵列信号地放在病人的背部,使目前的均匀分布到体内更深层次的检测。测量和重建领域电极阵列和电极之间的区域。

在考试中,64个电极的正弦电流注入,流出电极图1 (b)。测量从其余的63个电极。在每次考试中,我们将获得从激发独立测量,大大增加了可用的数据量与最新报道的方法相比,作为胸部检查32电极轮(箴言= 992测量)(16)和固定电压源测量分乳腺癌检测(17]。

这个系统具有恒流源的特点,良好的抗干扰能力,低输出阻抗,深度检测区域,由医疗力量和与笔记本电脑通过USB接口如图1 (c)。而用于长期监测,设备可以使用锂电池供电的替换,蓝牙通信和belt-contact电极阵列,使申请住院病人或者病人在家里。

2.2。EIT逆问题

反问题计算的过程内部电导率分布基于边界电压。EIT图像重建是一个非线性不适定的问题,只有演绎的阻抗测量提起的近似。原则上,足够小扰动在电导率可以通过考虑重建足够精确的线性问题。在EIT,通常从一个已知的和均匀分布,一套测量是聚集。在序列中,扰动发生导致一个新的因此一个。计算雅可比矩阵介绍了一个计算方法(18)基于离散形式的不同成像技术中使用的线性提出问题

在(1)只收集的物理边界的体积吗通过计算: 在这表示向量的模拟测量来自向前计算基于一个模型。

最小二乘法(LS)可以用来解决(2):

线性最小二乘问题,雅可比矩阵很坏脾气的,单一的。这个问题是正则化矩阵,以弥补好条件和解决一个新问题。的通用版本Tikhonov正则化方法: 在哪里是Tikhonov正则化参数,是一个矩阵,定义了一个标准的解决方案“大小”来衡量。通常,代表第一或二阶导数算子。如果是单位矩阵,那么Tikhonov问题是标准形式。所以我们可以得到的解决方案(2)~ (4):

任何大型振动阻尼的影响。一个单位矩阵添加扩展雅可比矩阵使稳定的解决方案。但条件数表示不确定性的敏感性还大,解决方案的副作用造成的平滑,单位矩阵(9]。

减少条件数和副作用,我们结合Tikhonov正则化与强烈逆风类型正规化。在强烈逆风正规化,正则化矩阵是一个简单的对角权重对应于第一和第二不同运营商。方程是 在哪里是强烈逆风正则化参数和表示对角矩阵,也代表了一个近似的失踪的一部分映射的二阶导数19]。

在2 d领域强烈逆风正规化运作良好,但不能纠正这个错误造成的噪音在3 d模型这是一个很不合适的问题。Tikhonov正则化可以纠正这个错误造成的虚弱的声音,也有平滑的副作用引起的身份。如果这两种方法结合,条件数会减少(在表1),因此,一个更好的图像。结合正则化方法的方程可以写成

不同的算法的重建结果之间的比较和实验,包括参数选择和讨论,已经在以前的工作20.),合并后的正则化被证明是有效地消除错误和展示更好的空间分辨率等目标的位置和大小。

2.3。有限元网格和阻抗的计算

计算离散的三维空间内阻抗,我们首先要进行四面体有限元网格在整个测量空间如图2(一个)。在随后的实验中,例如,长方体幻影是网状的到79年307有限元素14 876节点空间。然后,雅可比矩阵可以通过获得完整的电极模型通过计算每个节点的电压与分析方法21]。然后结合正则化矩阵可以推导出雅可比矩阵,通过选择适当的参数和。最后,空间分布的电阻抗边界条件的模型可以近似的电压测量电极。虽然离散阻抗计算的准确性从联合正则化和大改善,仍有电极周围的干扰,我们可以看到从图2 (b)。另一个问题是,逐渐电阻抗的变化,如果我们不能画的实际边界异常埋在背景。因此,我们必须制定一个可行的和可靠的方法来消除噪音,勾勒出物体的边界,3 d重建图像与边界面检测领域。

2.4。边界检测

在许多情况下,边界表面的gray-level-based像样的等值面可以独立的体素属于一个对象从像素点属于背景,因此可应用于3 d图像的分割22]。然而,阻抗近似得到逆问题的高水平的噪音通常不适用于直接计算等值面。目标对象的边界通常在强度值有很大的差异的背景下,他们实际上是steplike边缘表面,定义为表面强度的变化值出现的地方。容积图像可以被视为潜在的三维连续函数的离散采样网格点的三维常规电网。

