电阻抗成像系统的设计

2010年第29卷第9期传感器与微系统（Transducer and Microsystem Technologies）128电极电阻抗断层成像数据采集系统设计赵立平，陈香才（郑州大学物理工程学院，河南郑州450001）摘要：以实现旋转电极法电阻抗断层成像数据采集自动化为目的，设计开发了一种基于NIOS II处理器、拥有128个电极的旋转电极法电阻抗断层成像数据采集系统。

进行了数据采集实验，在PC机上获得了采集结果，验证了系统的可靠性。

关键词：电阻抗断层成像；旋转电极；NIOS II处理器中图分类号：R318文献标识码：A文章编号：1000—9787（2010）09—0083—03Design of electrical impedance tomography data acquisitionsystem based on128electrodesZHAO Li-ping，CHEN Xiang-cai（School of Physical Engineering，Zhengzhou University，Zhengzhou450001，China）Abstract：In order to achieve the purpose of automation of data acquisition of rotating electrode electricalimpedance tomography，the128electrodes rotating electrode electrical impedance tomography data acquisitionsystem based on NIOS II processor is designed．Data acquisition experiment is carried out and the results iscollected on the computer，the reliability of the design is verified．Key words：electrical impedance tomography（EIT）；rotating electrode；NIOS II processor0引言电阻抗断层成像（electrical impedance tomography，EIT）是生物电阻抗成像技术中的一种，是新一代更为有效的无损伤功能成像技术，是当今医学成像领域的重要研究课题之一。

第一章绪论进入21世纪，生物医学工程迅猛发展，如何将先进的科学技术用于人体医学检查及各项机能测试，从而提高人类对疾病的早期预防和治疗，增强机体功能、提高健康水平一直是人们共同关心的问题。

因此，人们对医学检测手段的要求越来越高，检测方式已从人工主观检测发展到现在的主客观相结合。

特别是医学影像技术的出现，使疾病的诊断更加客观和准确。

然而，通过医学实践可以发现单一形态影像诊断仪器不能满足疾病早期诊断的需要，形态和功能相结合的新型检测系统是医学发展的需要，形态和功能相结合的新型检测系统是医学发展的需要。

向功能性检查和疾病的早期诊断发展，向疾病的康复和愈合评价延伸，正是现代医学发展所追求的目标。

电阻抗成像（Electrical Impedance Tomography,EIT）技术，是以生物体内电阻抗的分布或变化为成像目标的一种新型无损伤生物医学检测与成像技术。

它通过对生物体外加一定的安全激励电流，测得生物体表面电压信号来重构生物体的阻抗分布。

由于生物组织阻抗特性差别显著，因而电阻抗成像结果明显。

利用EIT技术，可以显示生物体组织的阻抗分布图像、阻抗随频率变化的图像、生物体器官生理活动（如呼吸、心脏搏动）时阻抗变化图像。

由于采用外加安全电流激励，是非侵入检测技术，且是功能成像技术，在研究人体生理功能和疾病诊断方面有重要的临床价值。

它具有简便、无创廉价的优势，可作为对病人进行长期、连续监护的设备，对疾病的早期预防、诊断、治疗及医疗普查都具有十分重大的意义，一直受到众多研究者的关注。

第一节医学影像技术概况医学影像技术是用各种成像装置采集人体内部解剖学、生理学、病理学和心理学的信息，并实现可视化的科学。

医学影像技术涉及物理学、生物学、医学、电子信息技术等多科学领域，是典型的跨学科领域。

医学图像是真是物体信息的反映，但还不是真实物体的镜像。

到目前为止的所有成像设备只能采集人体的部分信息，某种特定的医学影像是经过数学方法的反演之后得到的被成像人的特定位置在某一时刻部分信息的可视化表达。

三维电阻抗成像系统设计开题报告一、研究背景及意义电阻抗成像技术（Electrical Impedance Tomography, EIT）是指通过在物体表面或内部施加一定的电压，测量相应位置上的电流，并通过处理这些电流测量数据，利用计算方法来重建物体内部电阻率的分布及其变化情况的一种无创成像技术。

EIT技术不仅可用于医学成像，还可用于地球物理勘探、材料检测和化学反应监测等领域。

目前的EIT系统大约可分为两类：平面EIT系统和三维EIT系统。

平面EIT系统通常仅能提供被成像室内媒质平面内的电阻率分布图像，其成像分辨率较低；而三维EIT系统可以实现对整个被成像体内部电阻率的精确定量化分析和成像，具有更高的成像分辨率和灵敏度，因此在医学、工业等领域中具有广阔的应用前景。

