【摘要】：磁感應(yīng)斷層成像(Magnetic induction tomography,MIT)是一種能對(duì)待測(cè)量物體的被動(dòng)電磁特性進(jìn)行成像的斷層成像技術(shù),其中以待測(cè)物電導(dǎo)率分布為主要成像目標(biāo)。MIT涉及的是測(cè)量成像主體的電磁場(chǎng)分布,因此,它具有無(wú)觸點(diǎn)和非侵入性的優(yōu)點(diǎn),這種無(wú)創(chuàng)特性使其具有潛在的優(yōu)勢(shì)。MIT的實(shí)現(xiàn)可以通過(guò)在正問(wèn)題中建立渦流模型,計(jì)算得到相位差數(shù)據(jù),然后在逆問(wèn)題中通過(guò)重建算法識(shí)別電導(dǎo)率分布來(lái)實(shí)現(xiàn)。但是MIT的逆問(wèn)題是嚴(yán)重的病態(tài),且MIT的激勵(lì)信號(hào)和檢測(cè)信號(hào)都是通過(guò)線圈產(chǎn)生和測(cè)量的,所以受線圈工藝和線圈數(shù)量的限制,只能采集到有限數(shù)量投影數(shù)據(jù)。除此以外,在實(shí)際采集過(guò)程中還存在掃描角度不全等一系列采集角度受限問(wèn)題。為解決MIT這種實(shí)際應(yīng)用中投影數(shù)據(jù)有限和成像圖像分辨率低的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了基于濾波反投影的全變差濾波反投影重建算法。本文首先根據(jù)顱腦解剖結(jié)構(gòu)建立顱腦模型,并對(duì)各組織電磁特性進(jìn)行分析,根據(jù)分析結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行物理參數(shù)和電磁參數(shù)設(shè)置,構(gòu)建三維三層仿真腦模型用于數(shù)據(jù)提取。為正問(wèn)題研究,基于該模型建立出顱腦磁感應(yīng)斷層成像(BMIT)仿真系統(tǒng)。通過(guò)正問(wèn)題有限元計(jì)算得到檢測(cè)線圈處的相位差數(shù)據(jù),將多組測(cè)量數(shù)據(jù)用于BMIT成像。其次,通過(guò)對(duì)投影數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并對(duì)多種濾波方式進(jìn)行對(duì)比,選擇適于MIT的數(shù)據(jù)濾波方法。圖像重建結(jié)果顯示出MIT圖像重建精度的提高,為重建算法的下一步研究奠定基礎(chǔ)。再基于有限角理論對(duì)采集的MIT投影數(shù)據(jù)提出適用于MIT的全變差濾波反投影重建算法。針對(duì)MIT角度受限問(wèn)題,對(duì)MIT扇束掃描方式獲取的投影數(shù)據(jù)進(jìn)行重建研究,利用提出的全變差濾波反投影重建算法,對(duì)扇束掃描和全周掃描兩種投影方式分別進(jìn)行相同采集數(shù)據(jù)數(shù)量和相同數(shù)據(jù)采集間隔圖像重建對(duì)比研究。并與原有常用算法得到的重建結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果表明本文提出的算法提高了重建的分辨率,且成像速度較快。最后,基于稀疏角度投影數(shù)據(jù),對(duì)全變差濾波反投影法在扇束掃描方式下產(chǎn)生的不同稀疏度投影數(shù)據(jù)進(jìn)行重建研究,通過(guò)建立不同出血量模型的仿真實(shí)驗(yàn)提取數(shù)據(jù),并與反投影算法和濾波反投影算法進(jìn)行對(duì)比。通過(guò)重建圖像和結(jié)果分析證實(shí)了本文提出的算法的有效性,為臨床應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。
【圖文】：

