張 戈，代 萌，徐燦華，李蔚琛，史學(xué)濤，尤富生，付 峰，董秀珍

電阻抗斷層成像系統(tǒng)的非正常連接電極實(shí)時檢測方法

張 戈，代 萌，徐燦華，李蔚琛，史學(xué)濤，尤富生，付 峰，董秀珍

目的：研究一種適用于電阻抗斷層成像（electrical impedance tomography，EIT）系統(tǒng)的多電極非正常連接的實(shí)時檢測方法，便于及時發(fā)現(xiàn)不良電極，減少因電極造成的數(shù)據(jù)損失，為EIT提供可靠的成像數(shù)據(jù)。方法：基于正常測量數(shù)據(jù)的相似性，利用采集的測量數(shù)據(jù)計算電極的相關(guān)系數(shù)并加權(quán)后循環(huán)判斷，實(shí)現(xiàn)非正常連接電極的檢測，并開展物理模型實(shí)驗(yàn)和人體實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方法的有效性。結(jié)果：物理模型實(shí)驗(yàn)和人體實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能準(zhǔn)確地檢測出多個脫落電極，并能夠有效避免正常電極被誤判為非正常連接的情況。結(jié)論：該方法是一種有效的非正常電極的實(shí)時檢測方法。[關(guān)鍵詞] 電阻抗斷層成像；電極；加權(quán)相關(guān)系數(shù)

0 引言

電阻抗斷層成像（electrical impedance tomography，EIT）是一種新型的生物醫(yī)學(xué)成像技術(shù)。通常，EIT系統(tǒng)通過16個甚至更多的電極向人體施加正弦電流激勵，并測量邊界電壓，通過在有限元模型上求解逆問題，將測得的邊界電壓轉(zhuǎn)換成阻抗分布圖像，反映人體內(nèi)生理、病理變化[1]。因此，電極采集到的數(shù)據(jù)質(zhì)量和圖像質(zhì)量密切相關(guān)[2]。

在臨床應(yīng)用中，EIT監(jiān)護(hù)電極受患者的體動、醫(yī)護(hù)人員的操作以及電極本身的原因等因素影響，會出現(xiàn)接觸不良甚至脫落的情況[3-4]。對于長時顱腦EIT監(jiān)護(hù)，這種現(xiàn)象更為常見。因此，在臨床和實(shí)驗(yàn)中，需要一種有效的方法對非正常連接進(jìn)行自動判斷，以便醫(yī)護(hù)人員及時處理，盡可能減少數(shù)據(jù)損失。

國外研究人員已經(jīng)展開了類似研究。Asfaw基于15電極的成像算法，通過評價實(shí)測邊界電壓數(shù)據(jù)和通過正問題計算估計的邊界電壓數(shù)據(jù)的一致性，實(shí)現(xiàn)了脫落電極的位置檢測。但是，該方法需要進(jìn)行電極數(shù)量幾何倍數(shù)的正向問題和反向問題運(yùn)算，計算復(fù)雜，不宜作為實(shí)時的檢測算法，而且受到成像算法的限制，僅能對單個脫落電極進(jìn)行可靠的檢測[5-6]。Harting利用互易定理，提出了一種對脫落電極的實(shí)時檢測方法。雖然該方法實(shí)現(xiàn)了多個（2～4個）脫落電極的檢測，但是需要額外采集互易數(shù)據(jù)，增加了程序設(shè)計的復(fù)雜性。而且，該方法在對向激勵鄰近測量模式下，當(dāng)有2個以上電極脫落時，檢測正確率不足30%[7]。因此，以上算法均不能實(shí)現(xiàn)對向激勵鄰近測量模式下的多個脫落電極的實(shí)時準(zhǔn)確檢測。

針對本課題組設(shè)計使用的EIT系統(tǒng)，本文基于相關(guān)系數(shù)，提出了一種EIT電極接觸不良實(shí)時檢測方法。該方法能同時判斷多個電極非正常連接，速度快、判斷準(zhǔn)確，與圖像的顯示更新同步，檢測出來的脫落電極和實(shí)時圖像對應(yīng)。

