文摘

磁共振电阻抗断层扫描(MREIT)是一种新的医学成像形态可视化静态导电性导电的图片对象。最近,MREIT已迅速发展的理论,算法和实验技术和现在达到的阶段在活的有机体内动物实验。在本文中,我们提出一个软件,叫CoReHA 2.0代表第二个版本的电导率再现器使用谐波算法,为了方便在活的有机体内MREIT电导率形象的重建。这个软件提供了各种计算工具包括MREIT数据的预处理、识别的二维几何成像域和电极位置,和重建的横向扩展从MREIT电导率图像数据。特别是,在新版本中,我们增加了几个工具,包括ramp-preserving去噪,调和修补,当地的谐波算法处理的数据在活的有机体内实验。提出了软件将对该领域的研究人员有用的MREIT模拟、验证和进一步的技术开发。

1。介绍

最近,一个新的成像模式称为磁共振电阻抗断层扫描(MREIT)引入了,使得高分辨率成像的层析电导率分布的生物对象(1,2]。技术包括(i)电流注入一个导电物体如动物或人体通过表面电极,(ii)诱导内部磁通密度测量使用核磁共振系统,通常只有分的诱导磁通密度,在那里主要是轴平行于磁场的磁共振扫描器,和(3)电导率重建通过求解非线性边值问题与注入电流和磁通密度测量,采用有限元方法。尽管看起来直接重建电导率分布所描述的三个步骤,计算涉及到几个创新方法包括磁通密度估计、数据验证、分割、和解决前进/逆问题。这些特定的计算不能通过现成的有限元软件包;因此,需要开发一个用户友好的软件和图形用户界面(GUI)对于那些希望重建电导率分布。在这些请求,我们开发了一个软件,叫做CoReHA [3,4)即电导率再现器使用谐波算法,使用vc++ MFC 6.0(6.0微软基础类库)和OpenGL微软Windows操作系统。基于谐波算法(5),CoReHA支持所有程序从原始数据的预处理通过直观的电导率成像可理解的图形用户界面,更具体地说,原始的数据转换讨论数据,数据验证,细分为数值计算工具,使用有限元方法向前/逆问题的解决者,和2 d / 3 d数据视图以及直方图。这个软件是一个主要的工具来促进多边MREIT和拿出成功重建的研究电导率成像在许多研究[4,6- - - - - -8]。

在的阶段在活的有机体内MREIT实验,我们必须解决的改善信噪比(信噪比)的测量数据,因为数据弱强度由于低的注入电流安全指南。此外,先生可能存在信号无效区域在动物或人体的噪音水平过高,因此,产生不确定的影响。为处理这些技术问题,开发了几种方法,称为坡道保持去噪(9),谐波修复(10),和当地的谐波算法(11]。将这些新特性,我们释放CoReHA的第二个版本在活的有机体内MREIT实验。提出了软件领域的研究人员有用MREIT以及实验研究在活的有机体内动物和人类的实验。从网站CoReHA是可用的http://iirc.khu.ac.kr/。

本文组织如下。节2MREIT系统介绍和相关作品解释道。简要说明之前的版本的软件给出全面了解我们的工作部分3。新工具的细节处理的软件在活的有机体内阶段问题提供了部分4。最后,我们在部分关闭5结论和未来工作的讨论。

2。MREIT和相关工作的基础

我们简要地解释如何使用磁共振扫描器内部磁通密度作为一种工具来捕获图像,和磁共振扫描器的磁场方向。让一个导电主题占据一个三维的域与它的边界和电导率分布。如图1,我们将对电极和沿着为了注入电流一种脉冲的定时同步脉冲序列先生。注入电流产生的电流密度满足以下椭圆方程: 在哪里。同时,磁通密度由毕奥萨伐尔定律给出如下: 在哪里磁通密度的电极,电线等。请注意,在。然后光谱仪先生提供了复杂讨论数据这是受在以下方式。鉴于目前注射,我们有 在哪里先生是一个传统的级图像,任何工件系统的阶段,rad / T·s的旋磁比氢、和当前在秒脉冲宽度。的离散傅里叶变换讨论数据在(3复杂),我们获得以下图片: 提取数据稳定,同时消除工件系统的阶段,我们注入反方向电流提供柜台的一部分在(4),这样我们得到 分工由其计数器部分导致