体积内的边界面图像可以被认为是隐式定义中包含连续表面连续采样体积的区域形象。记得,在一个体积的形象,不同的结构通常对应于不同的图像强度。因此,阻抗强度的两侧的边界表面结构在一个容积图像发生急剧的变化。这样一个边界面属于steplike边缘表面,因此它是一个连续的零交点表面具有高梯度值。数学上,三维图像中的边界可以提出如下(23]: 在哪里是一个预先确定的梯度阈值,表示的拉普拉斯算子的功能,代表的gradientmagnitude功能。可以选择其他的方法用于选择梯度阈值在2 d图像的边缘检测24]。

自确定容积图像的边界面,可以执行后续处理,以减少噪音和提高重建质量,将在以下部分中进一步阐述了。

2.5。边缘元素检测

电阻抗是采样的四面体网格如上所述,和所有这些四面体形成一个连续的3 d图片占用的空间。Steplike边缘表面体积通过,或包含在一些四面体。所有四面体元素分为两类:那些由steplike边缘通过,其余的没有。我们第一次检测边缘元素,然后计算steplike边缘在每个边缘元素。为每条边元素,因为steplike边缘穿过它,至少有三个steplike其边缘交叉的边缘。不失一般性,我们假设边缘连接一个四面体的顶点和。根据文献[23),如果一方的四面体与边缘表面相交,两个端点在一侧的部分,分别有一个高值的梯度,及其拉普拉斯算子值,是不同的迹象。

在边缘元素,每个边缘分割的有以下特征:(1)顶点都高梯度值:,(2)两个顶点是一对零交点点:。

因此,通过标记边缘表面相交以及确定四面体的三条边由边缘分割的表面,我们会发现边缘元素和定位边缘表面的三维图像。

2.6。提取和重建

在检测边缘元素,有真正的元素包含边缘表面,除了pseudoedge元素造成的噪音和对象的细节。pseudo-edge元素,通常只是一个小的集合相互关联的四面体,四面体包括边缘的表面,通常是一个相对大量根据膀胱充型过程的特点。因此,从边缘元素是否共面,我们可以提取更大的连接设置的小公司。

模型中的所有四面体元素分为水平切片,每一片包含不完整的种子元素代表边缘表面(在图3),可以跟踪对象的边缘表面。如果边表面相交,一脸边元素,共同面对的相邻四面体是不可避免的一个边缘元素。这个定义源于该地区日益增长的方法,该算法使用3 d区域增长的方法(25]。通过检查邻元素满足共面条件,种子生长在原始的区域,直到目标区域不长了。由于这个属性,我们可以跟踪和重组边缘最相似元素对象,尚未发现的,从确定种子的元素。

每条边元素包含一块边缘表面实际上是零值的等值面拉普拉斯算子函数的三维图像。通过计算的零交点表面拉普拉斯算子在每条边元素,最终,steplike边的三角模型。从每条边元素,表面补丁可以提取使用游行的多维数据集及其改进算法作为多边形近似。该算法保证相邻边的表面补丁中提取元素可以拼接在一起,构成一个多边形表面模型(26]。

3所示。结果与讨论

3.1。实验平台

成像重建的过程说明,验证了应用该算法从一个实验可行性试验获得的数据集。聚碳酸酯的长方体幽灵了,长18厘米,宽15厘米,高10厘米如图4(一)。的每个电极的电极阵列,直径4毫米,8毫米之间的差距,被放在地面上表面和背面电极被放在下表面的中心。电流密度模拟模型在图表示4 (b),我们可以配置以下电流密度在中间区域的电极阵列显示更大更高的灵敏度。

实验是由使用琼脂的0.1 S / m(在200 kHz)为背景,中间不同大小的长方体洞中包含(详细的背景部分3.2)。洞里充满生理盐水墨汁的下降,电导率措施0.892 S / m的梅特勒-托利多手持便携式液体电导率测量仪SG7,然后是覆盖着厚1.5厘米0.1 S / m琼脂一样的背景。因此,生理盐水被包裹在琼脂模拟尿液在膀胱。

生理盐水的电导率随频率、相对急剧变化,以区别于琼脂发生在200 kHz的频率(27]。此外,也有严格的规定限制了电流注入身体,小于10马100 kHz的频率或更高频率(28]。因此,我们设置当前波形频率200 kHz的振幅10马。injection-and-measurement策略的部分2。1描述。

3.2。初步的数据分析

人类能够持有的完全完整的膀胱约1升的液体。然而,强烈的尿意通常发生在膀胱包含大约200毫升的尿液,这值应该考虑年龄和身体的图(小29日]。所以我们选择了不同体积的生理盐水模拟实验中的尿液,如数据5(一个)- - - - - -5 (d)红色的。他们分别0毫升图5(一个)4厘米* 4厘米* 4厘米,在图64毫升5 (b)5厘米* 5厘米* 5厘米,在图125毫升5 (c),8厘米* 8厘米* 5厘米在图320毫升5 (d)。只要这些卷能够估计,我们能够预测正确的时刻排尿还是体积达到临界值。

