劉銳崗，劉潤(rùn)生，董秀珍

第四軍醫(yī)大學(xué) 生物醫(yī)學(xué)工程系 a.醫(yī)學(xué)圖像學(xué)教研室；b.醫(yī)學(xué)電子工程教研室，陜西 西安 710032

生物組織的磁感應(yīng)斷層成像研究

劉銳崗a，劉潤(rùn)生a，董秀珍b

第四軍醫(yī)大學(xué) 生物醫(yī)學(xué)工程系 a.醫(yī)學(xué)圖像學(xué)教研室；b.醫(yī)學(xué)電子工程教研室，陜西 西安 710032

目的 研究磁感應(yīng)斷層成像技術(shù)對(duì)生物組織的檢測(cè)能力。方法 利用16通道磁感應(yīng)斷層成像數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)對(duì)空氣背景中的雞蛋、油桃，以及3層含顱骨腦部物理模型中的離體脂肪、離體血液分別進(jìn)行檢測(cè)，并應(yīng)用時(shí)間差分牛頓萊夫遜成像算法獲得電導(dǎo)率分布變化量的重建圖像。結(jié)果對(duì)于分布在不同位置的單個(gè)或兩個(gè)電導(dǎo)率擾動(dòng)目標(biāo)，差分成像結(jié)果都可以正確反映擾動(dòng)目標(biāo)的位置、相對(duì)大小和電導(dǎo)率差異情況。結(jié)論 磁感應(yīng)斷層成像技術(shù)可以用于生物組織的電導(dǎo)率分布變化成像。

磁感應(yīng)斷層成像；生物組織；物理模型；差分成像

0 前言

磁感應(yīng)斷層成像（Magnetic Induction Tomography，MIT）是利用渦流感應(yīng)原理，通過(guò)圍繞被測(cè)對(duì)象外周的一組線(xiàn)圈陣列施加交變正弦信號(hào)激勵(lì)并測(cè)量感應(yīng)磁場(chǎng)磁感應(yīng)強(qiáng)度的相位，然后通過(guò)成像算法重建線(xiàn)圈陣列所處斷層內(nèi)被測(cè)對(duì)象的電阻抗分布或其變化量的圖像[1-2]。以電阻抗分布絕對(duì)值為重建結(jié)果的稱(chēng)為靜態(tài)成像，而以電阻抗分布變化量為重建結(jié)果的稱(chēng)為差分成像。差分成像利用兩次測(cè)量數(shù)據(jù)的差進(jìn)行圖像重建，因其可以消除部分系統(tǒng)誤差而得到廣泛應(yīng)用。差分成像有兩類(lèi)，一類(lèi)是時(shí)間差分成像，使用兩個(gè)不同時(shí)刻的測(cè)量數(shù)據(jù)的差[3]；另一類(lèi)是頻率差分成像，使用兩個(gè)不同激勵(lì)頻率下的測(cè)量數(shù)據(jù)的差[4]。

近年來(lái)，MIT的醫(yī)學(xué)應(yīng)用前景得到認(rèn)可，國(guó)內(nèi)外有多個(gè)研究小組在開(kāi)展相關(guān)研究工作[5-8]。但是現(xiàn)有文獻(xiàn)報(bào)道的成像目標(biāo)多為鹽水或瓊脂等[9-11]，而以生物組織為成像目標(biāo)的報(bào)道較少。Brunner等[4]對(duì)均勻電導(dǎo)率背景中的土豆進(jìn)行了頻率差分成像，結(jié)果能大體反映土豆的位置和大小，但整體向邊界偏移并有明顯的拖尾。Watson等[12]對(duì)志愿者的大腿進(jìn)行了靜態(tài)成像，分別得到了電導(dǎo)率和介電常數(shù)的圖像，但結(jié)果無(wú)法顯示內(nèi)部的結(jié)構(gòu)僅能判斷有無(wú)。Maimaitijiang等[13]對(duì)瓊脂塊邊緣的離體抗凝血液進(jìn)行了時(shí)間差分成像，結(jié)果能反映血液的位置，但多次成像的目標(biāo)大小不一致且有時(shí)存在較嚴(yán)重的偽影[14]。鹽水或瓊脂的電阻抗近似為純阻性，而生物組織的電阻抗既含阻性成份又有容性成份，兩種材料存在較大的差異。開(kāi)展以生物組織，特別是動(dòng)物或人體組織為成像目標(biāo)的MIT研究對(duì)未來(lái)的臨床醫(yī)學(xué)應(yīng)用具有重要的意義。