MRCDI [12和早期MREIT13- - - - - -15使用测量的三个组成部分这需要先生扫描仪内部的旋转。然而,经验表明,这些旋转是不切实际的,也导致其他问题,如失调的像素。因此,为了使MREIT技术很容易适用于临床情况下,我们应该只使用电导率数据重建。

在谐波算法(5,16,17这是第一个建设性的基于MREIT算法,我们将两个独立的电流和通过两对电极表面和分别得到两个生讨论数据。每个注入电流的数量由目前的振幅和时间的乘积。修改旋转回声脉冲序列同步与当前注入通常是用来描述在实验工作5,18,19),而和从公式(6)。然后重建算法是基于以下标识: 在哪里 和和是和组件的感应电流密度,分别。我们现在使用谐波电导率重建过程CoReHA算法,包括六个步骤。

步骤1。我们让电流和通过对表面电极和分别和获得讨论数据为使用磁共振扫描器。

步骤2。我们生产一个级先生的形象和诱导磁通密度从讨论数据为由(6)。

步骤3。使用先生级图像,我们执行分割和。在这里,我们使用level-set-based分割。

步骤4。我们设置初始猜测在。

第5步。我们解决这个问题1),。

步骤6。我们解决 与边界条件 在哪里和二维拉普拉斯算子和梯度运营商吗平面分别一个二维片垂直于设在,二维表面法向量。

注意,在谐波算法(5,16),步骤5和6是重复从直到收敛。为了保证收敛的谐波算法,电导率值的边界应均匀电导率分布的对比认为足够小(16,17]。但是,在一般情况下,动物和人类的电导率分布相当不均匀(11]。同时,完成的迭代过程中,我们必须为3 d解决沉重的代价计算问题提出问题(1),相关的,例如,3 d分割、三维网格生成和3 d问题解决者。幸运的是,对于临床的目的,它足以找到了电导率影像,而不是真实的,因为重建缩放的反映真实的电导率对比的细节时,电导率对比度很低(11]。因此,在CoReHA,我们迭代步骤5和6只有一次。由于同样的原因,在步骤5,我们解决一个简化的问题 而不是(1)。此外,在步骤6,我们采用边界条件 替换(10)。注意,三维拉普拉斯算子可能不是无效由于实验的情况。因此,CoReHA支持2 d和3 d的拉普拉斯算子。

3所示。CoReHA 1.0:多边研究

CoReHA实现步骤2通过6的谐波以来算法步骤1是关于实验使用磁共振扫描器和EIT设备。在本节中,我们简要描述每个步骤1.0 CoReHA对于理解整个软件包。

MREIT实验后,一个可以执行阶段应用快速傅里叶变换提取过程的部分2以及获得先生成像的大小。对于这个计算,我们使用FFTW [20.),一个著名的快速傅里叶变换库,获得(4)(3)。自在(6)包装由于分支切割参数算子,我们应用戈尔茨坦的算法(21为二维相位展开。请注意,即使数据是连续的飞机由相位展开,我们不保证的连续性方向。为了验证的连续性沿着方向,CoReHA支持验证工具。因此,如果验证失败,一个人应该下降在防止工件来自错误的拉普拉斯算子的计算。

为了得到成像领域,我们已经使用数据恢复方法(SRM) [22)先生的形象,这是一个level-set-based分割方法。后的边界对象包括电极由SRM分段,一个可以额外的手工工作配置对象没有电极或修改局部几何。分割后,可以生成三角形网格的数值计算。三角测量,我们采用三角形23)是一个著名的开放源码软件的二维三角。

计算(11)和(9),我们实现的标准有限元方法和应用共轭梯度(CG)矩阵求逆的方法。自动生成的三角测量的大小取决于给定的几何信息和它的规模足够小的像素大小。当然,一个可以调整大小的三角测量的目的。

CoReHA 1.0的详细信息,请参阅[3]。

4所示。CoReHA 2.0:为了更好的成像质量

在本节中,我们详细描述第二个版本中的新特性CoReHA来处理在活的有机体内MREIT实验。

4.1。预处理:坡道保留去噪

安全的话题在活的有机体内实验中,注入电流的数量应该减少不到几毫安级。的信噪比数据也直接受到噪声的影响。因此,需要一个合适的去噪方法获得重建图像与噪声降低工件。让我们考虑重建身份(7去噪算法的推导过程。显然,电导率分布的变化成正比的拉普拉斯算吗如果数据矩阵是可逆的。当我们应用去噪算法,结构坡道应该保存,以防止异常形状的变化或错对齐的位置。对于我们的更好的理解,我们说明了一个简单的例子使用修改后的Shepp-Logan幻影。我们使用的计算电流密度(11垂直)相同的电导率分布在图2(一个)。应用毕奥萨伐尔定律(2),我们获得数据如图2 (b)。我们可以看到的斜坡结构反映了电导率的变化分布如图2 (c)。为了保持在去噪斜坡结构,我们采用基于结构张量的非线性扩散方程方法(9,24]。

