Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 Обзор литературы 12
1.1 Этапы развития электроимпедансных измерений биологических объектов 12
1.2 Электрические свойства биотканей 18
1.3 Факторы, влияющие на результат измерения импеданса биоткани
1.3.1 Влияние удельного сопротивления 22
1.3.2 Влияние контактного сопротивления электрод - биообъект на измерения импеданса 24
1.4 Возможности и перспективы применения электроимпедансных медицинских изображений 27
ГЛАВА 2 Создание модели исследуемой области. модель распределения проводимости головы 30
2.1 Прямая и обратная задачи электроимпедансной визуализации 30
2.2 Методы реконструкции электроимпедансных изображений
2.2.1 Метод обратных проекций 32
2.2.2 Использование искусственных нейронных сетей для решения обратных задач электроимпедансной визуализации 35
2.2.3 Метод возмущений 40
2.2.4 Метод «двойных ограничений»
2.3 Оценка информационной емкости измерений 42
2.4 Математическая модель тканей головы человека 51
2.4.1 Этапы создания математической модели головы: 53
2.5 Результаты моделирования и формирование требований к
измерителю электрического импеданса 65
ГЛАВА 3 Технические средства измерения электрического импеданса биологических объектов 70
3.1 Общие принципы получения информации о распределении проводимости 70
3.2 Построение структурной схемы измерительного тракта
3.2.1 Последовательная архитектура 74
3.2.2 Параллельная архитектура 76
3.2.3 Смешанная архитектура 77
3.3 Разработка источника зондирующего тока 78
3.3.1 Технические параметры источника тока 78
3.3.2 Обзор схемных решений 80
3.3.3 Разработка схемы источника зондирующего тока 97
ГЛАВА 4 Экспериментальное применение системы визуализации распределения электрического импеданса головного мозга 104
Заключение и выводы 111
Список литературы
- Электрические свойства биотканей
- Влияние контактного сопротивления электрод - биообъект на измерения импеданса
- Использование искусственных нейронных сетей для решения обратных задач электроимпедансной визуализации
- Построение структурной схемы измерительного тракта
Введение к работе
Актуальность диссертационной работы. В медицинской диагностике широко применяются методы визуализации, связанные с реконструкцией изображения внутренних органов человека. Наибольшее распространение получили рентгеновская компьютерная томография, магниторезонансная томография (МРТ) и радионуклидная эмиссионная томография.
Данные методы позволяют получать срезы изображения высокой четкости, однако требуют дорогостоящего оборудования для проведения обследований и имеют обширный перечень медицинских ограничений: существует риск негативного влияния рентгеновского излучения; либо ограничения МРТ, обусловленные сильным магнитным полем, которое не позволяет обследовать пациентов с металлическими имплантатами или установленными электрокардиостимуляторами. Особенно это актуально при длительном и многократном наблюдении за состоянием пациента во время хирургических операций и в раннем постоперационном периоде.
Визуализирующие методы широко применяются для наблюдения за динамикой процессов в организме при проведении различных диагностических проб и оценке реакций организма на фармакологические препараты. Проведение таких обследований требует введения специальных контрастирующих препаратов или радиоактивных изотопов, что так же негативно сказывается на безопасности обследования.
В современных условиях весьма актуально создание безопасного для пациента метода визуализирующей диагностики, дополняющего существующие, и позволяющего получать динамические изображения внутренней структуры биообъектов при помощи недорогой, мобильной аппаратуры. Особенно актуальным такой метод будет при наблюдении за состоянием и функциями головного мозга при скрининговых исследованиях, во время анестезиологического пособия, в процессе диагностики и лечения нарушений кровоснабжения головного мозга, опухолевых процессов и т.д.
С этой точки зрения перспективным представляется метод визуализации на основе реконструкции изображения электрического импеданса биообъекта по результатам зондирования слабым переменным электрическим током.
Целью диссертационной работы является создание методических основ и технических средств визуализации распределения электрического импеданса головного мозга в биомедицинских исследованиях.
Задачи:
Провести анализ методов медицинской визуализации на основе электроимпедансных измерений;
Разработать математическую модель электрических свойств тканей головы;
Определить необходимые параметры измерительного тракта на основе численного математического моделирования с использованием разработанной модели;
Разработать технические средства для электроимпедансных измерений с учетом требований к параметрам измерительного тракта.
Реализовать технические средства и провести лабораторные испытания.
Методы исследования. Проведенные в диссертационной работе исследования основаны на общих принципах построения электронной медицинской аппаратуры. В работе применялись электрофизиологические методы оценки функционального состояния головного мозга человека, методы математического моделирования электрических процессов в биологических тканях, реконструкции изображения внутренней структуры распределения импеданса на основе электроимпеданснои визуализации, магнитнорезонансная томография.