1 材料與方法

1.1 MIT數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

16通道FMMU-MIT數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，見(jiàn)圖1[3]。傳感器為14個(gè)線(xiàn)圈，1個(gè)激勵(lì)線(xiàn)圈和13個(gè)測(cè)量線(xiàn)圈，所有線(xiàn)圈中心分布在16等分的圓周上，空出臨近激勵(lì)線(xiàn)圈的兩個(gè)位置。線(xiàn)圈內(nèi)邊緣所圍圓形的直徑可選擇為18、20、22cm。激勵(lì)信號(hào)為正弦交流信號(hào)，頻率可在1～10MHz范圍內(nèi)調(diào)節(jié)。線(xiàn)圈內(nèi)有一托盤(pán)，用于放置被測(cè)對(duì)象，且可由計(jì)算機(jī)控制的馬達(dá)帶動(dòng)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。為獲得足夠的成像數(shù)據(jù)，每次旋轉(zhuǎn)22.5°，16次為一周，可得16×13個(gè)數(shù)據(jù)，構(gòu)成1幀。

圖1 FMMU-磁感應(yīng)斷層成像數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

被測(cè)對(duì)象可直接放置在托盤(pán)上，在空氣環(huán)境中測(cè)量，也可放置在物理模型中在某種電導(dǎo)率分布背景中進(jìn)行測(cè)量。為了模擬人體腦部電導(dǎo)率分布情況，采用3層球形物理模型，包括4個(gè)部分，分別模擬頭皮、顱骨、腦實(shí)質(zhì)和顱內(nèi)電導(dǎo)率擾動(dòng)目標(biāo)。模擬顱骨為一球殼，其內(nèi)徑為18.6cm，壁厚為0.45cm。顱骨內(nèi)外均充入飽和硫酸鈣溶液，其中外部與一個(gè)內(nèi)徑為20.5cm的半球形容器形成液體球殼形狀，壁厚為0.5cm。顱骨內(nèi)外溶液高度均為10cm。模擬顱骨的電導(dǎo)率約為0.012S/m，飽和硫酸鈣的電導(dǎo)率約為0.24S/m。電導(dǎo)率擾動(dòng)目標(biāo)盛放在一個(gè)圓柱形容器內(nèi)，再經(jīng)支架垂直浸入顱骨內(nèi)溶液中。實(shí)際測(cè)量時(shí)，因浸入擾動(dòng)目標(biāo)而增高的液面將被抽出。本文中此模型稱(chēng)為3層腦模型。

1.2 MIT成像算法

成像算法采用時(shí)間差分Newton-Raphson算法[3]。測(cè)量時(shí)需要分別采集兩幀數(shù)據(jù)，第1幀數(shù)據(jù)為背景幀，第2幀為前景幀。兩幀之間的電導(dǎo)率變化量可表示為：

其中，H為Hessian矩陣，J為Jacobian矩陣，Vm1為第1次測(cè)量所得的數(shù)據(jù)，Vm2為第2次測(cè)量所得的數(shù)據(jù)，T為矩陣的轉(zhuǎn)置運(yùn)算。

1.3 成像目標(biāo)

選擇油桃、雞蛋、脂肪和血液4種生物組織作為成像目標(biāo)。油桃的直徑約為6cm，雞蛋的直徑約為4.5cm。圓柱形容器的內(nèi)徑為4.5cm，分別裝入切碎后的豬脂肪和血液。其中脂肪和血液的電導(dǎo)率分別約為0.05和0.60S/m。