为了完整性,我们总结的结果9,24]。让我们考虑结构张量定义为 在哪里 减少噪音,我们解决以下非线性PDE配合结构张量: 与 在哪里片是一个二维的地区吗数据,是的元素,和最大和最小特征值的吗分别和相应的归一化特征向量,是由元素(元素)的卷积吗与二维高斯内核的标准偏差。CoReHA的新版本中,用户只考虑的参数,总扩散时间的去噪算法。通过大量的数值研究[9,24),我们发现去噪结果强劲的张量正规化。的噪音水平只影响。因此,我们修复在这个版本中,这似乎是足够的时间来调整扩散张量。注意,只有有效的去噪算法当用户认为的二维拉普拉斯算子因为上的扩散过程飞机。更多细节,请参阅[9]。

4.2。预处理:谐波修复使用,数据

让我们重新审视(6)。在当地的区域,在那里,叛逃严重放大的噪声是由于分裂过程。以前版本的CoReHA为了克服这个困难,手动分割工具提供的提取问题地区谐波修补算法(10求解泊松方程。然而,手动分割导致user-dependent重建结果。处理这种情况下,我们假设叛逃地区低,大小和其电导率分布均匀。然后,我们通过阈值自动选择叛逃地区先生的数据。图3显示了一个示例叛逃的选择区域的阈值。在CoReHA的新版本中,我们考虑的先生的最大大小的数据作为一个阈值。将ramp-preserving去噪,我们另外应用各向同性扩散在叛逃地区足够的时间。用户不需要考虑如何叛逃区域分割;因此,保证没有用户依赖电导率重建的鲁棒性。

4.3。重建:本地谐波算法

我们支持修改本地谐波算法(11)成功重建直接扣除叛逃地区。让是一个本地区域没有背叛吸引了我们的利益。然后,我们在当地重建的电导率解决(9)和(10在当地的地区)而不是整个域。为了解决(9)和(10),我们使用一个有限元方法在选择三角形网格和应用共轭梯度(CG)矩阵求逆的方法。CoReHA 2.0支持一个用户界面绘制和操作添加或删除点的多边形局部区域。是有用的,当用户想要看到一个小局部变化的电导率等当地大脑或骨盆。在图4 (c),我们看到重建的电导率由局部放大噪声严重污染。但是,图4 (d)显示了成功重建当地的大脑区域的当地的谐波算法。

4.4。额外的工具

由于水和脂肪之间的不同物理性质,测量信号可以转移脂肪地区先生,自从磁共振扫描器假定旋转isochromats在拉莫尔进动频率的水。因此,信号可能会变得空虚,先生和重叠图像产生的动物和人体实验。为了克服这个困难,新版本的CoReHA包含使用3点Dixon的化学位移校正方法(25]。在讨论数据转换,可以使用用户界面操作信号先生提供分离水和脂肪图像先生的更多细节,参见[25]。

此外,我们实现了许多有用的功能来帮助我们理解,先生和电导率的图像,例如,放大windows和先进的校准和调整。图5是一个快照CoReHA 2.0,显示新引入的特性。

5。结论和未来的工作

在本文中,我们提出了新特性在一个软件包,叫做CoReHA 2.0,处理的数据在活的有机体内MREIT阶段。在这个版本中,我们提高了预处理过程基于斜坡保持与先生去噪与谐波修复数据信噪比增加中的数据在活的有机体内实验。同时,我们提供了一个用户界面为当地谐波算法的重建局部感兴趣的地区。提出算法的性能结果和方法给出了(26]。注意,CoReHA重建电导率的对比图片。对于医学诊断,对比图像就足够了。然而,最近真电导率的必要性脱颖而出。对于真正的导电率图像重建,我们需要一个subject-dependent三维分割和建模工具,三维去噪算法,和3 d有限元解算器和高阶方法更精确的计算。

利益冲突

本文作者声明没有利益冲突与CoReHA 2.0软件。

承认

这项工作是支持的联盟- 2011 - 0015399。