1 材料與方法

1.1 EIT數(shù)據(jù)測量原理

EIT系統(tǒng)共有16個電極，采用對向激勵、鄰近采集的工作模式，測量原理如圖1所示。在某一時刻，系統(tǒng)將一對對向電極作為激勵電極，施加恒流源激勵，其余相鄰電極作為測量電極，可得到16個邊界電壓數(shù)據(jù)；在下一時刻，相鄰的另一對對向電極作為激勵電極，其余相鄰電極作為測量電極，如此循環(huán)16次，測得的邊界電壓值形成一幀數(shù)據(jù)（256個）。其中，由于激勵電極接觸阻抗未知，所以將與激勵電極相鄰的測量通道置為0，因此每幀數(shù)據(jù)中包含192個有效數(shù)據(jù)。

圖1 電阻抗斷層成像系統(tǒng)測量原理

1.2 非正常連接電極的實(shí)時檢測方法

1.2.1 非正常連接電極的檢測原理

由于電流在顱內(nèi)的傳導(dǎo)特性，距離激勵電極越遠(yuǎn)，測得的邊界電壓值越小，因此單幀數(shù)據(jù)在形態(tài)上相似，正常的一幀數(shù)據(jù)解調(diào)后呈連續(xù)的“U”分布，信號水平穩(wěn)定，如圖2（a）所示；當(dāng)有電極出現(xiàn)脫落或接觸不良時，以4號電極為例，當(dāng)4號電極為正激勵電極時，由于整個顱腦失去激勵源，信號水平大大降低，如圖2（b）所示；在0～8電極為驅(qū)動電極的情況下，由于4號電極脫落，在恒流源激勵下，包含4號電極的測量電極對檢測不到相應(yīng)的激勵信號，相應(yīng)的測量通道信號水平明顯降低并趨近于0，如圖2（c）所示；由于理想的恒流源不存在，該電極作為負(fù)驅(qū)動電極時脫落，相當(dāng)于加載了一個無窮大電阻，其分壓作用導(dǎo)致信號幅值降低，其對應(yīng)的16個數(shù)據(jù)呈單“U”分布[8]，如圖2（d）所示。

圖2 采集數(shù)據(jù)形態(tài)

基于正常采集數(shù)據(jù)的形態(tài)相似性，正常連接電極與非正常連接電極之間信號水平存在明顯差異，可以采用加權(quán)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行電極好壞的區(qū)分。

1.2.2 單個非正常連接電極的檢測

根據(jù)上述電極數(shù)據(jù)特征，可以采用加權(quán)相關(guān)系數(shù)對單個非正常連接電極進(jìn)行判斷。

對包含一幀數(shù)據(jù)的向量d∈R1×256進(jìn)行轉(zhuǎn)換，將其轉(zhuǎn)換為矩陣形式D∈R16×16，每列數(shù)據(jù)對應(yīng)一對驅(qū)動電極再計算矩陣D的相關(guān)系數(shù)矩陣S∈R16×16，即

求S的列均值，得到相關(guān)系數(shù)均值向量s=[s0，s1，…，s15]。

理論上，以脫落電極為負(fù)驅(qū)動電極時對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)均值小于正常驅(qū)動電極對相關(guān)系數(shù)均值，但是受到環(huán)境和硬件條件等的影響以及相關(guān)系數(shù)本身取值范圍較小的限制，為了方便閾值的選取，提高檢測的準(zhǔn)確性，使用測量通道數(shù)據(jù)對相關(guān)系數(shù)進(jìn)行加權(quán)，用電極變異系數(shù)（electrode variation coefficient，EVC）反映電極的連接狀態(tài)，即式中：i為檢測電極編號；k為檢測電極作為負(fù)驅(qū)動電極時對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)編號；D（i，1）和D（i+1，1）對應(yīng)測量數(shù)據(jù)矩陣D第1列包含i號電極的測量值。

當(dāng)i號電極脫落時，其左右2個測量通道的值趨近于零，因此設(shè)定閾值T，當(dāng)EVCi＞T時，即判定i號電極脫落。一般情況下，選取T=10。

1.2.3 多個非正常連接電極的檢測

在固定驅(qū)動電極對下，使用上述計算式可以有效檢測該驅(qū)動電極對對應(yīng)的測量電極連接是否正常。但是，如果有多個電極脫落，特別是出現(xiàn)“非正常連接—正常連接—非正常連接”的情況時，判定中間目標(biāo)電極所用的測量通道值D（i，1）和D（i+1，1），由于包含了目標(biāo)電極兩側(cè)的脫落電極，D（i，1）和D（i+1，1）會趨向無窮小，和目標(biāo)電極脫落的情況相類似。因此，單純使用測量通道值進(jìn)行加權(quán)，會使得中間的正常連接電極被判定為非正常連接電極，需要對這種情況加以排除。

