基于几何边界的EIT网格自适应剖分

摘要

电阻抗断层成像(ElectricalImpedanceTomography,EIT)是根据生物体内不同组织在不同功能状态下具有不同电阻抗的原理，通过在生物体表面注入安全激励电流(电压)，测量表面响应电压(电流)，重建生物体内部的电阻抗分布，从而反映体内结构及功能的新型医学成像技术。由于电阻抗断层成像具有功能成像的特点，而且对人体无害、使用方便且设备价格相对低廉，成为近年来国内外研究的热点。
　　EIT图像重建是具有严重病态性的非线性逆问题，这是EIT技术的关键和难点。已有文献报道的EIT成像结果尚不够理想，是因为大部分重构模型都是圆形外边界，且内部不考虑内边界的存在；而且基本上都是采用了均匀的网格剖分模型，这会导致模型误差，致使EIT技术没有投入到临床应用。第四军医大学EIT课题组在国家的支持下，提出EIT实时动态连续图像监护方向，并取得了初步突破，能够对脑、腹部病变变化初步定位显示，但是还存在边界不清晰、范围较大等问题。因此本文提出了基于边界的自适应剖分方法，即在考虑真实人体器官边界情况下，边界处网格细剖，边界间网格粗剖。期望从网格模型方面改善EIT成像质量。
　　针对上述情况，本文从网格自适应自动剖分方法、软件平台、EIT仿真成像及临床成像等方面开展了研究，主要工作如下:
　　1）首先研究了基于几何边界的有限元自适应剖分方法，从剖分算法思想、几何拓扑结构及数据结构等方面具体研究如何实现剖分模型。在已知任意外部边界和内部边界的条件下，能自动进行有限元网格剖分，且针对边界处细剖，边界间粗剖。对比均匀剖分网格，表明自适应剖分网格的质量更高。在保持较低的剖分规模的情况下实现了对电导率变化显著区域的合理剖分，从而有利于EIT成像算法的计算。
　　2）设计并建立了有限元自适应剖分的软件平台，采用Visua1C++.NET进行编程，实现了任意边界自动剖分、网格优化、平移缩放和保存读取边界信息等功能，通过设置剖分尺度、剖分密度等参数，可以控制剖分规模。
　　3）将自适应剖分软件嵌入课题组研发的EIT系统。先进行了正问题的仿真计算，对比电磁场数值计算软件包COMSOL的正向计算，结果表明准确度接近COMSOL。然后，进行了仿真图像重构，分别对比了基于圆模型、考虑边界的均匀剖分模型、考虑边界的自适应剖分模型，结果表明自适应剖分模型的重构误差最小。最后，应用到动物实验和临床监护实验数据的EIT成像中，结果表明自适应模型对扰动目标或病灶定位较好，为EIT与CT图像的融合提供了可能。
　　基于边界的自适应剖分方法研究，能够有效改善EIT成像质量，在课题组的EIT动物模型实验和临床图像监护试验中初步展现了良好的效果，为进一步提高EIT成像质量奠定了基础。

目录

封面

声明

目录

缩略语表

中文摘要

英文摘要

前言

文献回顾

1 电阻抗断层成像概述

2 电阻抗断层成像中的剖分模型

3 有限元网格生成方法

4 课题组研究基础及背景

正文

1 自适应网格自动剖分的方法及改进

2 自适应剖分软件平台的设计

3 自适应模型仿真研究及临床应用初探

小结

参考文献

个人简历和研究成果

致谢