数据5 (e)- - - - - -5 (h)说明了2 d图像投影直接采集数据没有任何算法应用。这意味着图像的颜色反映了对应的电压测量电极的阻抗。我们可以算出结果在角落由于边缘效应与扰动数据的容器5 (e)和5 (f)。随着体积的增加在数字5 (g)和5 (h),蓝色区域表示低阻抗增加,但显然,形状不规则,没有任何深度信息。结果,诊断是模棱两可的,激励我们改进结果利用更优化的方法和算法。

3.3。三维重建和讨论

重建的三维表征扰动从上面所示的实验。图6(一)重建的图像从4厘米* 4厘米* 4厘米生理盐水,数据吗6 (b)和6 (c)是相应的侧面和顶部视图。从这些我们可以算出,重构目标的位置基本上是相同的,而目标从立方转移到圆的形状。这是因regularization-based算法应用最小二乘方法,这是不同于投影(7)和遗传算法(10],靠近扰动一般,以防急剧变化的波动性以及一些对象细节省略。从其他两卷数据重建6 (d)- - - - - -6(我)反映了类似的特征。此外,我们可以指出,尽管体积增加,变形越来越严重,因为传感器阵列相比相对较小的体积。结果,算法的灵敏度下降和图像恶化,因为范围狭小的边界条件。

准确地估计物体的体积,坦克模型网格的间隔1毫米坐标。我们可以判断整个空间被分成多维数据集。每个立方体的体积毫升,每个节点的数据集可以在表面或边缘包围。在这里,我们定义的多维数据集至少4 noncoplanar顶点的边缘表面被认为是有效的。在我们的实验中,包括立方体图的数量6(一)是62783年,图的数量6 (d)是115429年,图吗6 (g)是307725年。相应的估计量是大约62.8毫升,115.4毫升和308.7毫升。比较与原点体积估计,图7(一)表明模型4 * 4 * 4的估计是几乎相同的实际体积,即使他们的形状是不一致的。而5 * 5 * 5和8 * 8 * 5模型的估计低于实际的体积误差小于10%,仍在可接受的水平。

异常的位置定义的质量中心位于HA在重建图像 在这里,是位置向量(域内)。位置误差是一个品质因数定义为比例差异重建图像的质量中心的位置HA组的质量中心生成异常。较小的PE表明重建的图像更接近目标对象的中心。

当我们考虑盐溶液的电导率是均匀的,起源的中心应该在长方体的中心。在图的位置误差7 (b),配置显示各种不同的轴相对位置错误。虽然在不同的模型,结果表明非线性误差百分比一般之间~。我们也可以找出错误在绿色是设在相对比- - -设在其中超过10%。因为高灵敏度的物体靠近电极阵列,这是造成电流密度分布和有限元素顶部比底部小的算法。此外,我们意识到,随着目标的大小增加尤其是8 * 8 * 5的模型,目标是接近边缘的电极阵列,即位置错误增加。

利用联合正则化算法和结合边缘元素过滤和重排,3 d图像能显示图像定性评价。重建的目标和背景之间的差异显著。总的来说,目标的位置很容易区别,然而重建对象没有直接与原有的确切形状相对应。这个实验表明,可以获取和本地化可靠的电导率变化的3 d图像,雇佣65个频道,给出的结果是大大优于传统的方法和对目标高度近似。

4所示。结论

本文解决的问题呈现EIT三维重建的方法和目标识别、目标预测的尿液在膀胱体积。提出的算法的性能研究和证明了数学博览会。边界内表面3 d图像的近似问题也描述,它是应用不仅降低系统噪声导致洞,突起,在重建和碎片,但也救我们容易识别和计算视觉图像。重建图像提供更多的信息,包括深度和体积,从背景和对比。

总之,EIT图像重建是一个非线性和不适定反问题的空间变异估计。不确定性引起的这些属性防止EIT图像高分辨率。这些初步结果表明足够的有限元建模的阻抗分布在腹部,适当的反问题,跟踪算法选择启用该技术适用于例行膀胱体积测量。

这种方法方便应用与图像重建空间变异,承诺提供一个联合分布和材料识别和估计在一个单一的测量过程。它得到一个替代方法报告膀胱充盈,而不是报告的压力和超声图像,我们可以现在临床医学可视化和提取某些边界表面结构。

承认

这项工作得到了中国中央大学基础研究基金(没有。CDJZR 10150021)。

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