因此，本文旨在设计一个三维电阻抗成像系统，实现对不同物质或器官内部电阻率分布的定量及定性检测，为医疗、工业等领域的研究提供技术支持。

二、研究内容与技术路线本文将采用以下技术路线设计三维电阻抗成像系统：以多个电极为边界，施加数个直流电压或交变电压，测量多个位置上的电流响应，以此重建被成像体内部电阻率分布图像的数学方法。

系统框架包括硬件设备、数据采集和重建算法三部分。

1.硬件设备。

设计实验装置，包括多电极电压施加器、电流采集器、AD转换器、高速数据采集卡等，并根据被成像物体特性的不同，选定适应的电极排列方式。

2.数据采集。

根据设计的实验装置和选定的电极排列方式，采集相应位置上的电流响应数据，并进行预处理和滤波。

3.重建算法。

采用反问题的数学方法，将电流响应推导成电阻率图像，以此重建被成像物体的内部电阻率分布图像。

三、预期研究成果本文设计的三维电阻抗成像系统可实现复杂器官或物质内部电阻率的定量化检测，具有广泛的应用前景。

四、拟解决的难点及解决方案1.电极排列方式的选择。

根据被成像物体特性选择合适的电极排列方式，可提高实验精度和成像分辨率。

2.数据采集和预处理。

基于虚拟仪器的电阻抗断层成像测量系统设计李日辉;李雅宁;吴俊鹏;李伟波;高金武【摘要】电阻抗断层成像技术是一种新兴的功能性成像技术,数据采集和处理是电阻抗成像的关键环节.本文设计了一个基于虚拟仪器的电阻抗成像测量系统,阐述了如何快速搭建一个实用性强的测量系统.硬件设计方面使用美国NI公司的DAQ数据采集卡作为核心,简化了整个系统的硬件结构,提高了系统的稳定性和精确度.软件方面使用LABVIEW进行激励-测量方式控制以及后期数据处理.经过实验,初步验证了系统的实用性.使用虚拟仪器,为搭建高性能、扩展性强的电阻抗断层成像系统提供了一个新的方式.【期刊名称】《中国医疗设备》【年(卷),期】2014(029)003【总页数】3页(P11-13)【关键词】虚拟仪器;电阻抗成像测量系统;LABVIEW【作者】李日辉;李雅宁;吴俊鹏;李伟波;高金武【作者单位】中山大学工学院,广东广州510006;中山大学工学院,广东广州510006;中山大学工学院,广东广州510006;中山大学工学院,广东广州510006;中山大学工学院,广东广州510006【正文语种】中文【中图分类】R197.39电阻抗断层成像（Electrical Impedance Tomography，EIT）技术，是基于生物组织电学特性（如电导率）的不同，通过给生物体注入一定的安全激励电流（或电压）信号，测量生物体的体表电压（或电流）信号来重建人体内部的电阻抗分布。