圖 2.1 MIT 渦流場(chǎng)求解模型Fig.2.1 The eddy current field solution model of MIT上的感生電壓會(huì)因電場(chǎng)中是否存在導(dǎo)電物體而不同。如果沒(méi)有完全是由初級(jí)場(chǎng)引起的，而如果有物體存在，感生電壓是由初線圈檢測(cè)得的信息可以通過(guò)相位測(cè)量的方式反映待測(cè)物的電B的矢量關(guān)系如圖 2.2 所示。BB+△B△φRe(△B)△BIm(△B)圖 2.2 B 與△B 的矢量關(guān)系圖Fig. 2.2 The vector graph between B and B 可見(jiàn)，實(shí)際測(cè)得的磁場(chǎng)B+ B相比于主激勵(lì)磁場(chǎng) B 會(huì)滯后

要基于系統(tǒng)仿真模型對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)算法研究，針對(duì)顱腦的電導(dǎo)率特性據(jù)，構(gòu)建逼近真實(shí)的顱腦模型，利的噪聲干擾。統(tǒng)模型是以顱腦組織為研究對(duì)象的 Tomography, BMIT)。BMIT 系統(tǒng)包仿真病變（血腫出血區(qū)域）、被測(cè)整個(gè)顱腦部分（含仿真病變）。在同實(shí)體，強(qiáng)迫成面后作為檢測(cè)系統(tǒng)的真病變即異常腦組織，，仿真病變可半徑為 20cm，樣式為實(shí)體的球體作他各參數(shù)設(shè)置如表 2.1。將上述四個(gè)仿真系統(tǒng)模型，結(jié)構(gòu)如圖 2.3 所示
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;R318

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 林蔭;石林;楊長(zhǎng)春;;重復(fù)投影數(shù)據(jù)庫(kù)下的優(yōu)化挖掘方法研究與仿真[J];計(jì)算機(jī)仿真;2016年05期

2 闕介民;王燕芳;孫翠麗;魏存峰;史戎堅(jiān);魏龍;;基于不完備投影數(shù)據(jù)重建的四種迭代算法比較研究[J];CT理論與應(yīng)用研究;2012年02期

3 張坤;朱揚(yáng)勇;;無(wú)重復(fù)投影數(shù)據(jù)庫(kù)掃描的序列模式挖掘算法[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2007年01期

4 金永杰;扇形束投影域重建——再投影迭代法[J];核電子學(xué)與探測(cè)技術(shù);1989年01期

5 陳浩球;李潛生;;用投影數(shù)據(jù)重建圖象的最大熵遞推法[J];東南大學(xué)學(xué)報(bào);1989年05期

6 鄭源彩;;缺失投影數(shù)據(jù)的估計(jì)研究[J];電子測(cè)試;2012年06期

7 李承華;透射層析成像中完全投影數(shù)據(jù)的獲取[J];淮南礦業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào);1997年04期

8 職少華;蔡劍梅;段嘉毓;牟軒沁;;基于聯(lián)合投影數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)錐束CT偽影消除算法[J];中國(guó)體視學(xué)與圖像分析;2017年03期

9 鐘志剛;梅雁誠(chéng);王延平;;不完全投影數(shù)據(jù)的最大熵圖象重建[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1992年03期

10 鄭源彩;潘晉孝;孔慧華;;基于數(shù)學(xué)方法的不完全投影數(shù)據(jù)估計(jì)[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí);2012年24期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 韓旭;林強(qiáng);馮健;楊民;;基于非對(duì)稱雙邊截?cái)嗤队皵?shù)據(jù)的CT重建方法[A];2016年全國(guó)射線數(shù)字成像與CT新技術(shù)研討會(huì)論文集[C];2016年

2 戴偉輝;;CT圖象重建理論的研究進(jìn)展及若干問(wèn)題的探討[A];海峽兩岸醫(yī)療儀器學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1995年

3 馬建華;陳凌劍;陳武凡;;基于Hilbert-Ramp混合濾波的避投影數(shù)據(jù)微分螺旋錐束CT重建[A];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程進(jìn)展——2007中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程聯(lián)合學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（上冊(cè)）[C];2007年

4 劉暢;邱鈞;;基于計(jì)算點(diǎn)的扇束掃描重建離散化模型[A];全國(guó)射線數(shù)字成像與CT新技術(shù)研討會(huì)論文集[C];2012年

