[发明专利]一种用于检测人体肺部肿瘤的电阻抗层析成像方法

说明书

本发明公开了一种用于检测人体肺部肿瘤的电阻抗层析成像方法，包含下列步骤：（1）根据被测场域，获取重建所需的边界测量电压V和灵敏度矩阵S。（2）设置初始化参数。（3）确定目标函数，将目标函数极小化处理。（4）开始计算目标函数的求解模型。（5）判断是否符合迭代终止条件，若是则迭代终止，进行下一步操作；若否，设置k=k+1并跳回第(4)步，继续迭代求解。（6）根据最终求解得到的灰度值，进行成像。相比于TV方法、TGV方法，本发明提出的方法在提高电阻抗层析成像的图像重建质量方面具有明显的效果。

技术领域

本发明涉及电阻抗层析成像图像重建技术，具体是一种提高背景清晰度同时实现目标物精准重建的图像重建方法，属于电阻抗层析成像技术领域。

背景技术

电阻抗层析成像(Electrical impedance tomography，EIT)是一种无损伤重建目标内部的电导率分布的成像技术。电流激励电压测量是最常用的工作方式，它是根据物体内部结构的电导率的分布不均匀的特点，将安全的电流激励施加到附在物体表面的电极上，并通过其余的电极获得电压信号，再利用有效的图像重建算法反向重建出物体内部电导率的分布或变化的图像。电阻抗层析成像由于EIT技术没有辐射、响应快、非损伤、成本低、便携带等众多优势，其在地球物体勘测、工业上的无损检测、生物医学成像等领域得到了广泛的应用。尤其是在生物医学领域EIT技术属于一种新兴的医学检测技术，非常具有应用前景，也是目前研究的热门。

EIT技术采用安全的电流对人体施加激励，对人体没有辐射，不会对人体造成损伤。它的设备结构简单、体积小，生产成本低，且对检测环境没有特殊要求，适用于临床上实时的对病人的病情提供长期、连续的监测。不仅如此，EIT技术是一种具有预测性的成像技术可以通过组织或器官病

变前的变化情况，对疾病加以预防。

目前采用最多的正则化方法包括全变分(Total Variation,TV)正则化方法和全广义变分(Total Generalized Variation，TGV)正则化方法，TV正则化方法具有很好的保边性能，但是TV正则化方法同时带来了阶梯伪影现象；TGV正则化方法虽然有效的降低了阶梯效应，但在图像重建中仍然会有伪影存在，为了解决EIT图像重建过程中产生的阶梯伪影的问题，本发明提出了一种提高背景清晰度同时实现目标物精准重建的图像重建方法，既能有效的保留锋利的边缘，又能很好的抑制图像重建过程的阶梯伪影。

发明内容

本发明的目的在于提出一种用于检测人体肺部肿瘤的电阻抗层析成像方法，该方法可以有效地降低阶梯伪影、提升重建图像的背景清晰度同时提高了抗噪性能。相比于TV方法、TGV方法，本发明提出的方法在提高电阻抗层析成像的图像重建质量方面具有明显的效果。

本发明的技术方案如下：一种用于检测人体肺部肿瘤的电阻抗层析成像方法，首先结合灵敏度理论计算出灵敏度矩阵S，该方法将电阻抗层析成像看作一个线性不适定问题Sg＝V，S表示灵敏度矩阵，V为边界电压测量值，g为灰度值矩阵。然后建立第一阶段灰度值的计算：式中，是数据保真项；λ是权衡参数，γ₀和γ₁分别是用来平衡一阶导数项和二阶导数项||ε(v)||₁的一阶参数和二阶参数；表示灰度值矩阵g的梯度；v是场域变量，ε(v)是对称梯度算子，上标T表示转置。求解过程中通过实时更新灵敏度矩阵，提高了电导率变化区域的灵敏度。然后，通过处理函数对进行进一步清晰化处理，得到第二阶段灰度值的具体形式为：式中，μ是大于0的阈值；表示0和中的最大值，表示0和中的最大值，的值即为第二阶段灰度值的值，然后判断是否符合迭代终止条件，即是否达到最大的迭代次数300次，从而得到最优解，然后用所得到的第二阶段灰度值进行成像，得出人体肺部检测图像。