EIT作为一种新的医学成像技术，具有无损伤、功能成像和医学图像监护三大突出优势[1-2]。

在近年来受到国际学术界的广泛关注，并呈现出很好的应用前景[3-4]。

在目前的电阻抗成像系统中，大多都是基于DSP和FPGA的协调工作来采集数据并处理数据，把处理后的数据送到PC机进行图像显示[5,6]。

但是这种基于硬件为主的数据采集系统设计通常硬件结构比较复杂，以求达到较高的稳定性和精度。

因此本文将虚拟仪器引入到了电阻抗断层成像系统的设计中。

关于医学电阻抗成像系统电极结构优化设计【关键词】电阻抗成像关键词: 电阻抗成像;有限元模型;电极;优化设计摘要:目的研究医学电阻抗成像（EIT）系统电极结构对敏感场分布的影响.方法设计一个具有边界强制等势点的有限元模型，通过仿真，分析了复合电极宽度对敏感场分布的影响，并进一步对不同激励模式，敏感电极的结构尺寸进行了定量的优化设计. 结果当电极覆盖比率为57.1%时，效果最优. 结论进行电极优化设计时，其场分布的均匀性、敏度与电极覆盖率应综合考虑.Keywords:electrical impedance tomography;finite elementmodel;electrode;optimum designAbstract:AIM To study the distribution of sensing field af-fected by the structure of electrodes.METHODS A finite element model was designed with the condition of coercive e-quipotential nodes on boundary.RESULTS Distribution of sensitive field affected by the width of compound electrodes was described via simulation，and the optimum design of structure size of the electrode for different strategy wasintro┐duced.CONCLUSIO N When electrode covering ratio is57.1%，theeffect is optimum，suggesting that optimizing de-sign of electrode，compromise is made between the uniformi-ty and sensitivity of field distribution and electrode covering ratio.0 引言电阻抗成像（electrical impedance tomography，EIT）技术是一种廉价的无损伤探测技术，不使用核素或射线，对人体无害，可以多次测量，重复使用，可作为对患者进行长期、连续监护的医学监护设备.更重要是医学EIT系统重构的图像不仅包含人体的解剖学信息，而且反映了组织和器官的电特性.因此，这一新型成像技术受到国内外临床医学与生物医学界的广泛重视，成为近年来研究的重点.优化电极设计是提高EIT系统性能的关键环节.人们对电极及其影响进行了多方面的研究，并对其结构形状进行了许多改进［1-4］，但所有这些仅涉及激励电极研究.与窄电极相比，宽电极能够在敏感域中提供更为一致的电流分布，并且与皮肤的接触阻抗要比窄电极小，有利于提高系统的灵敏度.因此，目前大部分EIT系统均采用宽电极结构.宽电极有其固有的优势.但是，由于宽电极的使用，必然将电极下的被测生物体表面强制为等电势，从而影响到场域内部的电场分布.采用复合电极，该问题依然存在.Fig1所示为一个典型的复合电极结构，虽然测量电极只是中心的点电极，但是，外围的激励电极不可避免的要与被测对象的表面接触，从而强制将其表面拉为等电势.显然，电极覆盖被测对象表面积越大，对内部电场的分布影响越大.对敏感场分布进行计算时，应该对该因素加以考虑.但是，在以往的研究论文中，均未对这个问题进行分析.图1 略1 有边界强制等势节点的有限元模型基于电磁场理论，对模型作两点假设［5，6］:①设敏感场为似稳场，即对场域施加激励电流，认为各处电场同时发生变化，忽略电流传输时间;②所研究的敏感场内没有电流源及电流汇，从而敏感场内任意一点散度为零.由以上假设，对场域内任意一点，有J=σ・E （1）・J=0 （2）其中，J为电流密度;σ为电导率;E为电场强度.又E=- （3）其中，为场内电势分布，则满足・（σ・）=0 （4）σ・+σ・2 =0 （5）2 =0 （6）对应Laplace方程的有限元方程为［K］［］=［B］（7）其中，［K］为有限元方程的系数矩阵;［］为所有剖分节点的电势矩阵;［B］包含有限元方程的边界条件.设定N0 为剖分的节点总数;有J组强制等势节点，构成J个集合EQU｛i｝（0≤i≤J，i∈N），每个集合的元素为该组等势节点的节点编号，每个集合存在M个元素，其中，每组中最小的元素为min equ｛i｝.首先，进行列合并，Kl，min equ｛i｝= ∑j∈EQU｛i｝Kl，j （8）其中，l=1，2，…N0 .列合并完成后，将Klj （l=1，2，…N0，j∈EQU ｛i｝-｛min equ｛i｝｝，i∈J）删除，未被删除的列前移，补进删除后的空列.然后，进行行合并，Kmin equ｛i｝，l = ∑j∈EQU｛i｝Kl，j （9）其中，l=1，2，…，N0 -J×（M-1）.Bmin equ｛i｝= ∑j∈EQU｛i｝Bj （10）行合并后，将Kjl （l=1，2，…，N0-J×（M-1），j∈EQU｛i｝-｛min equ｛i｝｝，i∈J）和Bj （j∈EQU ｛i｝-｛min equ｛i｝｝，i∈J）删除，对空位进行前移补充.