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超声弹性成像逆问题求解的进一步研究
针对作者以前提出的基于有限元迭代的组织弹性模量重建即超声弹性成像逆问题求解的方法进行了进一步的研究.包括采用四边形单元代替三角形单元、尝试对组织边界的弹性模量不进行校正、考虑组织边界的弹性模量未知及含有随机噪声的情形.这些工作为组织弹性模量重建方法的实际应用奠定了基础.
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一种用于电阻抗成像的拟Newton算法-基于修正Bk的开关算法
本文提出了一种新的电阻抗成像(EIT)图像重建算法-基于修正Bk的拟Newton类算法,并通过数值试验验证了该算法的有效性.新算法基于目标函数梯度向量的快速算法,利用基于修正Bk的拟Newton法来求解EIT逆问题.与著名的Newton-Raphson算法相比,该算法的突出优点是计算量小,数值稳定性好,具有整体收敛性.
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采用径向压缩的超声弹性成像逆问题求解
超声弹性成像在前列腺的应用以及血管弹性成像中,组织压缩的方向是沿径向的.本文利用极坐标下的应力-应变关系,提出一种有限元迭代的方法,进行组织弹性模量分布的重建,即弹性成像逆问题的求解.采用扇形组织模型和环形组织模型两种模型进行了计算机仿真,分别用来模拟超声弹性成像在前列腺中的应用情形和血管弹性成像的情形.仿真结果表明了该方法的可行性.
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超声弹性成像中的逆问题求解方法
超声弹性成像通常只能得到组织在外部压缩作用下的纵向应变分布.超声弹性成像逆问题的求解,即重建组织内部的弹性模量分布,具有重要的意义.本文提出一种利用组织的应力-应变关系和基于有限元分析的迭代计算方法,从组织的纵向应变分布重建出组织的弹性模量分布.对平面应变状态下的均匀组织内含一圆形异物的模型和弹性模量连续过渡的模型分别进行了计算机仿真.结果初步验证了该方法的可行性.
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基于TwIST-TV正则化算法的肺萎陷电阻抗成像仿真研究
肺部电阻抗成像(EIT)通过配置于人体体表一组阵列电极,利用边界测量信息重建胸腔内部二维断面电导率分布,具有非侵入、无辐射等特点,可用于临床监护.针对EIT逆问题求解的欠定性和病态性,提出一种基于总变差正则化(TV)的两步迭代(TwIST)算法.该算法利用迭代引入TV去噪算子,达到解的双重正则化效果.通过仿真构建不同程度肺痿陷EIT模型,利用该算法进行呼吸状态差分图像再构；同时基于图像提出肺通气总量指数作为客观评价指标.结果表明,与传统Tikhonov正则化算法相比,该算法可达到较好的图像重建质量和鲁棒性,其相应肺通气量指数也更接近于仿真肺痿陷模型变化.从而验证了该算法用于临床肺痿陷EIT通气量监测的可行性.
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频域磁声耦合成像逆问题初步研究
对频域磁声耦合成像方法逆问题进行初步研究,为实现基于频域处理方法的磁声电导率成像打下基础.应用复平面矢量方法,基于声源和频域幅值相位特性,研究频域磁声成像逆问题数学模型和重建方法.对频域磁声信号随声源空间位置和幅度变化特性进行仿真,对简单模型不同声源分布的频域逆问题进行仿真重建.建立多频率下的声源幅值和相位矢量方程组,利用非线性方程组的优化算法求解声源信息.利用铜丝仿体,对矢量求解方法和逆问题声源重建进行实验验证.频域幅值和相位满足复平面声源矢量叠加理论.利用矢量方法,初步实现两个声源样本的声源幅度和位置的重建,成像分辨率小于1 cm,实验的声源重建位置误差小于±0.4 mm.通过对频域磁声成像逆问题的重建研究,为后续进行复杂模型和真实组织的频域磁声重建研究打下基础,对实现高分辨率成像具有重要研究意义.
