基于图像融合技术提高磁探测电阻抗成像质量的研究

为了提高磁探测电阻抗成像(magnetic detection electrical impedance tomography,MDEIT)中图像分辨率,提出了一种基于图像融合技术提高磁探测电阻抗成像质量的研究。通过利用水平集方法对预处理后的CT图像进行分割,获得结构信息图像;采用CT图像建立模拟肺水肿病变仿真模型,并利用传统灵敏度矩阵算法进行重建,获得MDEIT功能信息图像;利用小波融合算法进行图像融合以获得结构—功能融合图像,并对融合结果进行分析。仿真结果表明,结构信息图像与功能信息图像相融合的图像效果较好。融合图像中重建电导率信息分布更清晰,并且可以实现在实际组织中对病变组织位置和大小精准定位,从而使磁探测电阻抗成像质量得到很大提升,为磁探测电阻抗成像的临床应用奠定了基础。     

脑阻抗断层成像的图像重构算法

脑部一些疾病和脑功能活动期间常伴随产生脑组织电阻抗的变化,利用电阻抗断层成像技术(EIT)可以对大脑疾病和脑功能活动进行临床诊断和连续监护。本文主要讨论了脑EIT成像的计算模型和图像重构算法,并对几类典型算法进行了评价。     

脑阻抗断层成像的图像重构算法

脑部一些疾病和脑功能活动期间常伴随产生脑组织电阻抗的变化，利用电阻抗断层成像技术(EIT)可以对大脑疾病和脑功能活动进行临床诊断和连续监护。本主要讨论了脑EIT成像的计算模型和图像重构算法，并对几类典型算法进行了评价。     

基于先验信息的肺部电阻抗成像算法

电阻抗层析成像 (EIT) 系统逆问题求解的欠定性是导致重构图像分辨率低的主要原因之一.结合先验信息,改善逆问题的不适定性,提高算法鲁棒性是提高成像质量可行的办法.本研究基于Tikhonov正则化算法,结合肺部组织结构、器官电导率分布参数以及肺部呼吸动态结构变化等先验信息,构建正则化矩阵,进行EIT图像重构.研究结果表明,结合先验信息的Tikhonov正则化图像重构算法减小了成像相对误差,改进了图像质量,EIT用于区域性肺部通气变化的检测和监护是可行的.     

一个基于物理模型的生物电阻抗断层成像系统的研究

电阻抗断层成像(electrical impedance tomography,EIT)是以目标体内电阻抗的分布或变化为成像对象的一种新型成像技术.它具有简便、无创、造价较低的优势,并具有功能成像及动态图像监护的优点.我们设计了基于物理模型的EIT系统,该系统由硬件系统和软件系统组成.硬件系统由32电极、物理模型、恒流驱动模块、信号检测模块、数据采集模块、驱动及测量模式设置模块、多组电源模块以及计算机等组成.我们主要在图像重构模式和算法方面进行了研究,实现了等位线反投影动态重构算法法并提出了广义逆动态重构算法.应用该系统在物理模型上得到了较好的结果.     

三层电极电阻抗断层成像胃排空检测模拟实验研究

目的 采用三层电阻抗断层成像(EIT)系统进行胃排空检测模拟实验,验证多层EIT胃排空检测方法 的有效性.方法 设计、构建三层EIT系统和胃排空检测模拟实验装置,重建模拟胃排空过程的电阻抗变化图像,设置电特性变化兴趣区,连续记录每一层上兴趣区域在每一帧图像上的相对阻抗变化率值,以形成排空曲线,计算胃排空时间.结果 三层图像兴趣区阻抗随时间变化曲线的形态差异明显,各层图像的胃排空时间与过程也不相同.提示胃排空过程中,不同层面胃区的电阻抗图像所反映的食物到达和经过的情况是不一样的;同时,验证了本研究的三层EIT方法 用于胃排空检测的必要性和可行性.结论 三层EIT胃排空检测方法 可提供更为丰富的与胃排空病理和生理状态相联系的胃动力功能信息,可望为胃排空和胃动力检测与评价研究提供一种方便有效的无创图像检查手段.     

肺部三维EIT模型构建与图像重建研究

肺部三维电阻抗图像重建是电阻抗成像技术的重要应用之一。利用3D光学云点技术对人体胸腔区域扫描,并融合X图像提供的肺部结构构建肺部三维EIT仿真模型。根据肺部膨胀及收缩时的电导率先验知识,由COMSOL软件求解获得三维灵敏度矩阵,并在Matlab平台下由共轭梯度迭代算法重建肺部EIT断层图像,进行三维立体重构,获得3D EIT图像。为研究电流敏感场均匀性,设置4组不同电极层间距进行比较仿真实验,结果表明,对于33 cm胸腔区域,电极层间距为8 cm时,成像效果最佳,其最大相关系数为0.810 3,敏感场均匀性为1.869 6×10³,结构相似度为0.482 5,灵敏场的均匀性明显改善,有利于图像重建质量的提高。     