Научная новина:
Разработана математическая модель электрических свойств тканей головы, оптимизированная для решения задач электроимпеданснои визуализации.
Сформулированы требования к техническим средствам для реализации на основе численного моделирования с использованием созданной модели тканей головы.
Предложен и реализован оригинальный высокоточный источник зондирующего тока для измерений электрического импеданса биотканей.
Доказана возможность применения системы визуализации распределения электрического импеданса для оценки функционального состояния головного мозга.
Практическая ценность работы. Создано методическое, техническое и программное обеспечение для регистрации и получения изображения распределения электрического импеданса головного мозга. Разработанная система визуализации позволяет контролировать функциональное состояние головного мозга в течение длительного времени при помощи недорогой, мобильной аппаратуры.
Предложенный метод найдет применение в качестве диагностического инструмента в экстренной медицине, неврологии, психиатрии, кардиологии, педиатрии, травматологии и других областях. В экспериментальных нейрофизиологических исследованиях функций центральной нервной системы.
Полученные результаты были успешно использованы в НИИ онкологии ТНЦ СО РАМН г. Томска при операциях с использованием ксенонового наркоза для контроля состояния головного мозга, при подготовке к операциям с использованием искусственного кровообращения в НИИ кардиологии ТНЦ СО РАМН г.Томска.
Результаты работы использовались в учебном процессе на кафедре промышленной и медицинской электроники Томского политехнического университета и кафедре медицинской и биологической кибернетики Сибирского государственного медицинского университета.
Апробация результатов. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на конференциях: III международная научно-практическая конференция «Электронные средства и системы управления», г. Томск, ТУСУР, 2004 г.; XI, XIII и XIV Международные научно-практические конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии», г.Томск, ТПУ, 2005, 2007 и 2008 гг. (доклад отмечен дипломом первой степени в 2008 году); XIV международная студенческая школа-семинар «Новые информационные технологии», г.Судак, 2006 г.; XX всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов «Биомедсистемы -2007» Рязань, 2007 г.; VI международном симпозиуме «Электроника в медицине», г.Санкт-Петербург, 2008 г.
Результаты работы отмечены дипломом второй степени с вручением серебряной медали международной выставки-конгресса «Высокие технологии. Инновации», г. Санкт-Петербург, 2007 г.; золотой медалью конкурса «Лучшие товары и услуги» (Гемма - 2004), г. Томск, 2004 г.; серебряной медалью VII Московского международного салона инноваций и инвестиций, г. Москва, 2007 г.
Работа поддержана грантом Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (программа «Участник молодежного научно-инновационного конкурса» 2008 г.).
Публикации. Основное содержание диссертации опубликовано в десяти работах, в том числе одна статья в журнале, рекомендованном для публикаций ВАК, получено три патента на полезную модель.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 123 библиографических ссылок. Основной текст изложен на 127 страницах, 5 таблицах и иллюстрирован 43 рисунками.
Электрические свойства биотканей
Применение реографии - измерения электрического импеданса тканей - тесно связано с работами нашего соотечественника А.А. Кедрова, которые были начаты в сороковых годах двадцатого века. В этих исследованиях через живой объект пропускался ток относительно высокой частоты (десятки килогерц) и небольшой силы (1—5 мА). Затем были обнаружены многие интересные закономерности - связь колебаний электрического сопротивления с фазами сердечного цикла, изменение амплитуды кардиогенных колебаний при изменении кровенаполнения исследуемого участка, изменение электрического сопротивления легких во время вдоха-выдоха. Кроме того, была выявлена зависимость между электрическим сопротивлением и функциональным состоянием тканей, построены кривые изменения сопротивления со временем после отмирания [9], [10].
В семидесятых-восьмидесятых годах метод реографии был очень популярен в клинических исследованиях состояния кровообращения в различных органах и тканях, но в дальнейшем был вытеснен более точными ультразвуковыми и радиоизотопными методами [8].
Одна из причин угасания интереса к реографии состоит в том, что метод не позволяет представлять данные в виде изображений. Для преодоления этого недостатка были предложены многоканальные схемы регистрации реограмм с временным разделением каналов. В работах [23], [27] были проведены детальные исследования условий проведения многоканальных реографических измерений в режиме временного разделения. Временное разделение каналов позволило решить принципиальную проблему проведения многоканальных измерений и открыло путь к созданию аппаратуры визуализирующей диагностики на основе реографических принципов.