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基于逆问题的束支传导阻滞定位方法
0 前言由于心电图只记录了体表十二个导联的电信号,信息量较少,不能全面地反映心脏内部电活动的情况.心脏电活动的一些病理性变化有时在心电图上反应不明显,所以在临床上根据心电图诊断束支传导阻滞时存在以下困难:(1)很难区分左束支主干传导阻滞和左束分支传导阻滞;(2)右束支传导阻滞可能合并其他异常,而其他异常和右束支传导阻滞反应在心电图上又互相掩盖,心电图对阻滞部位的定位也无能为力;(3)很难诊断是双侧束传导阻滞还是左束支传导阻滞等等.
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脑内电流偶极子动态参数的反演研究
多通道高时间分辨率脑磁探测系统为反演脑内动态电活动参数提供了一种可能性.通过分析头表面某一连续时间片段上时域-空域磁场数据矩阵的奇异值序列分布特征,可以确定相应信号矩阵的秩,从而获得某一时段脑内电活动源的数目.进而在该时段内选用相应的源数目,并利用优化算法,即可反演出脑内电活动源的动态参数.模拟计算及对声音刺激的诱发脑磁源的计算均表明这一方法是有效的.
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结合有限元和边界元方法求解三维心电图逆问题
本文提出了一种应用结合有限元和边界元的方法求解三维心电图逆问题.文中推导了描叙人类心电场的有限元模型和边界元模型,以及二者结合的形式,并在一个包含各向异性导电性肌肉层的三维人体模型下进行了心外膜电位的重构计算.其结果证明这种方法对求解多层和包含各向异性媒质场域内的电磁场逆问题非常有效.
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脑电逆问题多信号分类算法的计算机仿真研究
根据头表观测电位反演脑电源的空域位置,和它在时域中的演化过程是脑电研究中的一个重要方面.本文针对三层同心球头模型,首次采用归一化模糊指数反映反演结果的空域模糊程度,用奇异值比率反映多信号分类算法(MUSIC)的信噪空间分离程度,并利用先进的总体小二乘法反演脑电源的时域演化过程,实现了从反演结果的空域分布模糊程度、时域过程的重建精度和信噪空间分离程度三个方面对MUSIC算法的计算机仿真研究.研究内容包括不同信噪比的观测记录和不同相关性的源组合,结果显示了该算法对高斯白噪的稳健性和对相干源的敏感性,为进一步把该方法用于实践提供了依据.
关键词： 脑电图 逆问题 多信号分类(MUSIC) -
基于Laplace方程的脑电逆问题求解方法
目的针对近似于球形的脑生物医学电磁逆问题求解,以实现对脑电活动的源定位.方法本文基于拉普拉斯方程给出由头皮测量脑电逆推皮层电位分布的两种方法,方法建立在无源似稳电场的基础上,可以逐层递推头皮下各层组织结构上的电位分布.结果我们针对人头接近于球形或椭球形的特点,由给出的两种方法进行了仿真推演.结论仿真计算初步证明了方法的可行性.
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Tikhonov正则化参数选择对高速率刺激听觉诱发电位重建的影响
目的 探讨不同参数选择方法对高阶听觉脑干反应(Auditory Brainstem Response,ABR)信号重建的影响.方法 采用L-curve和广义交叉验证(General Cross Validation,GCV)两种参数选择准则选取正则化参数,代入Tikhonov正则化目标函数,试图解决由于采用了刺激序列间抖动的去卷积技术得到的合成变换矩阵而产生的病态逆问题,从而重建出暂态高阶听觉诱发反应(Auditory Evoked Potentials,AEP).采用2种不同的速率组合方式,通过计算重建ABR和常规ABR之间的相关系数和相对误差,比较2种正则化方法的效果.结果 相对于L-curve,GCV方法得到的正则化参数普遍较大,重建的高阶暂态ABR与常规ABR之间的相关系数普遍较高,相对误差较小.L-curve准则有一些特例情况,求解的正则化参数估计不如GCV方法稳定.结论 GCV方法比L-curve方法能更好地解决高阶ABR重建的病态问题,取得更接近于真实情况的结果.