為簡化判斷邏輯、減少計算量、提高判斷的準(zhǔn)確性，使用循環(huán)檢測的方法簡化檢測過程。在一對驅(qū)動電極對下，只計算與正激勵電極相隔3個電極位的測量電極的EVC（如圖3所示），在4號電極為正激勵時，計算0號電極和8號電極的變異系數(shù)。

圖3 循環(huán)計算各電極的變異系數(shù)

考慮到非正常連接電極為正（負(fù)）驅(qū)動電極時的幅值特性，計算一幀數(shù)據(jù)矩陣D∈R16×16的列均值，得到邊界電壓均值向量ave=[ave0，ave1，…，ave15]，重新計算EVCi，即式中：i為檢測電極編號；j為正驅(qū)動電極編號；k為i號電極為負(fù)驅(qū)動電極時對應(yīng)的邊界電壓均值編號。

針對可能出現(xiàn)的將正常連接電極誤判為非正常連接電極的情況進(jìn)行排除。當(dāng)脫落電極的趨近于零時趨向無窮大，因此，可設(shè)定當(dāng)時，令，則

當(dāng)EVCi＞T時，i號電極連接不正常。一般地，T0=T。

綜上所述，非正常連接電極的檢測方法總結(jié)為

當(dāng)EVCi＞T時，即對應(yīng)的i號電極連接不正常，需要及時處理。選取T=10。

1.3 驗(yàn)證檢測方法

為了驗(yàn)證檢測方法的有效性，開展鹽溶液物理模型實(shí)驗(yàn)和人體實(shí)驗(yàn)。在實(shí)驗(yàn)過程中選定電極脫落來模擬非正常連接的情況。

1.3.1 鹽溶液物理模型實(shí)驗(yàn)

本實(shí)驗(yàn)使用內(nèi)徑為206 mm的半球形有機(jī)玻璃容器，容器內(nèi)壁等間距安放16個電極。容器內(nèi)盛體積分?jǐn)?shù)為0.05%的鹽溶液，激勵電流500 μA，EIT系統(tǒng)采集速度為1幀/s。

1.3.2 人體實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證實(shí)際測量環(huán)境中檢測方法的有效性，開展相應(yīng)的人體實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)對象為一名健康志愿者，該實(shí)驗(yàn)得到了第四軍醫(yī)大學(xué)人體實(shí)驗(yàn)道德倫理委員會的批準(zhǔn)。激勵電流幅值為500 μA，EIT系統(tǒng)采集速度為1幀/s。

2 結(jié)果

2.1 物理模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果

使用水槽物理模型進(jìn)行非正常連接電極檢測方法的驗(yàn)證（如圖4所示）。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示，圖5（a）中4號電極脫落，圖5（b）中4、5號電極脫落，圖5（c）中4、6號電極脫落，圖5（d）中4、5、6號電極脫落，脫落電極的EVC明顯高于正常連接電極，在水平上，可以準(zhǔn)確地區(qū)分出脫落電極和正常連接電極。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法排除了“非正常連接—正常連接—非正常連接”情況下會將中間的正常連接電極判定為脫落電極的情況，如圖5（c），在4、6號電極脫落的情況下，5號電極沒有被判定為脫落電極。

2.2 人體實(shí)驗(yàn)結(jié)果

對正常志愿者進(jìn)行非正常連接電極檢測實(shí)驗(yàn)（如圖6所示）。在采集數(shù)據(jù)過程中，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖7所示。圖7（a）中5號電極脫落，圖7（b）中5、7號電極脫落，圖7（c）中5、6、7號電極脫落，圖7（d）中1、5、6、7號電極脫落，脫落電極的EVC高于正常連接電極。在閾值T=10的水平上，可以很好地將正常連接電極和非正常連接電極區(qū)分開來，并且在5、7號電極脫落的情況下沒有將6號電極判定為脫落電極（如圖7（b）所示），而且能同時準(zhǔn)確檢測到1、5、6、7 4個電極同時脫落的情況（如圖7（d）所示）。人體實(shí)驗(yàn)結(jié)果和物理模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致，該檢測方法不僅適用于穩(wěn)定的物理模型平臺，也適用于相對復(fù)雜的人體實(shí)測環(huán)境。