经过行列合并变化后，（7）式变为:［K］［N 0 -J（M-1）］×［N 0 -J （M-1）］［］1×（N 0 -J（M-1）） =［B］1×［N 0 -J（M-1）］（11）解上述线性方程组，可获得场域中各节点电势.2 测量电极对场域的影响在相同激励条件下，加大测量电极的宽度，对场域的影响进行了分析（Fig2）.Fig2a是按常规的有限元方法，即不考虑强制等势点问题计算的等势线分布.Fig2b，c，d，e，f增加了4组等势点条件，每组等势点包含的节点数目分别为2个节点，3个节点，4个节点，5个节点和6个节点.图2 略随着每组等势点数目的增加，等势线偏移越来越严重（Fig2）.显然，与不考虑强制等势点问题的计算结果相差也越大.为便于比较，将Fig2a分别和Fig2b，d 和f重合进行分析（Fig3）.虚线为没有强制等势点情况下的等势线分布.从图中不难看出，当强制等势点包含2个节点时，只是测量电极附近的等势线发生了偏移，对场域中心的影响较小.随着强制等势点的增加，其影响范围不断扩大，当强制等势点增加为6个节点时，几乎整个场域内的电场分布均发生了变化，激励电极附近以及场域中心同样如此. 图3 略3 电极覆盖比率优化设计电极宽度越宽，激励时，提供电流的一致性越好，与皮肤的接触阻抗越小;但是，基于前面的分析，随着电极宽度的增加，必然对敏感场内的电流分布产生越来越大的影响，从而影响EIT数据采集系统的分辨率.为此，对电极的优化设计具有重要意义.定义优化参数K为检测灵敏度，K=［ V1 -V0 /V0 ］/［σ1 -σ0 /σ0 ］（12）即，场域中某部分的电导率由σ0 变为σ1 时，电极测量电压由V0 变为V1 时.K表征了电极对电导率变化的灵敏度.基于有限元模型，在相对激励模式和相邻激励模式下，不同覆盖比率的电极对不同区域的优化参数进行了仿真计算.EIT系统对场域边缘的电导率变化的灵敏度远远高于对其中央的灵敏度.因此，边缘电导率发生变化时的检测灵敏度大于中央电导率变化时的检测灵敏度.为了便于统一比较，将计算的电极平均检测灵敏度进行归一化处理.Tab1为八电极结构的EIT系统的仿真结果，对于16电极和32电极具有类似的规律.表1 优化参数表略在场域中不同区域的优化参数对应覆盖比率的变化趋势是不同的.对于相对激励模式，处于中央位置，当电极覆盖场域周边的42.6%时，优化参数达最大值;而在边缘，靠近激励电极与远离激励电极的情况不同;对于相邻激励模式，存在类似情况.在EIT系统中，不可能实现不同区域的兼顾，电极覆盖比率的选择应作折衷考虑.因此，采用不同区域优化参数的平均值作为选择依据.由Tab1计算结果可得，对于相对激励方式，28.6%的覆盖比率为最优的选择，对场域中央及边缘的电导率变化均有较高的灵敏度;而对于相邻激励模式，57.1%的覆盖比率则是最优.综合两种激励模式，当电极覆盖比率为57.1%时，效果最佳.4 结论针对EIT系统中电极对敏感场分布的影响，作者设计了一个具有强制等势点的有限元模型.通过计算表明，随着电极宽度的增加，每组强制等势点所包含的等势点的数目越来越多，测量电极不仅对电极附近，而且对整个场域的边界及中心区域的敏感场分布的影响越来越大.基于仿真结果，设计了电极覆盖比率的优化方法，通过定量分析电极覆盖比率对测量的影响，得到了对于不同激励模式，电极覆盖比率所具有的最优值.参考文献［1］Ragheb O，Geddes LA，Bourland JD，Tacker WA.Tatrapolar electrod system for measuring physiological events by impedance ［J］.Med Bioll Eng Comp，1992;30（1）:115-117.［2］Woo EJ，Hua P，Webster JG，Tompkins WJ，Pallas-Areny R.Skin impedance measurement using simple and compound elec-trode ［J］.MedBiol Engin Comp，1992;30（1）:97-102.［3］Hua P，Woo EJ，Webster JG，Tompkins WJ.Finite element modeling of electrode-skin contact impedance in electrical impedance tomography ［J］.IEEE Tran on Biom Eng，1993;40（4）:335-343［4］Cheng KS，Isaacson D，Newell JC，Gisser DG.Electrode model for electric current computed tomography ［J］.IEEE Tran on Biom Eng，1989;36（9）:837-840.［5］Sheng JN.Electromagnetic field numerical analysis ［M］.Bei-jing:Kexue Chubanshe（Science Puslishing House），1984:54-105.［6］Ni ZG，Qian XY.Electromagnetic field numerical computation ［M］.Beijing:Gaodeng Jiaoyu Chubanshe（Higher Education Publishing House），1996:209-224.。