В начале семидесятых годов [73, 71] были опубликованы первые теоретические результаты применения многоканальной реоплетизмографии для решения задач реконструкции импедансных изображений. В этой работе была показана возможность применения результатов решения обратной задачей электрокардиографии к электроимпедансным измерениям. В 1978 г. появилось сообщение о создании специальной камеры для измерения пространственного распределения импеданса грудной клетки [75, 73]. В начале восьмидесятых годов началось клиническое применение электроимпедансной визуализации. Кто и где впервые применил визуализацию распределения электрической проводимости для проведения клинических исследований с точностью установить, вероятно, не удастся. В работе [112] приведены результаты успешного применения электроимпедансных измерений для выявления кровоизлияния в головной мозг новорожденных. Забегая вперед, отметим, что электроимпедансные измерения у новорожденных применяются очень широко в связи с абсолютной безвредностью [110].
В восьмидесятых годах были опубликованы работы, в которых были предложены практические схемы для решения вычислительных задач электроимпедансной визуализации [98]. В этот период ярко проявилось единство задач электроимпедансных измерений, возникающих в различных областях знаний, в частности, в геофизике и медицине. Впоследствии многие результаты решения задачи электрозондирования Земли (в отечественной литературе использовался термин электроразведка) были успешно использованы в медицинских приложениях. Примерно в это же время были получены фундаментальные результаты решения обратной задачи импедансной плетизмографии [45, 94, 98], положенные в основу большинства современных алгоритмов. Одновременно с этим, продолжалась разработка оборудования для электроимпедансной визуализации отдельных органов и систем [75], решение общих проблем регистрации первичных данных [67], и поиск возможных областей клинического применения.
Особо следует отметить работы по созданию быстрого алгоритма реконструкции электроимпедансных изображений. Детальное описание было приведено в [45]. Трудно переоценить вклад этих исследователей в развитие томографии приложенных потенциалов. Предложенный ими алгоритм, называемый «методом обратных проекций», в оригинале «linear back-projection scheme» получил очень широкое распространение благодаря нетребовательности к вычислительным ресурсам, очень высокой скорости работы, возможностью построения изображений в реальном времени и простоте кодирования. Подробнее метод будет рассмотрен в главе, посвященной алгоритмам реконструкции электроимпедансных изображений.
На протяжении всего периода развития электроимпедансной визуализации исследователи уделяли большое внимание используемым математическим моделям. Как будет показано позднее, реконструкция электроимпедансного изображения жестко связана с используемой математической моделью области интереса. В конце восьмидесятых годов появились сообщения о создании специализированных фантомов для исследования свойств электроимпедансных томографов в условиях, приближенных к реальным [17], позднее были предложены существенно более сложные модели, такие как модель головы человека, учитывающая анатомические особенности ее строения [49].
Таким образом, в конце восьмидесятых - начале девяностых годов электроимпедансная томография сформировалась, как самостоятельный раздел визуализирующей диагностики и были определены основные направления ее развития. К этому же периоду относится появление первых сообщений об электроимпедансной томографии в отечественных публикациях [7]. Как следует из публикаций того времени, усилия разработчиков метода были сосредоточены на увеличении пространственного разрешения, уменьшении ошибок реконструкции, создании систем реального времени. Количество публикаций за этот период составляет более 100 работ, посвященных самым различным аспектам электроимпедансной томографии. Практически исчерпывающий список
Влияние контактного сопротивления электрод - биообъект на измерения импеданса
Присущие электроимпедансным измерениям особенности приводят к тому, что получить изображения при использовании простых методов реконструкции, таких, как метод обратных проекций, удается не всегда. В этом случае приходится отказываться от большинства предположений относительно распределения проводимости внутри биообъекта и применять методы, требующие моделирования поведения потенциала электрического поля при каждой реконструкции. Один из первых методов такого рода был метод возмущений [25]. У этого метода много общего с методом обратных проекций - для коррекции проводимости каждого элемента также используется матрица весовых коэффициентов, но никаких предположений о пути распространения тока внутри биообъекта не делается. Вместо этого вычисляется матрица возмущений - каждому элементу внутри области интереса присваивается ряд значений проводимости из диапазона допустимых величин и для каждого значения проводимости вычисляется решение прямой задачи. Проведя такие вычисления для всех элементов при всех возможных конфигурациях электродов, получим матрицу чувствительности. Для реконструкции изображения необходимо матрицу чувствительности умножить на вектор измеренных значений. Теоретически этот метод должен работать, по крайней мере, не хуже метода обратных проекций. При практической реализации необходимость вычислять матрицу весовых коэффициентов становится очень обременительной с точки зрения вычислительных затрат. Кроме того, метод обладает тем же недостатком, что и метод обратных проекций, — жесткой зависимостью от начального, модельного распределения проводимости.
