基于解析算法的头颅电阻抗成像基础研究

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电阻抗成像技术(EIT)的发展至今虽然只有二十多年的历史,但它却以其无损、低成本的功能性成像吸引了越来越多的研究者为之探索,EIT是根据人体内不同组织具有不同的电导率这个物理原理,通过给人体注入小的安全电流,测量体表的电位来重建人体内部的电阻率分布或其变化的图像,它是一种能够反映生物体内部结构及组织器官功能的新颖医学影像技术。 论文研究方向是生物电磁场的基础理论研究,利用电磁场解析法在已知边界条件和头颅内电导率分布的情况下,推导出颅内电位分布函数表达式,根据电位分布表达式计算头颅内部的电流密度分布情况。 论文首先介绍了电阻抗成像技术的正、逆问题,电阻抗成像技术的方法和成像的技术难点,生物电特性及EIT研究的理论依据和本课题研究的内容、目的、意义。正问题的求解为EIT测量和阻抗成像逆问题提供理论依据和参考。本文从头颅电阻抗成像技术的正问题入手,根据人脑结构建立四层同心球(头皮、颅骨、脑脊髓和脑组织)数学模型,在外施加激励电流的情况下,使用解析解算法分析颅内电位分布的解析式。具体内容是采用分离变量法,对电位函数与电导率分布的区域内满足的拉普拉斯方程求解转化为常微分方程的求解,在模拟四层头颅球模型在最外层施加点电流激励下,推导出各层的电位分布函数。最后是用MATLAB软件计算电流注入时各层电位分布和电流密度分布,并根据计算结果分析了电流注入角度改变、颅内结构(脑质半径大小)改变对各层电位分布和电流密度分布的影响,以及头皮和颅骨层电导率对电流的注入效果的影响作用。本文的研究结果对人体电阻抗成像技术提供理论依据及参考,本研究对疾病的诊断、临床功能图像监护、治疗具有重要的指导意义。
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