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基于脑部电阻抗变化信息的缺血性脑卒中检测方法研究.pdf

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摘要

脑卒中是一种常见的脑血管疾病,具有较高的发病率和致残率,并在愈后容易复发。

在早期诊断和术后治疗时需要影像学的信息以辅助临床医疗人员进行检测。电阻抗层析

成像(ElectricalImpedanceTomography,EIT)技术作为一种新型断层成像方法,以其非侵

入、无辐射和便捷性受到生物医学领域广泛关注。该技术通过在被测场域施加电流激励,

在场域边界上采集能够反映敏感场内部阻抗变化的边界电压信息,再通过反演算法重建

其内部电导率分布。但EIT具有软场特性,当场域内部电导率发生变化时,其内部的灵

敏度也随之发生改变,进而影响重建电导率图像的质量。而且,由于EIT技术还存在欠

定性,即EIT系统所采集的边界电压数目一定,而重建电导率分布是需要求解的电导率

单元数远大于边界电压数目,这导致求出电导率分布的解不唯一。因此,EIT重建电导

率分布图像的分辨率不高,基于重建电导率分布图像的脑卒中检测方法不够准确。针对

上述问题,本文开展了基于脑部电阻抗变化信息的缺血性脑卒中检测方法研究,主要研

究内容包括:

1、提出了缺血性脑卒中的非线性动力学检测方法。通过对脑部EIT连续的多帧边

界电压进行预处理,得到电压变化的一维时间序列。将时间序列通过相空间重构高维展

开,并采用递归图和递归定量分析获取其中隐藏的非线性动力学特征。为了验证该方法

有效性,进行大鼠动物实验,提取了假手术(Sham)组大鼠和右侧大脑中动脉栓塞模型

(MiddleCerebralArteryOcclusion,MCAO)组大鼠脑部的EIT数据,通过相应的预处理方

法并采用所提非线性动力学方法提取递归率,确定性和平均对角线长度等非线性动力学

特征,并结合统计学加以分析。结果表明,两组数据在递归图上具有不同的结构特征,

并且两组数据的三个非线性动力学特征均具有显著差异。因此,所提方法所提取的非线

性动力学特征可以作为辅助诊断脑卒中的依据。

2、针对采用EIT技术检测缺血性脑卒中时,因重建电导率分布分辨率不高,进而

影响检测准确性的问题,提出了一种基于稠密连接神经网络的缺血性脑卒中检测方法。

该方法通过对EIT采集数据进行分析,并不对脑部的电导率图像进行重建,直接将分析

结果进行输出,避免了因重建图像分辨率不高,所导致基于EIT重建电导率分布图像的

缺血性脑卒中检测结果不准确。为了验证所提方法的有效性,采用同样的训练集对全连

接神经网络和浅层卷积神经网络进行训练,并通过仿真实验和动物实验提取的数据集对

三种检测方法的性能进行测试。为了定量评估三个检测方法的性能提出了四种评价指

标。在仿真实验中,研究了含有噪声干扰、不同形状的添加物、头部形状变化和接触阻

抗变化对检测结果的影响。结果表明,基于稠密连接神经网络的检测方法优于全连接神

经网络和浅层卷积神经网络方法。动物实验进一步验证了该方法在检测缺血性脑卒中的

优良性能。因此,所提方法在缺血性脑卒中的检测上具有很强的优越性。

关键词:电阻抗成像,缺血性脑卒中,非线性动力学分析,神经网络

ABSTRACT

Strokeisacommoncerebrovasculardiseasewhichhashighincidenceanddisabilityrate.Also,itis

easytorecurafterrecovery.Imaginginformationisnecessaryforearlydiagnosisandpostoperative

treatment.ElectricalImpedanceTomography(EIT),asanewtomographymethod,hasreceived

considerableattentioninthebiomedicalfieldduetoitsmeritsofnon-invasiveness,non-radiationand

convenience.Theinternalimpedancechangeinformati

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