本发明专利技术公开了一种基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测方法，步骤如下：1、建立人脑模型；2、建立辐射仿真天线阵列和激励源；3、分组选择频率和收发天线组；4、执行共焦成像算法；5、相似度处理。本发明专利技术还公开了一种基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测装置，包括：模型建立模块，获取人体头部结构三维模型，得到二维网格模型；天线和信号源配置模块，设置天线信号源；频率和收发天线选择器，遍历频率矩阵和收发天线组矩阵；肿瘤检测器，执行共焦成像算法，得出相似度矩阵；相似度处理模块，将相似度矩阵叠加并归一，得到肿瘤病变点。本发明专利技术能更快速、更准确地检测早期脑部肿瘤，可以广泛应用于生命科学领域。可以广泛应用于生命科学领域。可以广泛应用于生命科学领域。
【技术实现步骤摘要】
一种基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测方法及装置
[0001]本专利技术涉及生命科学和人工智能领域，特别是涉及一种基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测方法及装置。
技术介绍
[0002]近年来，脑癌的发病率和死亡率逐年攀升，危害着每一个病患的生命健康。
[0003]如果能对肿瘤做到早期检测，可以大程度上降低患者的死亡率，减小肿瘤患者的治疗难度和病痛。因为在癌变初期，随着肿瘤增长，会波及周围正常组织使其癌变，正常组织和肿瘤组织在电磁参数上有着明显的差别。基于计算电磁学的这一特点，对人体组织结构模型进行数值计算就有可能将这一细微的差异识别出来，所以近年来使用微波成像法进行肿瘤早期检测开始在业内逐渐推广开来。
[0004]但是在现有的研究中，很多学者的研究重点都着重于超带宽微波成像技术以及运用FDTD对组织相对单一的色散模型(如乳腺癌)的检测上。
[0005]而这些技术存在如下问题：
[0006](1)利用超宽带微波成像技术实现在色散模型下肿瘤的的早期检测和定位(如乳腺肿瘤)在复杂环境中(如人脑内部)无法很好成像。
[0007](2)传统方法如核磁共振成像法、脑血管造影法和立体定向活检术法等检测手段，有着成本高、开销大、灵敏度和精准度不高等问题。
[0008]所以，如何将微波成像技术能有效地运用于脑癌早期的诊断领域，目前并没有较好的办法。
技术实现思路
[0009]本专利技术的目的是为了克服上述
技术介绍
的不足，提供一种基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测方法及装置，使其能更快速、更准确、更低成本地检测早期脑部肿瘤。
[0010]本专利技术提供的一种基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测方法，包括如下步骤：S1、建立人脑三维模型和二维切片模型；S2、建立辐射仿真天线阵列和激励源；S3、分组选择多种频率和收发天线组进行检测；S4、执行共焦成像算法执行目标检测；S5、对步骤S4检测得出的目标进行相似度处理。
[0011]在上述技术方案中，所述步骤S1具体包括如下步骤：S11、建立人体结构Zubal三维模型；S12、三维模型网格化；S13、截取头部模型，建立头部模型的二维截面。
[0012]在上述技术方案中，所述步骤S2具体包括如下步骤：S21、在皮肤表面均匀放置一圈天线，使误差离散化；S22、采用收发天线分离的配置方式，使发射天线与接收天线构成天线阵列；S23、选取高斯调制脉冲作为信号源，计算散射参数。
[0013]在上述技术方案中，所述步骤S22中，收发天线分离的配置方式具体包括：S221、单
发单收，即一根发射天线和一根接收天线，将发射天线和接收天线合并为同一天线，并在此基础上计算散射参数S11；S222、单发多收，即一根发射天线配有多根接收天线，构成天线阵列，并在此基础上计算散射参数S21、S31或S41。
[0014]在上述技术方案中，所述步骤S4具体包括如下步骤：S41、在天线位置矩阵和频率矩阵中针对每一组天线和频率进行检测；S42、假设网格模型中的每一个网格都是可能的肿瘤网格，将选定的肿瘤假想点和发射，接收天线连线；S43、遍历头部二维截面网格模型矩阵，找到连线上的组织小块，统计各类组织小块的数量，计算所有小块的散射参数的总相移，与电磁数值计算出的散射参数相移相比较，得到该肿瘤假想位置的相似度值；S44、对所有可能的肿瘤位置求出相似度值，得到所选收发天线、所选频率下的相似度矩阵。
[0015]在上述技术方案中，所述步骤S43中，“计算所有小块的散射参数的总相移”的具体过程如下：在假设某个组织小块或者是肿瘤假想点或者不是肿瘤假想点的两种前提下，先计算散射参数做差，然后再计算相移，并将相移结果量化在0～2π范围内，以弧度制表示。
[0016]在上述技术方案中，所述步骤S43中，“与电磁数值计算出的散射参数相移相比较，得到该肿瘤假想位置的相似度值”的具体过程如下：将计算得出的散射参数相移和计算得到的散射参数相移进行差值对比，将结果量化在0～1范围内，即可得到该肿瘤假设点的相似度值即肿瘤可能性，该值越接近于0，证明该肿瘤假设点越可能是实际肿瘤点。
[0017]本专利技术还提供了一种基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测装置，包括如下部分：模型建立模块，通过扫描仪或3D模型生成设备获取人体头部结构的Zubal三维模型，对三维模型网格化，分层截取头部切片得到头部二维网格模型；天线和信号源配置模块，在模型建立模块中的人脑模型外部周围布置收发天线，设置天线信号源；频率和收发天线选择器，将所有可能频率矩阵和收发天线组矩阵进行二维遍历；肿瘤检测器，在多个频率和多组收发天线组的情况下，由多个检测单元并行执行共焦成像算法进行肿瘤检测，得出每种情况下的相似度矩阵；相似度处理模块，将肿瘤检测器得出的相似度矩阵叠加并归一化，找出相似度最大的网格位置即为最可能的肿瘤病变点。