5 馮禹;;基于不完全投影數(shù)據(jù)CT圖像重建中的TV算法研究[A];全國(guó)射線數(shù)字成像與CT新技術(shù)研討會(huì)論文集[C];2012年

6 常銘;肖永順;陳志強(qiáng);么若陽(yáng);;大型板狀物體工業(yè)X射線層析成像方法研究[A];第十三屆中國(guó)體視學(xué)與圖像分析學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2013年

7 章東;陳曦;龔秀芬;;生物組織的聲參量陣效應(yīng)成像[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)1999年青年學(xué)術(shù)會(huì)議[CYCA'99]論文集[C];1999年

8 劉金匯;向新程;;集裝箱CT檢測(cè)系統(tǒng)重建技術(shù)研究[A];全國(guó)第五屆核儀器及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

9 鄒曉兵;李宗劍;;基于多次平移的單排螺旋CT掃描與重建[A];第十四屆中國(guó)體視學(xué)與圖像分析學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2015年

10 劉暢;邱鈞;;CT圖像高頻特征信息的迭代重建[A];第十三屆中國(guó)體視學(xué)與圖像分析學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2013年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前1條

1 ;專利復(fù)審委員會(huì)審查決定選登[N];中國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)報(bào);2003年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 劉洋;4D-CBCT優(yōu)質(zhì)重建新方法研究[D];南方醫(yī)科大學(xué);2018年

2 毛寶林;低劑量CT圖像重建與偽影校正算法研究[D];東北大學(xué);2015年

3 汪敏;同步輻射CT技術(shù)研究及應(yīng)用[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2006年

4 趙家石;基于隨機(jī)投影數(shù)據(jù)擾動(dòng)的隱私保護(hù)技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2014年

5 許瓊;X線CT不完備投影數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)重建研究[D];西安交通大學(xué);2012年

6 郭威;CT不完全投影數(shù)據(jù)重建算法研究[D];吉林大學(xué);2011年

7 鄒永寧;工業(yè)CT三維圖像重建與分割算法研究[D];重慶大學(xué);2014年

8 劉寶東;工業(yè)CT截?cái)嗤队皵?shù)據(jù)重建算法研究[D];重慶大學(xué);2010年

9 郭吉強(qiáng);錐束工業(yè)CT截?cái)嗤队皵?shù)據(jù)重建和輪廓特征重建算法研究[D];重慶大學(xué);2011年

10 葛浙東;木材X射線斷層掃描圖像重建算法構(gòu)建與系統(tǒng)研發(fā)[D];中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院;2016年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 尹麗莉;磁感應(yīng)斷層成像有限角投影數(shù)據(jù)重建算法研究[D];沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué);2019年

2 吳清江;基于生成對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)的低劑量CT圖像重建系統(tǒng)開(kāi)發(fā)[D];南京郵電大學(xué);2018年

3 胡拓;結(jié)合圖像降噪處理的低劑量CT重建[D];浙江大學(xué);2019年

4 吳恒;基于投影域去噪的低劑量CT成像方法[D];贛南師范大學(xué);2017年

5 吳濤;錐形束CT圖像品質(zhì)提升方法研究[D];華中科技大學(xué);2016年

6 臧光明;Proximal算法在CT不完全投影數(shù)據(jù)重建中的應(yīng)用[D];中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院國(guó)家空間科學(xué)中心);2017年

7 張忻宇;數(shù)字乳腺層析成像投影數(shù)據(jù)優(yōu)化及校正技術(shù)研究[D];南方醫(yī)科大學(xué);2017年

8 程燕;不完備投影數(shù)據(jù)圖像重建算法研究[D];重慶大學(xué);2017年

9 張珠;低劑量CT投影數(shù)據(jù)多尺度去噪算法的研究[D];第四軍醫(yī)大學(xué);2009年

10 王興;電容層析成像投影數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的研究[D];沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué);2002年

本文編號(hào)：2656785