一种电阻抗成像的数据实时预处理方法技术

本发明专利技术公开了一种电阻抗成像的数据实时预处理方法，该方法结合已采集的正常数据，利用相关分析的方法，分析当前采集数据的特性。若当前数据判断为完全干扰数据，则不进行处理和成像；若当前数据判断为与已采集数据不同的平稳数据，则进行因子校正处理并进行成像。经测试，在进行电阻抗成像实时监护时，该方法能够有效抑制被测者的体动干扰，提高了电阻抗图像的质量和监护的连续性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电阻抗成像
，具体涉及。
技术介绍
电阻抗成像技术通过安放在被测者体表周围的电极，实时连续地采集数据，并结合采集数据，利用一定的成像方法，重建出人体内部的电阻抗分布图像或阻抗变化。因此， 有效和稳定的采集数据是电阻抗成像的重要基础。但在实际应用中，被测者不可避免的体动干扰，严重影响了电阻抗图像的质量。而且由于电阻抗成像技术的特殊性，这种体动干扰无法利用常规的信号处理技术消除。即使被测者恢复静息状态，采集数据恢复稳定，干扰仍然存在，图像仍然存在严重伪影。导致的结果是体动干扰淹没了正常的采集数据，人体内部的某些重要电阻抗变化可能无法通过电阻抗图像得到及时反映，不利于电阻抗成像的临床推广和应用。因此，为了消除此类体动干扰，需要一种能够判断干扰信号、消除干扰影响，简单且有效的数据实时预处理方法。
技术实现思路
针对电阻抗成像技术存在的缺陷或不足，本专利技术的目的在于，提供，该方法能够实时判断并处理体动干扰信号，避免体动干扰信号淹没正常数据中的已有信息。为了实现上述任务，本专利技术采用如下的技术解决方案—种电阻抗成像的数据实时预处理方法，其特征在于，该方法在对实时监护中，结合已采集的正常数据，利用相关分析的方法，分析当前采集数据的特性；若当前采集数据是平稳数据，但与已采集数据处于不同基线水平，则利用因子校正法进行处理并成像。具体按以下步骤操作1)将已采集的正常数据和当前采集的数据进行相关分析，通过相关系数来判定当前采集数据的特性；判定方法是假设Hiatl)为当前时刻的采集数据，m(t0-l)为前一次已采集的正常数据，两者的相关系数为R(tQ，tQ-l)；若R值大于0. 95，则判定当前采集数据为有效数据，并进行下一步的成像处理；若R值小于0. 95，则判定当前采集为完全干扰数据，则不进行成像处理；当采集数据非正常时，不停止数据采集，并持续分析前后两次数据的相关系数 R(t0+i, t0+i-l), i = 1，2，3...，直到R值大于0. 95，数据进入另一稳定状态；2)若当前数据判断为与已采集数据不同的平稳数据，则通过因子校正法来修正恢复稳定的数据，即定义a = m(tQ-l)/m(tQ+i)为校正因子向量，对tQ+i时刻之后采集的稳定数据m (t。+i+j)利用校正因子 a 进行校正 m(i0 +/ + _/) = a · m(t0 + i + y),其中 j = ι，2，3···，最后使用AOq +1 + J)数据进行成像。本专利技术与现有技术相比，带来的技术效果是首先，通过求解数据间的相关系数来分析信号的特性，从而能够简单快速有效地确定干扰信号。其次，通过定义因子校正向量， 将恢复稳定的数据校正到与原正常数据处于同一基线水平，从而避免体动干扰淹没正常数据中的已有信息。附图说明图1是电阻抗成像数据的体动干扰示意图；图2是电阻抗成像数据的相关性分析；图3是电阻抗成像的数据实时预处理方法的原理框图；图4是经预处理后的电阻抗图像，其中，左图是正常采集数据的成像结果，中间图是体动干扰后数据恢复稳定，但图像仍存在严重伪影；右图是经因子校正后的成像结果。以下结合附图和专利技术人给出的实施例对本专利技术做进一步详细说明。具体实施例方式如图1所示，电阻抗成像受到体动干扰时，数据完全被淹没。即使数据恢复到稳定状态，其基线水平与原先数据不同，仍然不能进行正确成像。