圖5 物理模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖7 人體實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖6 人體數(shù)據(jù)采集

3 討論

鹽溶液物理模型實(shí)驗(yàn)和人體實(shí)驗(yàn)表明，該方法可以快速有效地對多個非正常連接的電極進(jìn)行實(shí)時檢測，證明了該方法的有效性。與文獻(xiàn)已經(jīng)報道的方法相比，不需要進(jìn)行復(fù)雜的正逆問題計算，簡化了計算過程；也不需要額外采集數(shù)據(jù)，避免了復(fù)雜的硬件系統(tǒng)改進(jìn)和程序設(shè)計。通過循環(huán)檢測的方法簡化了判斷的流程，直接利用現(xiàn)有的測量數(shù)據(jù)，對電極的連接是否正常進(jìn)行快速判斷，更適用于對向激勵—鄰近測量的激勵

（????）（????）測量模式。

檢測電極連接是否正常的最終目的是為了保證EIT的數(shù)據(jù)質(zhì)量。本文的方法實(shí)際上對電極系統(tǒng)采集的一維數(shù)據(jù)進(jìn)行了二值化評估，協(xié)助操作人員排除故障，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。國外Mamatjan最新提出了使用百分化量化評估整體數(shù)據(jù)質(zhì)量[9]，因此可以在進(jìn)一步的研究中，在電極接觸正常的前提下，對電極系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行更精確的評估。

此外，檢測出非正常連接電極后，可以對這些電極進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)償。當(dāng)前的數(shù)據(jù)補(bǔ)償方法都需要以采集數(shù)據(jù)作為先驗(yàn)信息從而構(gòu)建數(shù)學(xué)模型推測出正常數(shù)據(jù)[10]，但是針對EIT系統(tǒng)而言，如果先驗(yàn)數(shù)據(jù)中不包含監(jiān)測的目標(biāo)信息，則之后的重構(gòu)數(shù)據(jù)同樣無法反映目標(biāo)信息。因此，該數(shù)據(jù)補(bǔ)償方法仍需要進(jìn)一步研究。

總之，本文針對當(dāng)前臨床顱腦EIT監(jiān)護(hù)的實(shí)際需求提出了一種快速的多個非正常連接電極的實(shí)時檢測方法。通過物理模型實(shí)驗(yàn)和人體實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了檢測方法的有效性，為EIT的臨床應(yīng)用奠定了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

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（收稿：2014-04-14 修回：2014-07-09）

Real-time detection of detached electrodes in electrical impedance tomography

ZHANG Ge,DAI Meng,XU Can-hua,LI Wei-chen,SHI Xue-tao,YOU Fu-sheng,FU Feng,DONG Xiu-zhen
（School of Biomedical Engineering,the Fourth Military Medical University,Xi'an 710032,China）

ObjectiveTo develop a real-time method to detect multi-electrodes'detachment for electrical impedance tomography detection and minimize the data loss caused by faulty electrodes on account of timely management.Methods The method of detached electrodes detection was proposed based on the similarity of right data.Correlation coefficients weighted by data collection were calculated circularly to estimate each electrode.Afterwards,physical phantom experiments and human experiments were conducted to verify the validity of this method.ResultsBoth physical phantom experiments and human experiments proved that detached electrodes could be precisely detected by this method.Compared with other methods,this method avoided erroneous judgment effectively.ConclusionThis method offers an efficient way to detect multiple detached electrodes in real time.[Chinese Medical Equipment Journal，2014，35（11）：1-4，162]

electrical impedance tomography;electrode;weighted correlation coefficient

R318.6；Q64

A

1003-8868（2014）11-0001-05

10.7687/J.ISSN1003-8868.2014.11.001

國家科技支撐計劃課題（2012BAI20B02，2012BAI19B01，2011BAI 08B13）；國家自然科學(xué)基金課題（51207161）；國家自然科學(xué)基金面上課題（61071033）；軍隊面上課題（CWS12J102）；陜西省科技統(tǒng)籌項(xiàng)目（2012KTC G04-13）

張 戈（1990—），男，研究方向?yàn)殡娮杩箶鄬映上駭?shù)據(jù)處理方法，E-mail：jsj.202@163.com。

710032西安，第四軍醫(yī)大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院（張 戈，代 萌，徐燦華，李蔚琛，史學(xué)濤，尤富生，付 峰，董秀珍）

董秀珍，E-mail：dongxiuzhen@fmmu.edu.cn