[發明專利]一種新型多頻差分電阻抗層析成像重建算法

有效

• 申請號: 201911157997.0
• 申請日: 2019-11-22
• 公開（公告）號: CN110910466B
• 公開（公告）日: 2022-11-18
• 發明（設計）人: 劉升恒;曹瑞松;黃永明;楊綠溪
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06F17/16;G06F17/18
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206
• 代理人: 郭微

本發明涉及一種新型多頻差分電阻抗層析成像重建算法，具體步驟為：首先利用內部電導率變化與相應邊界電壓變化的近線性關系，將多頻電阻抗層析成像圖像的重建建模成一個多重測量矢量逆問題求解，然后將解矩陣分解以便于基于結構感知的稀疏貝葉斯學習框架的使用，通過采用最大邊緣似然方法優化對數代價函數來實現后驗分布估計，電導率分布的解矩陣最后由最大后驗概率估計給出。與現有技術相比，本發明的有益效果在于：本發明不再針對單矢量問題，而是在多重測量矢量的稀疏貝葉斯框架下實現差分電阻抗層析成像圖像重建，采用的最大邊緣似然法提高了后驗概率的估計效率，滿足高分辨、低復雜度的應用需求。

技術領域

本發明涉及一種新型多頻差分電阻抗層析成像重建算法，屬于醫學與工業成像技術領域。

背景技術

電阻抗層析成像的重建問題是在給定邊界電壓測量值的情況下，確定物體內部的空間變 化電導率分布。電阻抗層析成像是一種十分具有潛力的非侵入式成像手段，因其設備不存在 有害輻射，具備簡易輕便、價格低廉、時間分辨率高的優點而得到學界和工業界的廣泛關注。 電阻抗層析成像成像技術可以分成靜態成像和差分成像。靜態成像根據單次電壓測量得到的 數據集恢復絕對電導率分布，常受到各種建模誤差源造成的系統偽影的影響。相比之下，差 分成像通過從兩個測量狀態之間的差異推斷來重建電導率的變化，可以通過測量減少部分系 統偽影。與時間差分成像大量應用于電阻抗層析成像醫學圖像相比，頻率差分電阻抗層析成 像并沒有得到太多的關注。而頻差電阻抗層析成像不僅能消除時差電阻抗層析成像中常見邊 界幾何誤差，還能在數據收集速度很快情況下消除偽影。但是頻差電阻抗層析成像存在易受 噪聲影響和固有較低空間分辨率的缺點。

而貝葉斯學習的框架在噪聲環境下更具魯棒性，也能在所需重建的圖像不是高度稀疏的 情況下提供更好的性能。最近，結構感知貝葉斯學習的概念被引入進行單頻通道的電阻抗層 析成像成像。在頻差電阻抗層析成像中，必須使用兩個頻率之間的加權電壓差來產生內部電 導率分布隨頻率變化的圖像。內部傳導率變化δκ∈R^N×1與對應的邊界電壓變化δy∈R^M×1有如 下線性近似關系(M＜N)：

δy＝Jδκ (1)

其中J∈R^M×N是靈敏度矩陣。這是單測量矢量問題，單個電導率解矢量δκ由但電壓測量 矢量δy重建。

但是本文研究的是多頻差電阻抗層析成像的圖像重建，得構造多重測量矢量模型，需考 慮快速多幀重建。另外，需要考慮不同頻率幀數任務間的相關性，同時也面臨算法復雜度和 計算量的問題。

發明內容

技術問題：

將結構感知貝葉斯學習框架應用于多通道頻差電阻抗層析成像圖像的重建，考慮頻差多 通道電阻抗層析成像的多任務之間和任務內部存在的結構關聯特性，優化函數模型，解決多 任務貝葉斯學習算法的復雜度的問題。

技術方案：

本發明的目的是通過以下技術方案實現的。

一種新型多頻差分電阻抗層析成像重建算法，其特征在于，具體包括如下步驟：

步驟一，構建模型

將式(1)中線性關系應用到多頻通道的情況，用Y和K代替δY和δK，可得到頻差多通道 電阻抗層析成像成像區域內成像通道對基準通道電導率差分K∈R^N×L與邊界電壓差分 Y∈R^M×L的關系：

Y＝JK+V (2)

在這個信號模型中，V為加性測量噪聲矩陣，滿足高斯分布N(0,γ₀I)。來自不同頻率信 道的所有電壓測量矢量構成測量矩陣Y，下面的問題是由測量矩陣重建解矩陣K，這就成了 多重測量矢量問題。