高精度EIT数据采集方法研究

EIT的图像重建依赖于所采集到数据的精度。电极及其引线对EIT数据采集有着非常大的影响,主要在于如何获得有效的、适合高精度采样的模拟信号。采用16电极设计了一套将电极、开关阵列、模拟前端、模数转换及数据传送等一体化的面向乳腺EIT检测的高精度实验系统。对电子开关阵列进行了改进设计,采用以ADuC834为核心的、高精度的数据采集、传送及系统控制电路,并采用环形电路板。使用该系统进行了初步成像实验,获得了较好的成像效果。结果表明,采用高精度数据采集系统进行EIT成像是可行的,新系统从测量数据的表现上看有更高的测量精度。模拟电子开关阵列的改进,对降低开关特性对EIT数据采集的影响起到一定的作用。     

在体兔脑组织电阻抗频率特性测量及EIT初步成像

通过频响分析仪，二电极法，对10只家兔大脑缺血前后的脑阻抗频率特性进行在体测量，再尝试利用16电极EIT成像系统，对兔脑阻抗的一变化进行初步的动态成像实验，缺血模型采用的是颈总动脉结扎法，并经过单侧颈总动脉大脑供血区域染色实验。对缺血进行了验证，结果显示，在缺血脑损伤发生后，脑阻抗明显增大，在10Hz以下脑阻抗变化率可达75％,1KHz-1MHz频率范围脑阻抗变化率约为15％且比较稳定，理论上完全满足成像要求，而且脑阻抗变化率可以作为一个成像变量；初步的动态成像结果显示，脑组织供血变化一侧与其电阻率变化位置相一致，从而进一步证明利用EIT技术对脑功能变化进行检测，成像是完全可行的。     

高精度一体化电阻抗断层成像数据采集系统

目的设计一种高精度一体化电阻抗断层成像数据采集系统。方法根据乳腺EIT检测方法的特点，设计了一套16电极高精度一体化实验系统，包括电极、开关阵列、模拟前端、模数转换及数据传送等。系统采用了24位高精度A/D转换和数据采集系统芯片ADuC834，使用了环形电路板，将所有电路集中在该电路板上，以16个压力测试针作为与外部电极的接合点，实现了无长引线的一体化系统。结果使用该系统进行了初步成像实验，取得了较好的成像结果。结论从成像结果看．采用高精度一体化数据采集系统进行EIT成像是可行的，新系统有更高的测量精度。     

诱发电位仪电极接触电阻检测系统的研制方法

本文研制的电极接触电阻检测系统是诱发电位仪前置放大部分的一个重要系统。该系统运用单片机进行控制，利用数字逻辑电路控制由模拟电子开关和电阻组成的并联电网络，不仅对各通道电极的接触电阻进行自动有效检测，而且对诱发电位测量中特殊的耳电极也能够自动有效检测。     

多频电阻抗成像中的硬件系统

本文回顾了多频电阻抗成像技术的发展历史及现状,指出了其研究意义。对现有的多频电阻抗成像的硬件系统主要采用的技术进行了介绍。分析了各种技术的优缺点。最后总结了硬件系统可能的研究方向。     

感应电流电阻抗成像的硬件系统

本回顾了感应电流电阻抗成像技术的发展历史及现状，指出了其研究意义。对感应电流电阻抗成像的硬件系统主要采用的技术进行了介绍，并讨论了研究中存在的关键问题。最后总结了今后工作可能的研究方向。     

感应电流电阻抗成像的硬件系统

本文回顾了感应电流电阻抗成像技术的发展历史及现状 ,指出了其研究意义。对感应电流电阻抗成像的硬件系统主要采用的技术进行了介绍 ,并讨论了研究中存在的关键问题。最后总结了今后工作可能的研究方向     

