本文關(guān)鍵詞：三維電阻抗成像系統(tǒng)設(shè)計(jì)

  更多相關(guān)文章： 3D EIT 電極優(yōu)化 圖像評價(jià) FPGA

【摘要】：電阻抗斷層成像技術(shù)(EIT:Electrical Impedance Tomography)是近30年才出現(xiàn),繼形態(tài)、結(jié)構(gòu)成像之后,新一代的醫(yī)學(xué)成像技術(shù),它是現(xiàn)在生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)中的重大研究課題之一。由于電阻抗斷層成像技術(shù)不使用核素、射線,所以對人體無傷害,并且具有可以多次測量、重復(fù)使用,成像速度比較快,及功能成像等特點(diǎn),另外其成本比較低廉,對工作環(huán)境沒有特殊的要求等。因此其作為一種理想的、有著誘人的應(yīng)用前景的無損傷醫(yī)學(xué)成像技術(shù),迅速成為研究熱點(diǎn)。 在先前的研究中,電阻抗斷層成像技術(shù)的研究對象通常被假定在二維(2D)的平面結(jié)構(gòu),由于實(shí)際情況是研究對象一般為三維(3D)結(jié)構(gòu),因此激勵(lì)電流是在立體空間內(nèi)傳導(dǎo)的,而不是僅僅限定在測量平面內(nèi)傳導(dǎo)。由于這一差異導(dǎo)致了重建圖像顯現(xiàn)出明顯的誤差,因此影響了EIT在診斷和病態(tài)分析中的作用。為了獲得更多電阻抗信息,重建出更準(zhǔn)確的圖像,三維電阻抗成像(3D-EIT)成為研究的熱點(diǎn)。既可以通過研究三維成像算法對生物體進(jìn)行三維成像,也可以設(shè)計(jì)成像的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)對生物體進(jìn)行三維數(shù)據(jù)采集。 本文研究工作主要包括兩部分：一是基于準(zhǔn)對角激勵(lì)的模式下,進(jìn)行3D EIT系統(tǒng)電極優(yōu)化設(shè)計(jì)；二是基于FPGA的3D EIT數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)。 一、3D EIT系統(tǒng)電極優(yōu)化設(shè)計(jì) 1.利用有限元仿真軟件COMSOL Multiphysics建立仿真模型。設(shè)計(jì)了4種雙層32電極均勻分布的圓柱體試驗(yàn)仿真模型：方形電極(Ⅰ型)、圓形電極(Ⅱ型)、同心圓復(fù)合電極(Ⅲ型)、方圓復(fù)合電極(Ⅳ型) 2.仿真實(shí)驗(yàn)一：由于復(fù)合電極在激勵(lì)-測量電極的不同導(dǎo)致6種情況的出現(xiàn),在準(zhǔn)對角電流激勵(lì)-相鄰測量模式下進(jìn)行仿真試驗(yàn),對三維場域中4個(gè)高度相等、電導(dǎo)率相同的物體,采用共軛梯度算法進(jìn)行圖像重建,并截取5個(gè)不同斷層圖像進(jìn)行對比。利用測量電壓動(dòng)態(tài)范圍D、敏感場靈敏度的均勻性P和重建圖像的相關(guān)度R三種評價(jià)指標(biāo)6種情況進(jìn)行對比研究。結(jié)果表明外激內(nèi)測式復(fù)合電極較優(yōu)。 3.仿真實(shí)驗(yàn)二：在準(zhǔn)對角電流激勵(lì)-相鄰測量模式下分別對4種電極結(jié)構(gòu)在0.2-0.7之間8種占空比情況下進(jìn)行仿真試驗(yàn),求得雅可比系數(shù)矩陣,對三維場域中5個(gè)高度不等、電導(dǎo)率相同的物體,采用共軛梯度算法進(jìn)行圖像重建,并截取5個(gè)不同斷層圖像進(jìn)行對比。利用測量電壓動(dòng)態(tài)范圍D、敏感場靈敏度的均勻性P和重建圖像的相關(guān)度R三種評價(jià)指標(biāo)對所設(shè)計(jì)的4種電極結(jié)構(gòu)進(jìn)行對比研究。結(jié)果表明,占空比在0.4的情況下,4種電極都較好,Ⅳ型電極較優(yōu)于其他3種。 二、基于FPGA的3D EIT數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì) 1.以Spartan3E系列XC3S500E-4PQ208型號的FPGA為核心,嵌入8位微處理器PicoBlaze實(shí)現(xiàn)恒流激勵(lì)源、模擬開關(guān)通道切換、串口通信等邏輯控制功能。為了提高系統(tǒng)抗干擾性,采用Altium Designer軟件設(shè)計(jì)了4層PCB數(shù)據(jù)采集板,并對每個(gè)模塊進(jìn)行逐個(gè)調(diào)試。 2.使用VHDL語言完成了FPGA的硬件開發(fā),使用Delphi軟件開發(fā)了上位PC機(jī)界面,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)存儲(chǔ)并繪制曲線。 3.利用單層標(biāo)定板以及直徑為30cm的物理實(shí)驗(yàn)水槽,對整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行性能測試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該系統(tǒng)具有較好的信噪比和通道一致性,能夠?qū)崿F(xiàn)三維電阻抗數(shù)據(jù)采集功能。 4.在物理實(shí)驗(yàn)水槽中放入有機(jī)玻璃棒,基于準(zhǔn)對角激勵(lì)/相鄰測量模式下進(jìn)行數(shù)3D據(jù)采集,并利用共軛梯度算法進(jìn)行圖像重建。 文章最后,針對3D系統(tǒng)存在的問題,從電極、制板、調(diào)試方法等角度,提出了一些后續(xù)的改進(jìn)方案。