分析干扰数据与稳定数据之间的相关性，如图2所示，可知稳定数据之间相关性较高R > 0. 95，而稳定数据和干扰数据之间的相关性较差。因此，利用相关系数判定数据的特性是可行的。数据预处理的流程如图3所示。在数据采集的过程中，首先判断数据的有效性。计算当前数据Hiatl)和前一帧数据Hiaci-D的相关系数Ratl,、-ι)。若Ratl, t0-D >0.95， 判定数据为有效数据，并进行下一步的成像处理；若Rac^tci-I) <0. 95，判定数据为干扰数据，不进行成像处理。因为Hiaci-D是有效数据，对其进行标记，作为随后计算校正因子向量a的参数。此后，继续观测当前采集数据和其前一帧数据的相关系数Radi，t0+i-l), i =1,2,3...直至R >0.95，说明数据进入另一稳定状态。当数据恢复稳定状态时，仍然不能有效成像(图像仍存在严重伪影，如图4中间图所示)。因此，利用因子校正法进行数据修正。定义a = Hiatl-I)/maji)为校正因子向量。对‘+i时刻之后采集的稳定数据maji+j)利用校正因子a进行校正 m(t0+i + j) = a-m(t0+i + _/),其中 j = 1，2，3···。最后使用m(>0 + z+ + j+)数据进行成像。校正的效果如图4(右图)所示。权利要求1.，其特征在于，该方法在实时监护中，结合已采集的正常数据，利用相关分析的方法，分析当前采集数据的特性；若当前采集数据是平稳数据，但与已采集数据处于不同基线水平，则利用因子校正法进行处理并成像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，具体按以下步骤操作1)将已采集的正常数据和当前采集的数据进行相关分析，通过相关系数来判定当前采集数据的特性；判定方法是假设Hiatl)为当前时刻的采集数据，m(t0-l)为前一次已采集的正常数据，两者的相关系数为 R(tQ，tQ-l)；若R值大于0. 95，则判定当前采集数据为有效数据，并进行下一步的成像处理； 若R值小于0. 95，则判定当前采集为完全干扰数据，则不进行成像处理； 当采集数据非正常时，不停止数据采集，并持续分析前后两次数据的相关系数Radi， t。+i-l)，i = 1，2，3...，直到R值大于0. 95，数据进入另一稳定状态；2)若当前数据判断为与已采集数据不同的平稳数据，则通过因子校正法来修正恢复稳定的数据，即定义a = m (t0-l) /m (t0+i)为校正因子向量，对‘+i时刻之后采集的稳定数据 m (t。+i+j)利用校正因子 a 进行校正 m(i0 +/ + 7) = a· m(t0 + i + y),其中 j = ι，2，3···，最后使用AOq +1 + j)数据进行成像。全文摘要本专利技术公开了，该方法结合已采集的正常数据，利用相关分析的方法，分析当前采集数据的特性。若当前数据判断为完全干扰数据，则不进行处理和成像；若当前数据判断为与已采集数据不同的平稳数据，则进行因子校正处理并进行成像。经测试，在进行电阻抗成像实时监护时，该方法能够有效抑制被测者的体动干扰，提高了电阻抗图像的质量和监护的连续性。文档编号A61B5/053GK102499680SQ201110313839公开日2012年6月20日 申请日期2011年10月17日 优先权日2011年10月17日专利技术者付峰, 代萌, 刘锐岗, 史学涛, 季振宇, 尤富生, 徐灿华, 杨滨, 漆家学, 董秀珍 申请人:中国人民解放军第四军医大学本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：董秀珍，代萌，漆家学，尤富生，付峰，史学涛，刘锐岗，季振宇，徐灿华，杨滨，
申请(专利权)人：中国人民解放军第四军医大学，
类型：发明
国别省市：