[发明专利]用于颅内出血图像重建的电阻抗层析成像方法

说明书

本发明公开了一种用于颅内出血图像重建的电阻抗层析成像方法，采用螺旋计算机断层成像对颅脑进行扫描，对颅脑CT图像进行分割和三维表面重建，结合颅脑的电阻抗信息，在计算机上构建标准化正常的三维颅脑模型。基于构建的三维颅脑模型，在相对电流激励模式下，获得16组颅脑场域电势值和一组参考时刻边界电压测量值，在相邻电流激励模式下，获得16组颅脑场域电势值。本发明可以重建出颅脑出血时，颅脑电导率分布的图像，在减少重建图像伪影、提高重建图像的准确度、加快成像速度等方面均具有很好的效果。

技术领域

本发明属于生物电阻抗层析成像领域，具体涉及一种用于颅内出血图像重建的电阻抗层析成像方法。

背景技术

颅内出血是一种神经外科最常见的急性脑血管疾病，一般是由于脑部血管突然破裂而引起的。患者若不能采取及时、有效的救治，将会导致脑功能的暂时性或永久性损害。颅内出血发生时，患者病程变化快、病程演变复杂，具有高发病率、高死亡率、高致残率、高复发率的特点。

目前，在临床上主要是通过计算机断层成像(CT)、磁共振成像(MRI)等方法对脑出血患者进行诊断治疗。虽然在大多数情况，医师可以根据这些设备生成的图像相对准确地了解脑出血患者的基本情况，但是这些设备本身存在一定的局限性：操控复杂、成本较高、成像时间长、CT具有放射性，所以不能用来对脑卒中患者进行实时颅脑成像、早期诊断和长时间连续监测，使得临床医护人员无法对患者病情的发展有实时的了解，影响患者的治疗。因此，临床治疗迫切需要用于颅内出血的快速、实时成像方法。

电阻抗层析成像(EIT)是一种重建物体内部电学特性的成像方法，在一定的激励和测量模式下，对目标施加安全的电流激励，然后测量边界电压，通过对测量数据的分析、处理，对电学特性的分布信息进行成像。与CT和MRI相比，电阻抗层析成像具有耗时短、成本低、无辐射、便于携带等优点，在医学成像中得到了广泛的应用。现有研究表明，电阻抗层析成像可以对颅内出血进行有效的成像。然而，电阻抗层析成像的逆问题天然是病态的，也就是说边界电压测量值的数目远小于需要重建的像素数目，所以逆问题的解不唯一，而且测量电压对噪声很敏感，很难得到稳定的解。当前，许多的算法被提出来以解决逆问题的病态性，为了获得最优解并且提高解的稳定性，这些算法通常需要进行迭代求解，但是在迭代求解时极大地增加了计算量，使EIT的实时性降低。此外，在颅脑电阻抗成像中，人体的颅骨相对于脑皮和颅内组织来说，电导率非常低，这会导致在图像重建时颅内的灵敏度过低，边界电压对颅内组织电导率的变化不敏感，重建的图像易产生伪影且重建目标不准确。

针对现有脑部电阻抗层析成像方法运算量大造成成像耗时较长以及颅内灵敏度过低造成成像质量较低的问题，有必要发明一种可提高颅内组织电导率敏感程度的简化成像方法。本发明方法不但可以有效减少算法迭代过程运算量，还可通过实时更新标准化灵敏度矩阵，提高边界电压对颅内组织电导率的敏感程度。

发明内容

本发明解决的技术问题是提供了一种用于颅内出血的电阻抗层析成像方法。该方法通过构建标准化正常人体颅脑模型来减少建模误差并获取颅脑整个场域的灵敏度。将颅脑的灵敏度进行初始标准化处理，使灵敏度分布更加均匀，同时在迭代求解过程中，采取自适应的灵敏度标准化方法，迭代更新目标场域的灵敏度，提高成像质量。在EIT的逆问题中，提出约束稀疏最小化模型来获取最优解进行图像重建，在求解过程中，使用改进的快速梯度法求解电导率分布，降低了算法的复杂度，提高了迭代计算速度。本发明可以重建出颅脑出血时，颅脑电导率分布的图像，在减少重建图像伪影、提高重建图像的准确度、加快成像速度等方面均具有很好的效果。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案：采用螺旋计算机断层成像对颅脑进行扫描，对颅脑CT图像进行分割和三维表面重建，结合颅脑的电阻抗信息，在计算机上构建标准化正常的三维颅脑模型。基于构建的三维颅脑模型，在相对电流激励模式下，获得16组颅脑场域电势值和一组参考时刻边界电压测量值u(σ₀)，在相邻电流激励模式下，获得16组颅脑场域电势值。利用获得的场域电势值计算灵敏度矩阵S，并将灵敏度矩阵进行初始的标准化，使颅脑的灵敏度分布更加均匀。初始的标准化方法为：