2 結(jié)果

2.1 雞蛋成像

設(shè)定線(xiàn)圈內(nèi)邊緣所圍圓形的直徑20cm，激勵(lì)正弦信號(hào)的頻率為10MHz。將雞蛋豎直放置在塑料雞蛋架上，再放置在托盤(pán)上，雞蛋的邊緣相距線(xiàn)圈約3.0cm間隔。背景數(shù)據(jù)為不放入任何物體的空氣環(huán)境下的測(cè)量結(jié)果，前景數(shù)據(jù)為放入雞蛋后的測(cè)量結(jié)果。然后采用Newton-Raphson算法進(jìn)行重建。結(jié)果圖像通過(guò)線(xiàn)性插值使其視覺(jué)觀察更為平滑，且所有圖像根據(jù)各自的最大值和最小值賦給偽彩色，用紅色表示電導(dǎo)率相對(duì)于背景升高，藍(lán)色表示電導(dǎo)率降低（圖2）。

圖2 空氣中雞蛋的差分成像

2.2 油桃成像

將1個(gè)油桃豎直放置在托盤(pán)上，其邊緣相距線(xiàn)圈約2.8cm間隔。各項(xiàng)參數(shù)設(shè)置同雞蛋差分圖像，成像結(jié)果見(jiàn)圖3。

圖3 空氣中油桃的差分成像

2.3 脂肪成像

設(shè)定線(xiàn)圈內(nèi)邊緣所圍圓形的直徑22cm，激勵(lì)正弦信號(hào)的頻率為5.8MHz。將三層腦模型放置在托盤(pán)上。第1次測(cè)量時(shí)顱骨內(nèi)充入飽和硫酸鈣溶液，作為背景數(shù)據(jù)。第2次測(cè)量時(shí)，通過(guò)支架將置入脂肪的圓柱容器浸入顱內(nèi)溶液，并抽取多出的溶液，作為前景數(shù)據(jù)。圓柱形容器的中心相距模型中心5cm，其余設(shè)定同雞蛋差分圖像，成像結(jié)果見(jiàn)圖4。

2.4 血液成像

圓柱容器中置入離體血液，其余設(shè)定同雞蛋差分圖像，成像結(jié)果見(jiàn)圖5。

2.5 血液和脂肪成像

2個(gè)圓柱容器中分別置入離體脂肪和離體血液，其余設(shè)定同雞蛋差分圖像，成像結(jié)果見(jiàn)圖6。

3 討論

無(wú)論是以空氣為背景的雞蛋和油桃的MIT差分成像，還是以3層腦模型為背景的離體脂肪和血液的MIT差分成像，都可以正確反映電導(dǎo)率擾動(dòng)目標(biāo)的位置、大體的尺寸和電導(dǎo)率的差異（圖2～6）。在成像結(jié)果中目標(biāo)的周?chē)驼w的外周存在一定的偽跡。其原因可能有兩個(gè)：① 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的測(cè)量精度有待提高，導(dǎo)致測(cè)量數(shù)據(jù)中包含相對(duì)較多的噪聲；② 成像算法本身中含有幾處近似，引入了計(jì)算誤差。

4 結(jié)論

應(yīng)用16通道FMMU-MIT數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)分別對(duì)空氣背景中的雞蛋、油桃以及3層含顱骨腦部物理模型中的離體脂肪、血液進(jìn)行了時(shí)間差分成像，結(jié)果可以正確目標(biāo)的位置、大小和電導(dǎo)率的差異。因此，采用MIT技術(shù)能夠?qū)ι锝M織進(jìn)行良好的成像，這為今后的動(dòng)物在體MIT成像提供了較好的基礎(chǔ)。

[1]Griffiths H,Stewart WR,Gough W.Magnetic induction tomography：A measuringsystem for biological tissues[J].Ann N Y Acad Sci,1999, 873：335-345.

[2]Korjenevsky A,Cherepenin V,Sapetsky S.Magnetic induction tomography：experimental realization[J].PhysiolMeas,2000, 21（1）：89-94.

[3]Liu RG,Li Y,Fu F,et al.Time-difference imaging of magnetic induction tomography inthree-layer brain physical phantom[J].Meas Sci Technol,2014,25（6）：5402.

[4]Brunner P,Merwa R,Missner A,et al.Reconstruction of theshape of conductivityspectra usingdifferential multifrequency magnetic induction tomography[J].PhysiolMeas,2006,27（5）：S237-S248.

[5]劉俐,李倩,何為,等.一種均勻激勵(lì)磁場(chǎng)磁感應(yīng)成像的改進(jìn)反投影算法[J].中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào),2014,33（3）：313-319.

[6]柯麗,曹馮秋,杜強(qiáng).MIT中反投影矩陣的計(jì)算與數(shù)據(jù)處理方法[J].儀器儀表學(xué)報(bào),2014,35（10）：2256-2262.

[7]陳玉艷,王旭,楊丹,等.基于LP范數(shù)的磁感應(yīng)斷層成像圖像重建算法[J].生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志,2013,30（1）：162-165.

[8]任德柱,邵高平,孫紅勝,等.磁感應(yīng)斷層成像中的高頻率穩(wěn)定度信號(hào)源的選擇[J].信息工程大學(xué)學(xué)報(bào),2014,15（2）：169-174.

[9]Xu Z,Luo H,He W,et al.A multi-channel magnetic induction tomography measurementsystem for human brain model imaging[J].PhysiolMeas,2009,30（6）：S175-S186.

[10]Rosell-Ferrer J,Merwa R,Brunner P,et al.A multifrequency magnetic induction tomographysystem using planar gradiometers：data collection andcalibration[J].PhysiolMeas, 2006,27（5）：S271-S280.

[11]VauhkonenM,HamschM,Igney CH.A measurementsystem and image reconstruction inmagnetic induction tomography[J].PhysiolMeas,2008,29（6）：S445-S454.

[12]Watson S,Williams RJ,Gough W,et al.A magnetic induction tomographysystem forsamples with conductivities below 10s/m[J].Meas Sci Technol,2008,19（4）：5501.

[13]Maimaitijiang Y,RoulaMA,Kahlert J.Approaches for improving image quality in magnetic induction tomography[J].PhysiolMeas,2010,31（8）：S147-S156.

[14]Mamatjan Y.Imaging of hemorrhagicstroke in magnetic induction tomography：An in vitrostudy[J].Int J Imag Syst Tech,2014,24（2）：161-166.

Research onMagnetic Induction Tomography of Biological Tissues

LIU Rui-ganga, LIU Run-shenga, DONG Xiu-zhenb
a.Department of Teaching and Research ofMedical Imaging；b.Department of Teaching and Research ofMedical Electronic Engineering, School of Bio-Medical Engineering, the FourthMilitaryMedical University, Xi’an Shaanxi 710032, China

Objective Tostudy thedetectability of magnetic induction tomography for biological tissues.Methods The 16-channel magnetic induction tomographysystem was used as thedata acquisitionsystem；and the time-difference Newton-Raphan method was adopted as the reconstruction algorithm. The imaging objects were the egg or nectarine in air as well as in νitro fat and blood in the three-layer brain physical phantom. Results Forsingle or two conductivity perturbation objects at multiple positions, the reconstructed images could reveal the correct position, relativesize, and conductivitydifference. Conclusion It was feasible todetect the biological tissue using magnetic induction tomography.

magnetic induction tomography；biological tissues；physical phantom；difference imaging

R318

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2015.08.002

1674-1633（2015）08-0005-04

2015-07-24

國(guó)家自然科學(xué)基金（61271101）；全軍醫(yī)學(xué)科研“十二五”項(xiàng)目（BWS11Z011）

董秀珍，教授。

通訊作者郵箱：dongyang@fmmu.edu.cn