【關(guān)鍵詞】：3D EIT 電極優(yōu)化 圖像評價(jià) FPGA
【學(xué)位授予單位】：天津科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP274.2;R310
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 1 前言10-17
• 1.1 生物醫(yī)學(xué)電阻抗成像技術(shù)簡介10-11
• 1.2 EIT技術(shù)的基本原理11-13
• 1.3 EIT技術(shù)的發(fā)展歷史及趨勢13-15
• 1.4 本論文的組織形式15-17
• 2 電阻抗成像理論基礎(chǔ)17-22
• 2.1 EIT的數(shù)學(xué)模型17-18
• 2.2 EIT的正問題18-19
• 2.3 EIT的逆問題19-22
• 3 3D EIT 系統(tǒng)電極優(yōu)化設(shè)計(jì)22-38
• 3.1 EIT電極系統(tǒng)22
• 3.2 環(huán)形電極陣列22-24
• 3.2.1 線電極與復(fù)合電極22-23
• 3.2.2 電極數(shù)的選擇23
• 3.2.3 激勵(lì)/測量模式23-24
• 3.3 基于COMSOL建立3D EIT系統(tǒng)電極模型24-27
• 3.3.1 COMSOL軟件簡介25
• 3.3.2 COMSOL建立仿真模型25-26
• 3.3.3 物理量設(shè)定26-27
• 3.4 正問題求解27-29
• 3.5 逆問題求解及圖像重建29
• 3.6 3D EIT電極優(yōu)設(shè)計(jì)29-38
• 3.6.1 評價(jià)指標(biāo)30-31
• 3.6.2 激勵(lì)/測量模式31
• 3.6.3 仿真實(shí)驗(yàn)31-38
• 4 基于FPGA的3D EIT數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)38-56
• 4.1 3D EIT數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)需考慮的主要問題38
• 4.2 3D EIT數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)38
• 4.3 3D EIT數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)38-50
• 4.3.1 FPGA 簡介39-42
• 4.3.2 D/A轉(zhuǎn)換模塊42-44
• 4.3.3 二階巴特沃斯低通濾波器44-45
• 4.3.4 VCCS 電路45
• 4.3.5 電極選通開關(guān)45-46
• 4.3.6 AD8130 差分放大電路46-47
• 4.3.7 可編程增益放大電路47-49
• 4.3.8 A/D轉(zhuǎn)換模塊49-50
• 4.4 3D EIT數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)50-56
• 4.4.1 基于FPGA的開發(fā)工具50-51
• 4.4.2 FPGA的開發(fā)流程51-52
• 4.4.3 PicoBlaze 8位微控制器52
• 4.4.4 PicoBlaze 開發(fā)工具52-53
• 4.4.5 3D EIT數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)流程53-55
• 4.4.6 上位PC機(jī)界面55-56
• 5 系統(tǒng)性能測試及物理實(shí)驗(yàn)56-65
• 5.1 3D EIT數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)電路板測試56
• 5.2 用純電阻網(wǎng)絡(luò)標(biāo)定板進(jìn)行測試56-59
• 5.3 用實(shí)驗(yàn)圓桶進(jìn)行測試59-61
• 5.4 二維數(shù)據(jù)的采集及圖像重建61-63
• 5.5 3D數(shù)據(jù)的采集及圖像重建63-65
• 6 總結(jié)與展望65-66
• 7 參考文獻(xiàn)66-72
• 8 論文發(fā)表情況72-73
• 9 致謝73

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：659787