脑EIT中边界电压随颅内电阻率扰动变化情况的仿真研究

由于脑部高电阻率的颅骨的存在,电阻抗断层成像（EIT）测量时,由颅内电阻率分布的改变导致边界电压的变化量与不含颅骨的目标不同。参照人脑部的解剖图谱,制作了一个由7 300多个电阻构成的脑部电阻率分布仿真模型。基于该模型的仿真结果显示：颅骨和脑脊液的存在使边界电压动态范围由17倍增至28倍。当目标中心占成像区域空间分辨率在0.09、电阻率分辨率在0.25时,归一化的边界电压平均变化量和最大变化量分别比均匀模型小11.4倍和8.3倍。根据这些结果,可以认为脑EIT硬件系统需至少能够识别出相对满量程的0.01%的边界电压变化,才能探测出这种电阻率变化。     

一个感应电流电阻抗断层成像的数据采集系统

感应电流电阻抗断层成像(ICEIT)是电阻抗断层成像的一个分支。我们设计并实现了一个基于物理模型的32电极高精度ICEIT数据采集硬件系统。提出了一种新的有效抑制电极引线回路中附加感生电动势的方法。通过采用双引线电极和垂直引线技术,使引线回路中的附加感生电动势降低为未采用前的10%,提高了系统的总体精度。对硬件系统的测量结果表明,对测得的数据经1000次叠加后测量精度优于0.5%。采用重建算法对基于物理模型的测量数据进行图像重构,得到了较为理想的成像结果。     

一种基于FPGA的EIT电流源和数字解调方法

目的 依据数字化电阻抗断层成像(EIT)硬件系统的要求,构建了基于现场可编程门阵列(FPGA)的通用型EIT硬件实验平台,完成了直接数字频率合成(DDS)的电流源和数字解调方法研究.方法 实验平台以FPGA芯片为核心,集成了DDS模块、D/A及A/D接口模块、数字解调模块和RS-232数据通信等模块.结果 电流源可在6.1～390.6 kHz范围输出多频激励信号,输出阻抗大于190 kΩ,电流峰峰值为2 mA.数字解调模块可同时提取被测阻抗的实部和虚部信息.结论 采用生物组织等效模型进行的模拟测试验证了本研究系统工作的有效性,为实用化EIT系统的建立奠定了基础.     

EIT image reconstruction with four dimensional regularization

Electrical impedance tomography (EIT) reconstructs internal impedance images of the body from electrical measurements on body surface. The temporal resolution of EIT data can be very high, although the spatial resolution of the images is relatively low. Most EIT reconstruction algorithms calculate images from data frames independently, although data are actually highly correlated especially in high speed EIT systems. This paper proposes a 4-D EIT image reconstruction for functional EIT. The new approach is developed to directly use prior models of the temporal correlations among images and 3-D spatial correlations among image elements. A fast algorithm is also developed to reconstruct the regularized images. Image reconstruction is posed in terms of an augmented image and measurement vector which are concatenated from a specific number of previous and future frames. The reconstruction is then based on an augmented regularization matrix which reflects the a priori constraints on temporal and 3-D spatial correlations of image elements. A temporal factor reflecting the relative strength of the image correlation is objectively calculated from measurement data. Results show that image reconstruction models which account for inter-element correlations, in both space and time, show improved resolution and noise performance, in comparison to simpler image models.     

Electrical impedance tomography (EIT) of brain function

Summary Electrical impedance tomography (EIT) is a recently developed technique which enables the internal impedance of an object to be imaged non-invasively. Images are at present reconstructed from measurements made at 51 kHz with a ring of sixteen electrodes placed around the subject. A minimum data set is acquired in 40 msec, and an image can be reconstructed in about 5 sec. The technique is rapid, safe, portable and inexpensive, and so is ideal for non-invasive continuous imaging at the bedside. It cannot be used at present to image changes in the brain with scalp electrodes, as the relative resistance of the skull is too great. It should be possible to use it in the near future with a ring of subdural electrodes to produce images of brain regions undergoing anoxic depolarization in conditions such as epilepsy or stroke. It may be possible to use it in the future to image impedance changes related either to blood flow or depolarization during functional activity. Images of depolarization could be produced with a temporal resolution of milliseconds and would form a substantial advance in neuroscience methodology.     