В данном способе реализован итерационный подход к реконструкции импедансных изображений. Свое название этот метод получил за то, что в нем используются два набора ограничений. Первый набор - это так называемые граничные условия Неймана, определяющие электрический ток через поверхность исследуемого объекта в месте контакта электродов. Второй набор ограничений - измеренные значения напряжения на электродах. На первом шаге итерационного процесса реконструкции находится решение прямой задачи электроимпедансной визуализации при заданном расположении источников зондирующего тока. По вычисленным значениям потенциала внутри объекта находится плотность тока в каждом элементе изображения
Затем вновь решается прямая задача электроимпедансной визуализации, но дополнительно к граничным условиям в виде конфигурации зондирующего тока добавляются ограничения в виде известных (измеренных) значений напряжения в точках расположения электродов. Такая постановка задачи называется смешанной, в нее входят условия Неймана (конфигурация токов) и условия Дирихле (известные значения напряжения). В результате решения смешанной граничной задачи вычисляется величина:
Несомненным достоинством метода является то, что в нем нет необходимости производить матричные операции, как в методе обратных проекций и методе возмущений. Метод обладает хорошей устойчивостью к шумам, так как в нем нет операции обращения матрицы, как в методах ньютоновского типа. Однако, как показывают численные эксперименты, для нахождения решения с высокой точностью требуется очень большое количество итераций и в результате существенно увеличивается время вычислений. Качество изображений, полученных с помощью этого метода, невысоко. Основные проблемы метода двойных ограничений обусловлены малой плотностью тока внутри исследуемого объекта, особенно в его центральных областях. Несмотря на недостатки, метод получил широкое распространение для реконструкции импедансных изображений.
При формулировании требований к характеристикам измерительного тракта необходимо отталкиваться от теоретического обоснования максимально возможного разрешения реконструкции изображения, т.к. очевидно, что нет смысла получать первичные данные с точностью выше, чем это требуется для реконструкции изображения.
Оценка теоретически возможного разрешения является неоднозначной задачей. Один из подходов изложен в монографии [25], где рассчитывается максимально возможное содержание информации в измеренных данных и на этом основании делается вывод о характеристиках изображения. Количество информации, полученное в результате снятия одного кадра изображения: Y=L-K, где L — число разрядов при аналого-цифровом преобразовании сигнала, или отношение сигнал/шум; К - число независимых измерений сопротивления при различных комбинациях задающего тока и измерительных электродов. Так для системы из 16 электродов и отношении сигнал/шум 70 Дб, указано максимальное возможное количество элементов в градацией проводимости & бит, как -150 элементов. При увеличении отношения сигнал/шум до 120 Дб, теоретическое количество элементов можно увеличить до 260.
Нами был предложен еще один подход оценки связи качества изображения с качеством измеренных данных. Можно показать [38] что малое изменение проводимости элемента изображения соответствующим образом скажется на измеряемых первичных данных. Таким образом, задавшись минимально необходимым размером изменения проводимости, имеющим физиологический смысл, и исходя из количества возможных независимых измерений, можно показать, с какой точностью необходимо проводить измерения напряжения на электродах. Расчет напряжения на электродах и распределения электрического поля по измеряемому объекту является решением прямой задачи электроимпедансной томографии.
Здесь необходимо отметить зависимость вклада изменения сопротивления элемента в зависимости от расстояния до измеряемого электрода и до источника тока.
Рассмотрим это на конкретном примере. Пусть имеется четырехслойная сфера (рис. 7) с удельной проводимостью слоев от 0,042 (кость) до 4,6 (ликвор) См/м и диаметром 0,15 л . На границе области выделено 17 подобластей, в которых размещаются «электроды». Каждый электрод моделируется совокупностью поверхностных треугольных элементов. Всего модель содержит 5187 конечных элементов в форме тетраэдра.
Использование искусственных нейронных сетей для решения обратных задач электроимпедансной визуализации
Для получения информации о распределении проводимости проводятся измерения напряжения, возникающего в результате прохождения электрического тока, либо измеряется сила тока, возникающая под действием приложенного напряжения.
С теоретической точки зрения обе схемы эквивалентны и дают один и тот же объем информации, но при практической реализации с учетом свойственных биообъектам ограничений чаще зондирующим агентом служит ток, а измеряется напряжение. Необходимым условием реконструкции электроимпедансного изображения является получение большого количества независимых измерений. Для этого на биообъект накладывается определенное количество электродов - от 16 до 64 и более (Рис. 23). