基于空间谱估计算法的电阻抗成像方法技术

本发明专利技术公开了一种基于空间谱估计算法的电阻抗成像方法，其包括：将W个电极围成一个圆形区域；将盐水放入圆形区域中，采用循环相邻激励的方法，对W个电极的每一组相邻电极注入电流，对非注入电流的电极进行电压测量，得到第一组测量数据；将待成像物体放入盐水中，采用相同方法得到第二组测量数据；在仿真软件上建立W个电极的圆域模型，将该圆域剖分为N个像素块区域，将该圆域与电极平铺展开，将电阻成像模型转换为空间谱估计数学模型，利用m‑Capon算法进行空间谱估计，求解出空间谱的强度，根据空间谱的峰值判断出待成像物体所在的像素块。该电阻抗成像方法利用m‑Capon算法进行空间谱估计，能够提高在像素块电阻抗变化较小时的成像质量。

Electrical Impedance Imaging Based on Spatial Spectrum Estimation

The invention discloses an electrical impedance imaging method based on spatial spectrum estimation algorithm, which includes: encircling W electrodes into a circular area; putting salt water into the circular area; injecting current into each group of adjacent electrodes of W electrodes by means of cyclic adjacent excitation; measuring voltage of non-injected current electrodes to obtain the first group of measurement data; and putting the object to be imaged. The second group of measurement data is obtained by the same method in brine. A circular model of W electrodes is established on the simulation software, which is divided into N pixel blocks. The circle and the electrodes are spread out flat. The electrical resistance imaging model is transformed into a spatial spectral estimation model. The spatial spectral intensity is estimated by M Capon algorithm, and the spatial spectral intensity is calculated according to the spatial spectrum. The peak value of the image determines the block of pixels where the object to be imaged is located. The method uses m_Capon algorithm to estimate spatial spectrum, which can improve the image quality when the impedance of pixel blocks changes little.

【技术实现步骤摘要】
基于空间谱估计算法的电阻抗成像方法
本专利技术是关于电阻抗成像
，特别是关于一种基于空间谱估计算法的电阻抗成像方法。
技术介绍
电阻抗成像技术(EIT)是一种新兴的、无损的成像技术，根据物体内部不同物质的电导率的不同，向置于人体体表的电极阵列施加微小的交变电流激励，获取电极上的电势从而获知物体内部的电导率的分布，进而重建出物体内部结构的图像。MUSIC-like是雷达信号处理中空间谱估计(DOA)的算法，目的是估计出哪个发射机在工作以及发射机所处的方向，简单的说就是利用己方雷达接收来自目标发射机的来波方向进行估计。NarongBorijindargoon在MUSIC-likeAlgorithmforSourceLocalizationinElectricalImpedanceTomography一文中，将DOA模型引入EIT模型中，利用MUSCI-like算法求解EIT逆问题。该技术的实现过程如下：对一个16电极的待成像的区域(圆域)的表面施加电流，通过有限元剖分将该区域分为N个像素块1～N，每个像素块对应一个编号，当其中的某个或某几个像素块的电导率增大或者减小，将会引起边界上电势的变化。常见的传统算法有等位线反投影(BackProjection,BP)、高斯-牛顿(Gauss-Newton,GN)、修正牛顿-拉夫逊(ModifiedNewton-Raphson,MNR)、Tikhonov正则化等。而将DOA算法引入EIT模型中，可以这么认为：待成像的圆域分为N个像素块，在DOA算法模型中，将每一个像素块看成一个信号源，圆域表面的电极看成雷达接收机，像素块的电导率变化引起表面电极的电势变化，即可看成是信号源向雷达接收发射信号接收数据的变化，对目标角度-90°-90°的扫描在EIT中变成对像素块编号1～N的扫描，通过转换，从而实现了将DOA算法引入EIT模型中。MUSIC-like算法通过对信号协方差矩阵R进行特征分解，ξL,ξL-1分别表示协方差矩阵R的最小和次小的特征值对应的特征向量构造导向矢量，再求解控制参数(L代表雷达/接收器的个数，k是控制参数)，构造矩阵B＝(β-1I-αs(θ)sH(θ))R(I是单位矩阵，H代表共轭转置，α是个未知参数，s(θ)为导向矢量)再对矩阵B进行特征分解获取矩阵B的最小特征值对应的特征向量w(θ)，再通过谱峰搜索从而获取信号源方向。专利技术人在实现本专利技术的过程中发现，采用MUSIC-like算法的DOA来进行电阻抗成像的方案，对电导率变化大的像素块区域较为敏感，当像素块区域的的电导率变化不大时，定位与成像效果较差。公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于空间谱估计算法的电阻抗成像方法，其利用m-Capon算法进行空间谱估计，能够提高在像素块电阻抗变化较小时的成像质量。为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于空间谱估计算法的电阻抗成像方法，其包括：将W个电极围成一个圆形区域；将盐水放入所述圆形区域中，采用循环相邻激励的方法，对所述W个电极的每一组相邻电极注入电流，对非注入电流的电极进行电压测量，得到第一组测量数据；将待成像物体放入所述盐水中，采用循环相邻激励的方法，对所述W个电极的每一组相邻电极注入电流，对非注入电流的电极进行电压测量，得到第二组测量数据；在仿真软件上建立W个电极的圆域模型，将该圆域剖分为N个像素块区域，将该圆域与电极平铺展开，将电阻成像模型转换为空间谱估计数学模型，将所述第一组测量数据和所述第二组测量数据作为雷达接收机的接收信号，每个像素块看成是一个目标信号源，而所述W个电极相当于所述雷达接收机的天线阵列，每个像素块电导率变化值引起的所述W个电极的电势的变化相当于所述目标信号源向所述天线阵列发射信号引起的雷达接收机的接收信号的变化，利用m-Capon算法进行空间谱估计，求解出空间谱的强度，根据所述空间谱的峰值判断出待成像物体所在的像素块。在一优选的实施方式中，所述仿真软件为基于MATLAB的edibors有限元模拟仿真软件。在一优选的实施方式中，将电阻成像模型转换为空间谱估计数学模型包括：根据Laplace公式得到电阻抗成像模型：其中，x，y表示所述圆域中的点的坐标，φ(x,y)为所述圆域的电势分布函数，σ(x,y)为所述圆域的电导率分布函数，J(x,y)为所述圆域的电流密度函数；根据有限元原理，将圆域Ω看成由N个像素块ξi构成，则有假设背景电导率σ＝1，当电导率σ→σ+Δσ时，有φ→φ+Δφ，Laplace公式变为：其中，所述圆域内pth像素块的电导率变化Δσ|p产生了扰动电势Δφ，在边界处接收到的信号快拍可线性近似建模为：x(n)＝A(Ξ)s(n)+n(n)其中x(n)∈RM×1，表示为某次快拍电压测量向量，M表示某次快拍的测量数据长度，A(Ξ)∈RM×N为流型矩阵，s(n)∈RN×1为某次快拍时的源向量，n(n)∈RM×1为加性白噪声与建模误差矩阵；令t1时刻，原始圆域的背景电导率为σ1，源向量s(t1)表示为：t2时刻，ξn1,ξn2,ξn3三个像素块电导率σ1→σ2，σ1≠σ2，源向量s(t2)可表示为：总源矩阵则可以表示为：S＝[s(t1)s(t2)]N×2；将空间谱估计数学模型表示为：X＝A(Ξ)S+N，其中，X∈M×k为数据矩阵，A(Ξ)＝[a(ξ1),a(ξ2),...,a(ξN)]可看成流型矩阵，a(ξi)∈RM×1为导向矢量。在一优选的实施方式中，利用m-Capon算法进行空间谱估计包括：将协方差矩阵用矩阵的形式表示为：其中，Us为信号子空间，Un为噪声子空间，R为协方差矩阵大特征值构成的对角矩阵，H表示共轭转置，б2代表噪声强度，Λ是特征值λ构成的对角矩阵，进一步得到：其中，λ表示特征值；当m无限接近无穷大时，趋近于噪声子空间，有：利用m-Capon算法进行空间谱估计的优化方程为：其中，θ为目标角度的值，a(θ)代表导向矢量，将该m-Capon算法运用至电阻抗成像模型中，空间谱估计算法变为与现有技术相比，根据本专利技术的基于空间谱估计算法的电阻抗成像方法，其利用m-Capon算法进行空间谱估计，相较于MUSIC-like算法，在电阻抗变化较小时，本专利技术使用的m-Capon算法不论是对单个阻抗变化目标区域或是对多个阻抗变化目标区域的成像效果更好，成像区域定位更准确且成像质量更高。附图说明图1是根据本专利技术一实施方式的基于空间谱估计算法的电阻抗成像方法的流程图；图2是根据本专利技术一实施方式的有限元模型展开；图3是根据本专利技术一实施方式的均匀线阵空间谱估计系统结构；图4是根据本专利技术一实施方式的DOA模型引入示意图；图5是根据本专利技术一实施方式的有限元模型；图6是根据本专利技术一实施方式的模拟目标模型；图7是根据本专利技术一实施方式的空间谱搜索示意图；图8是根据本专利技术一实施方式的m-Capon算法成像示意图；图9是根据本专利技术一实施方式的4种不同成像算法对比图。具体实施方式下面结合附图，对本专利技术的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本专利技术的保护范围并不受具体实施方式的限制。除非另有其它明确表示，否则在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于空间谱估计算法的电阻抗成像方法，其特征在于，包括：将W个电极围成一个圆形区域；将盐水放入所述圆形区域中，采用循环相邻激励的方法，对所述W个电极的每一组相邻电极注入电流，对非注入电流的电极进行电压测量，得到第一组测量数据；将待成像物体放入所述盐水中，采用循环相邻激励的方法，对所述W个电极的每一组相邻电极注入电流，对非注入电流的电极进行电压测量，得到第二组测量数据；以及在仿真软件上建立W个电极的圆域模型，将该圆域剖分为N个像素块区域，将该圆域与电极平铺展开，将电阻成像模型转换为空间谱估计数学模型，将所述第一组测量数据和所述第二组测量数据作为雷达接收机的接收信号，每个像素块看成是一个目标信号源，而所述W个电极相当于所述雷达接收机的天线阵列，每个像素块电导率变化值引起的所述W个电极的电势的变化相当于所述目标信号源向所述天线阵列发射信号引起的雷达接收机的接收信号的变化，利用m‑Capon算法进行空间谱估计，求解出空间谱的强度，根据所述空间谱的峰值判断出待成像物体所在的像素块。

【技术特征摘要】
1.一种基于空间谱估计算法的电阻抗成像方法，其特征在于，包括：将W个电极围成一个圆形区域；将盐水放入所述圆形区域中，采用循环相邻激励的方法，对所述W个电极的每一组相邻电极注入电流，对非注入电流的电极进行电压测量，得到第一组测量数据；将待成像物体放入所述盐水中，采用循环相邻激励的方法，对所述W个电极的每一组相邻电极注入电流，对非注入电流的电极进行电压测量，得到第二组测量数据；以及在仿真软件上建立W个电极的圆域模型，将该圆域剖分为N个像素块区域，将该圆域与电极平铺展开，将电阻成像模型转换为空间谱估计数学模型，将所述第一组测量数据和所述第二组测量数据作为雷达接收机的接收信号，每个像素块看成是一个目标信号源，而所述W个电极相当于所述雷达接收机的天线阵列，每个像素块电导率变化值引起的所述W个电极的电势的变化相当于所述目标信号源向所述天线阵列发射信号引起的雷达接收机的接收信号的变化，利用m-Capon算法进行空间谱估计，求解出空间谱的强度，根据所述空间谱的峰值判断出待成像物体所在的像素块。2.如权利要求1所述的基于空间谱估计算法的电阻抗成像方法，其特征在于，所述仿真软件为基于MATLAB的edibors有限元模拟仿真软件。3.如权利要求1所述的基于空间谱估计算法的电阻抗成像方法，其特征在于，将电阻成像模型转换为空间谱估计数学模型包括：根据Laplace公式得到电阻抗成像模型：其中，x，y表示所述圆域中的点的坐标，φ(x,y)为所述圆域的电势分布函数，σ(x,y)为所述圆域的电导率分布函数，J(x,y)为所述圆域的电流密度函数；根据有限元原理，将圆域Ω...

【专利技术属性】
技术研发人员：文珺，韦国恩，廖斌，朱润发，
申请(专利权)人：广西大学，
类型：发明
国别省市：广西,45