EIT系统分辨率和信噪比对图像重建的影响

目的：实用化电阻抗断层成像（EIT）系统的测量分辨率（MR）和信噪比（SNR）等性能通常与EIT方法学研究中的理想仿真条件相差甚远。针对MR和SNR对EIT成像的影响开展仿真研究。方法基于对理想仿真条件下相邻激励-相邻测量的边界电压测量数据,分别模拟MR为0.1 mV和0.01 mV时,SNR分别为40~80 dB的实用化EIT系统和无噪声系统,采用Tikhonov-Noser组合正则化算法对不同位置目标A、B、C成像,引入图像重建误差（ER）函数和图像结构相似度（SSIM）函数定量评价成像结果。结果在本研究条件下,MR为0.01 mV时可成像的实用化EIT系统SNR至少要40~50 dB。对目标A、B、C的高质量成像SNR分别需要达到80、70、60 dB。 MR为0.1 mV时系统SNR分别要达到60、50、40 dB方可对A、B、C成像,且提高SNR对成像质量的改善不如MR为0.01 mV时明显。结论盲目追求更高的SNR除了增加系统构建难度,对系统整体性能和成像质量改善的意义将不明显。建议对MR为0.01 mV和0.1 mV的系统,与之相匹配的系统SNR应分别选择为50~60 dB和60~70 dB。     

电阻抗与EIT 测量微系统设计

以微系统结构、高稳定性为设计目标,构建一套基于ATmega16单片机和AD5933的电阻抗与EIT测量微系统。AD5933芯片内部集成了DDS部分、滤波放大部分、12位A/D转换部分和片上的DSP离散傅里叶变换解调部分,避免了各个模块时序不一致造成的误差,提高了系统的稳定性和抗干扰性。基于Matlab平台开发图形用户界面(GUI),实现了数据无线通讯、阻抗图谱绘制、特征参数计算、EIT图像重建。对均匀场进行100次数据采集,系统信噪比达70 dB。对高精度电阻、离体猪肉分别进行阻抗测试,根据Cole-Cole理论,绘制了阻抗圆图,测量结果与最小二乘算法拟合效果相符。针对16电极实验槽中不同位置和不同数量的有机玻璃棒分布,采用高斯牛顿重建算法进行电阻抗图像重建,成像效果良好,验证了系统的有效性与可行性。     

基于算子分解方法的EIT多目标重构

目的:通过一种新的电阻抗断层成像算法-算子分解方法,以期该算法分析并运用到实际的电阻抗成像问题中。方法:构造了Neumann-Dirichlet算子并论述了其性质,通过技巧性处理得到了较为实用的算子分解方法的主要结论。结果:在全电极边界条件模型下,应用算子分解方法的正则化技术分别得到了无噪声和有噪声两种情况的测试点的示意图及多目标的重构结果。结论:算子分解方法提供了一种较为简单的、鲁棒的电阻抗断层成像算法,对于加噪后的多目标重构以及测量边界变形都有较优的性能。     

Design of an electrical impedance tomography phantom using active elements

The architecture of a novel phantom for electrical impedance tomography (EIT) is proposed. The design employs active elements, which include multiplying digital to analogue converters (MDAC), so that the impedance distribution in the phantom may be varied dynamically using computer control. The phantom is designed to assist in the validation of an EIT system under test. A number of published layouts for passive phantoms are analysed, and the requirements for an active element are specified for the most applicable of these. The use of active elements throughout a phantom imposes significant costs because of the need for each active element to operate independently. This proposal limits the cost and complexity by employing active elements in a restricted region of the phantom. Currently available technology, principally due to the limited analogue bandwidth of the MDAC, precludes the construction of a fully capable phantom from active elements. However, a design is specified that would enable its future development to cover the frequency range from 10kHz to 1 MHz.     

微分进化算法在头部电阻抗成像中的应用

电阻抗成像（EIT）技术是一种功能成像技术，它向未知目标注入（安全）电流，通过测得目标边界的电位来估计它内部的阻抗分布情况。电阻抗成像是一个严重病态的非线性逆问题。本研究应用微分进化算法进行电阻抗成像，并将其用于二维真实头模型的阻抗重建中。仿真结果显示，作为一种简单、鲁棒的算法，微分进化算法在EIT成像中具有优越的性能。