电阻抗断层成像算法应用综述

电阻抗断层成像（EIT）技术是非侵入性、无损伤、低成本的功能成像技术，在生物医学、地质勘探等领域有着广泛的应用，文章重点对EIT的关键技术，即从基础理论出发对EIT正问题和EIT现阶段广泛应用的重构算法进行介绍，同时对EIT与CT融合成像技术的研究方向进行介绍。EIT技术日趋成熟，具有广泛的应有前景，对EIT技术在生物医学应用领域做概述，并对EIT技术发展提出一些建议。     

电阻抗成像技术

介绍了一种新的医学图像重建技术--电阻抗成像技术(EIT).EIT依据生物组织不同部位的导电参数(电阻率、介电常数/电容率)以及同一部位在正常和病变时导电参数的变化来判断疾病的源.EIT设备通过对体组织表面电流、电压的施加及测量来获知体组织内部导电参数的分布,并重建出反映体组织内部的图像.详细分析了EIT成像中遇到的关键问题以及现有的主要应对方法,列举了EIT技术在临床医学上的应用现状,同时对EIT在技术和临床上的发展趋势进行了展望.     

基于Deep CG的肺部电阻抗成像方法

针对电阻抗图像重建空间分辨率不足问题，基于深度学习理论提出一种共轭梯度快速预重建与深度堆栈式自编码器后处理的电阻抗成像方法(Deep CG)。该方法的核心思想是：融合数值重建算法与深度学习算法，使胸腔内肺部的结构和电导率分布更加精准。首先采用共轭梯度算法进行图像预重建，获得边界电压与胸腔内部电导率分布的预映射关系；再采用深度堆栈式自编码器，将编码和解码层级连接，充分利用不同空间特征信息，实现特征提取和图像重建；最后根据公开的80名临床患者的CT结构图像构建了数据集，采用混合式监督训练方法调参，不仅避免了深度网络中信息流和梯度流弥散问题，而且优化了算法模型。采用图像相对误差、相关系数进行量化指标评价，并与常用的数值图像重建算法和全连接神经网络模型进行对比。结果显示，Deep CG算法的比常用图像重建算法图像和全连接神经网络模型相对误差从0.50和0.24降低到0.11,相关系数由0.80和0.90提高到0.96。该方法获得了空间分辨率高，尤其边界更清晰的电阻抗图像，有望进一步推动EIT技术在临床的应用研究。     

基于电磁定位的超声图像与CT图像的融合方法

在超声引导经皮介入治疗中,为集成多模态图像信息来弥补单一超声图像的不足,提出一种实时超声图像与CT图像的融合方法,使临床医生在实施介入治疗时得到患者病灶的多模态图像信息成为可能。首先,利用电磁定位系统,得到12个铅球球心的磁场坐标和CT图像坐标,利用两个点集的ICP配准算法,将磁场坐标系和CT图像坐标系进行配准;其次,利用电磁定位系统,将和超声探头固连在一起的电磁传感器自身坐标系与磁场坐标系进行配准;然后,利用超声探头的机械设计尺寸,将超声坐标系与电磁传感器自身坐标系进行配准;最后,通过多个坐标系的转换关系将超声坐标系配准到CT图像坐标系,最终将实时超声图像统一到CT图像中,并在软件中测量融合误差。在该方法下,实时超声图像与CT图像的融合误差为(0.71±0.03)mm,在软件中可以清晰地看到两种图像的实时融合效果。因此,该方法可以有效地将实时超声图像与CT图像进行融合,为介入治疗的精准性提供相应的技术支持。     

融合图像放疗靶区定位精度的检验和初步临床结果

目的：探讨以图像融合技术为基础的肿瘤三维适形放疗靶区定位精度的检验及依据融合图像放疗靶区的确定与单纯CT影像放疗靶区确定的初步临床结果。方法：利用定制的模体分别行CT、MRI和PET成像，进行CT与MRI，CT与PET融合。检验融合后定制标记点的定位精度。对3例特殊病例分别以单纯CT图像为基础和融合图像为基础，进行三维适形放疗靶区认定，对不同医生之间和同一医生在不同时间，放疗靶区定义情况进行对照分析。结果：MRI／CT融合图像总定位精度小于2mm，PET／CT图像融合图像融合精度情况（包括同机融合和异机融合），采用不同的融合算法。定位精度有显著差异（P〈0．01，t=5．385）。单纯利用CT图像进行靶区的定义，不同医生之间，在不同的时间存在差异（P〈0．05），而采用融合技术可减少他们的争议和差异。结论：利用多模式图像融合可以提高靶区定义的准确性．有利于三维适形精确放射治疗。     

