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基于超快速主動檢測技術的感應式磁聲耦合成像理論與實驗研究

發(fā)布時間:2018-05-03 11:29

  本文選題:磁聲成像 + 有限元仿真 ; 參考:《深圳大學》2017年碩士論文


【摘要】:癌癥已成威脅人類健康的首要殺手。腫瘤機理研究表明,在腫瘤的發(fā)展過程中,血管新生會導致組織電導率變化。因而,測量組織電導率對于疾病的早期無創(chuàng)診斷具有重要應用價值。磁聲耦合成像是一種新型無創(chuàng)生物組織電特性功能成像技術,根據激勵方式不同可分為注入電流式磁聲耦合成像與感應式磁聲耦合成像,目前感應式磁聲耦合成像通常采用KV級高壓?s級窄脈沖進行激勵以達到mm級分辨率,其激勵源設計實現難度較大,能量轉換率不高,同時存在一定安全性問題,且其信號的檢測采用單振元換能器多個角度旋轉接收,采集時間長,接收到的微弱聲信號易受到高頻空間電磁場耦合干擾,限制了成像質量。針對目前感應式磁聲耦合成像方法存在的問題,本文提出一種新的成像方法:采用低頻連續(xù)正弦信號激勵,簡化了實驗成像裝置;另外,采用多普勒信號檢測技術檢測振動信號,對組織各質點微弱振動位移及振速信息進行主動探測,利用多通道超聲數據采集系統(tǒng)提高采集效率,通過圖像重建算法,實現組織電流密度(電導率)分布圖實時成像。本文依據麥克斯韋方程組和納維方程建立了電磁場-固體位移場耦合的數學模型;借助有限元工具COMSOL Multiphysics5.2a進行研究,構建激勵線圈模型和模擬正常組織包裹病變組織的多層模型,對時變電磁場的空間分布進行分析,對不同線圈配置、電導率比、體積比、相對位置分布等模型內部感應電流和洛倫茲力的分布影響進行分析;搭建了振動信號采集實驗平臺,實現了實驗系統(tǒng)的實時振動信號采集,進行了不同電導率分布模型仿體的實驗研究,驗證數學模型和仿真研究結果。仿真研究表明:平行雙線圈產生的磁場特性明顯優(yōu)于單線圈磁場特性;感應電流與仿體電導率值、體積大小、分布位置相關。實驗結果表明:位移及振速信息包含了電導率邊界分布信息,進一步說明可由位移信號重建仿體內部電導率分布方法的可行性。
[Abstract]:Cancer has become the leading killer of human health. The study of tumor mechanism shows that angiogenesis leads to the change of electrical conductivity during tumor development. Therefore, the measurement of tissue conductivity has important application value for early non-invasive diagnosis of disease. Magnetoacoustic coupling imaging is a new type of functional imaging technology for non-invasive biological tissue electrical characteristics. According to different excitation modes, it can be divided into injection current magnetoacoustic coupling imaging and inductive magnetoacoustic coupling imaging. At present, inductive magnetoacoustic coupling imaging usually uses KV high voltage / s narrow pulse to obtain mm resolution. The design of excitation source is difficult, the energy conversion rate is not high, and there are some safety problems at the same time. The signal is detected by single vibrator transducer with multiple angles rotated and received, the acquisition time is long, the received weak acoustic signal is easily affected by high frequency spatial electromagnetic field coupling interference, which limits the imaging quality. Aiming at the problems existing in inductive magnetoacoustic coupling imaging method, a new imaging method is proposed in this paper: the experiment imaging device is simplified by using low frequency continuous sinusoidal signal excitation. Using Doppler signal detection technology to detect vibration signal, the information of weak vibration displacement and vibration velocity of each particle is detected actively. The multi-channel ultrasonic data acquisition system is used to improve the collection efficiency, and the image reconstruction algorithm is adopted. Real-time imaging of tissue current density (conductivity) distribution is realized. Based on Maxwell's equations and Navid's equations, the coupling mathematical model of electromagnetic field and solid displacement field is established, and the excitation coil model and the multilayer model to simulate the diseased tissue of normal tissue are constructed by using the finite element tool COMSOL Multiphysics5.2a. The spatial distribution of time-varying electromagnetic field is analyzed, and the distribution of inductive current and Lorentz force in different coil configuration, conductivity ratio, volume ratio and relative position distribution are analyzed. The real time vibration signal acquisition of the experimental system is realized, and the simulation results of different conductivity distribution models are verified. The simulation results show that the magnetic field produced by parallel double coils is obviously superior to that of single coil, and the inductive current is related to the conductivity, volume and distribution of the simulated body. The experimental results show that the information of displacement and vibration velocity contains the information of conductivity boundary distribution, which further demonstrates the feasibility of the method of reconstructing the conductivity distribution of the imitated body from the displacement signal.
【學位授予單位】:深圳大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:TP391.41;R730.4

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本文編號:1838312

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