[0018]在上述技术方案中，所述肿瘤检测器包括如下部分：检测单元：在天线位置矩阵和频率矩阵中针对每一组天线和频率进行检测；网格收发单元：假设网格模型中的每一个网格都是可能的肿瘤网格，将选定的肿瘤和发射，接收天线连线；相移计算单元：遍历头部二维截面网格模型矩阵，找到连线上的组织小块，统计各类组织小块的数量，计算所有小块的散射参数的总相移，与电磁数值计算出的散射参数相移相比较,得到该肿瘤假想位置的相似度值；相似度矩阵单元：对所有可能的肿瘤位置求出相似度值，得到所选收发天线、所选频率下的相似度矩阵。
[0019]本专利技术基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测方法及装置，具有以下有益效果：通过建立人脑二维切片模型、电磁数值计算仿真以及应用微波成像算法，能更快速、更准确、更直观以及花费更少地检测出早期脑部肿瘤。
附图说明
[0020]图1为本专利技术基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测方法的整体流程示意图；
[0021]图2为本专利技术基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测方法中步骤S1的
具体流程示意图；
[0022]图3为本专利技术基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测方法中步骤S2的具体流程示意图；
[0023]图4为本专利技术基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测方法中步骤S4天线阵列共焦成像算法的流程示意图；
[0024]图5为本专利技术基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测装置的结构示意图；
[0025]图6为本专利技术基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测装置中肿瘤检测器的结构示意图。
具体实施方式
[0026]下面结合附图及实施例对本专利技术作进一步的详细描述，但该实施例不应理解为对本专利技术的限制。
[0027]图1为本专利技术基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测方法的流程示意图；如图1所示，包括以下步骤：
[0028]S1、建立人脑三维模型和二维切片模型；
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、建立人脑三维模型和二维切片模型；S2、建立辐射仿真天线阵列和激励源；S3、分组选择多种频率和收发天线组进行检测；S4、执行共焦成像算法执行目标检测；S5、对步骤S4检测得出的目标进行相似度处理。2.根据权利要求1所述的基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括如下步骤：S11、建立人体结构Zubal三维模型；S12、三维模型网格化；S13、截取头部模型，建立头部模型的二维截面。3.根据权利要求2所述的基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括如下步骤：S21、在皮肤表面均匀放置一圈天线，使误差离散化；S22、采用收发天线分离的配置方式，使发射天线与接收天线构成天线阵列；S23、选取高斯调制脉冲作为信号源，计算散射参数。4.根据权利要求3所述的基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测方法，其特征在于：所述步骤S22中，收发天线分离的配置方式具体包括：S221、单发单收，即一根发射天线和一根接收天线，将发射天线和接收天线合并为同一天线，并在此基础上计算散射参数S11；S222、单发多收，即一根发射天线配有多根接收天线，构成天线阵列，并在此基础上计算散射参数S21、S31或S41。5.根据权利要求4所述的基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测方法，其特征在于：所述步骤S4具体包括如下步骤：S41、在天线位置矩阵和频率矩阵中针对每一组天线和频率进行检测；S42、假设网格模型中的每一个网格都是可能的肿瘤网格，将选定的肿瘤假想点和发射，接收天线连线；S43、遍历头部二维截面网格模型矩阵，找到连线上的组织小块，统计各类组织小块的数量，计算所有小块的散射参数的总相移，与电磁数值计算出的散射参数相移相比较，得到该肿瘤假想位置的相似度值；S44、对所有可能的肿瘤位置求出相似度值，得到所选收发天线、所选频率下的相似度矩阵。6.根据权利要求5所述的基于FDTD的天线阵列共焦成像算法的脑部肿瘤检测方法，其特征在于：所述步骤S4...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈敬东，周楚霖，王新余，胡哲琨，曾真，黄凡，
申请(专利权)人：中国船舶重工集团公司第七零九研究所，
类型：发明
国别省市：
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