关键词： Tikhonov正则化 L曲线 广义交叉验证 听觉诱发反应 逆问题 -
基于改进时间反演算法的感应式磁声成像图像重建研究
目的:在广义有限元法和时间反演算法理论的基础上研究一种新型的算法,以重建声学非均匀介质中的声源分布.方法:通过磁声耦合理论,结合声学的基本方程研究声学非均匀同心球模型感应式磁声成像(magnetoacous-tic tomography with magnetic induction,MAT-MI)正、逆问题,提出基于广义有限元法的声学非均匀媒介波动方程求解办法,对时间反演算法进行改进,采用介质声学特征先验信息,重建声速的分布,并利用该算法解决声学非均匀媒介声源重建和电导率重建的问题.结果:所提出的算法能够准确地重建声学非均匀介质中的声源分布,在重建声源的过程中可以获得声速的分布并能够很好地对图像进行重建.结论:该算法在声学非均匀媒介的MAT-MI重建问题上具有较强的优势,可为后续更加准确地重构不同声学特性和电学特性MAT-MI图像提供必要的参考数据,同时也可将MAT-MI技术向着临床应用推进一步.
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脑电皮层成像技术
由头皮电位测量信号重构脑电活动源分布,对于研究脑的认知功能和临床医学应用具有重要意义.近10年发展起来的皮层成像技术(cortical imaging technique)因其在脑电源的定位方面相对于传统脑电图具有更高的空间分辨率,成为脑科学研究的有力工具.本文详细介绍了皮层成像技术的研究现状,主要包括等效皮层源及头容积导体的建模、头皮测量电位与等效皮层源间定量关系的建立、等效皮层源的重构算法.
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独立分量分析及其在脑电逆问题中的应用
由大脑头皮电压推断大脑内活动源的信息,称之为脑电逆问题.脑电逆问题的解决对于脑认识功能的研究有重要的科学意义和临床应用价值.本文首先对脑电逆问题及其主要解决方法作了简要介绍,然后介绍了独立分量分析(ICA)的工作原理、算法及其在脑电逆问题中的应用,分析了尚未解决的问题,提出ICA是一个在脑电逆问题中值得注意的研究方向.
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磁共振弹性图
磁共振弹性图(magnetic resonance elastography,MRE)利用磁共振成像(MRI)技术,测量由外力引起的组织内部质点位移空间分布,以此为输入对弹性力学的逆问题进行求解,从而获得组织弹性系数的空间分布图.介绍了MRE的成像原理,综述其各种成像手段以及MRE在医学上的应用和前景.
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探讨影像医学在法医学中的应用
医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或人体某部份，以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程，是一种逆问题的推论演算，即成因是经由结果反推而来。目前临床运用的影像学技术主要包括X-RAY、CT、MRI（磁共振成像）、ECT（发射体层成像）、USG（超声成像）等。医学影像由于其自身直接与非介入性的诊断特性，在临床中发挥着巨大的作用，也使它成为法医临床学的重要依赖技术。医学影像资料作为病历的一部分，属于刑诉法规定的书证范畴，其直观和相对客观的证据特性使它在案件侦办过程中也得到充分应用。
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电阻抗断层成像技术进展
电阻抗断层成像技术分为:静态EIT(以电阻抗分布的绝对值为成像目标)和动态EIT(以电阻抗分布的相对值为成像目标),它是近年来国内外生物医学工程研究的比较热门的一种成像技术.因为与已有的X射线成像、计算机断层扫描成像(CT)、核磁共振成像(MRI)及超声成像相比,这种新的成像技术不仅具有解剖学的特征信息,还有功能性成像的性质.又因为它的无创、简单、便宜、容易应用等特点,在临床有着很好的应用前景.本文通过数学、物理以及应用上的论述并结合了新的国内外科研动态,介绍了电阻抗断层成像技术的数学计算(包括算法和算法分析),物理基础(激励方式,激励频率,驱动模式),揭示了电阻抗断层成像技术的基本原理,并展示了此项技术的临床应用情况.
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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.
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现代信号处理理论在脑磁研究中的应用
脑磁图MEG是在脑电图EEG之后发展起来的又一个脑功能研究和临床应用设备.现代信号处理理论的应用是脑磁逆问题研究中的一个热点.本文对基于阵列信号处理、信号分解以及维纳滤波等的脑磁逆问题方法,作了一个较为全面的论述.