基于多小波变换的医学图像融合算法研究

目的:研究一种基于多小波变换的医学影像融合的算法。方法:对已配准的PET图像和CT图像进行预滤波后进行多小波分解,对分解后的图像低频分量采用平均梯度法及高频分量采用自适应加权法的融合规则进行图像融合,经过多小波重构及后滤波得到融合图像。结果:融合图像通过结合源图像的信息,增加了更多的细节和纹理信息,从而得到了良好的融合效果。结论:实验证明,基于该算法,可以得到图像的最佳融合结果。     

基于人体结构先验信息的胸部电阻抗成像方法

电阻抗成像(EIT)技术对于人体胸腔病理变化及肺部检测具有重要的临床价值。由于胸部轮廓具有特异性,传统模型成像方法误差较大。提出一种基于人体结构先验信息的胸部电阻抗成像方法,通过对CT图片进行图像处理来提取胸部及肺部轮廓,为正问题和逆问题提供图像边界的先验信息,同时基于边界先验信息提出一种有效的图像逆问题剖分方法,使重建图像形状更接近真实情况,改善成像效果。为进行有效性验证,从某医院CT数据库中选取30张肺部健康的人体CT图像,对于所提出的方法与两种传统模型成像方法(基于椭圆形模型和基于圆形模型的成像方法),分别就其肺部区域比例(LRR)与真实值以及所产生的相对误差进行统计学对比分析。结果表明,所提出方法的LRR与真实值之间无显著性差异,其相对误差(3.71%±1.77%)显著小于基于椭圆形模型(10.29%±3.30%)和基于圆形模型(12.74%±2.87%)这两种成像方法(P<0.05),能有效提高成像质量。     

基于真实人体边界模型的电阻抗断层成像研究

对真实人体边界模型的电阻抗断层成像进行实现,研究其成像特点。提取CT(computerized tomography)图片中先验信息,得到基于真实人体轮廓外形的模型,利用等位线反投影算法进行仿真研究。结果表明:可以较好地反映多种不同扰动的变化,具有一定程度的目标分辨率和识别率,并可以对扰动目标实现较好的定位。说明基于真实人体边界模型的电阻抗断层成像实现是可行的,结果是可靠的,这种重构模型使得重构结果更趋近于真实人体情况,为临床研究做出初步尝试。     

人脑MRI和PET图像的融合方法

目的：研究MRI和PET医学图像融合的方法并且应用在人脑神经解剖中。方法：以Chamfer matching为基本配准方法和以模糊数学为理论基础的融合方法。结果：使得融合后图像有很强的抗配准偏差能力,并且能极大程度地保留原来解剖性信息图像和功能性图像的信息。能根据融合算子的不同组合,得到倾向于不同检查仪器结果的图像。结论：通过本文方法得出的融合后图像,能在人脑解剖结构上显示出该区域的功能状态,对于了解该结构的存在、变异、病变提供了很大的便利。对人脑神经解剖学研究和临床应用都有很大的理论和实践意义。     

阻抗断层成像中的图像重建技术

阻抗层成像是近年发展起来的一种新的医学影技术人有成本低廉,无电离辐射１可以动态显示组织生理活动等优点,ＥＩＴ图像重建一直是ＥＩＴ技术中的重要研究课题,本文对ＥＩＴ图像重建算法的发展作了评述。     

肝脏动、静脉相CT图像配准与融合方法研究

目的 研究肝脏CT扫描序列图像轮廓提取、配准与融合问题.方法 采用图像滤波去噪、增强图像边缘及提取图像外轮廓等方法对CT序列图像进行预处理.对肝脏CT扫描序列图像动脉相位期与静脉相位期的图像轮廓进行配准,选取最优配准参数确定不同相位期图像的对应关系,以实现配准.将配准后对应的动、静脉相位期图像融合.结果 融合后的图像展现了同一位置不同相位期肝脏动、静脉的情况.结论 配准、融合后的图像能提供更加丰富的信息,可为医生临床诊断提供参考.     

基于“9点3面”配准方案的CT+MR异机三维图像融合研究

目的　尝试一种基于体表定位的二维图像配准方法,实现CT和MR异机三维图像的精确融合。 方法　输入CT/MR原始数据后采用数字化格式转换,设计“9点3面”立体对位法进行配准,在实时工作站Mimics按照信息交互自动融合模式,通过讯号叠加技术完成图像融合。 结果　以患者的头、膝为实例试验[CT+MR]立体图像的异机融合,生成了同时展现头部软硬组织、膝部病变性质和位置的互补影像,携带着来自CT和MR各自的讯号特征和医学信息,既能了解MR所发现的异常组织的明确位置,又能鉴别CT所发现的异常病灶的性质。 结论　这种异机融合手段是对目前这一空缺技术的补充,同时,这一实验也将为进一步研制[CT+MR]同机三维融合设备提供经验借鉴。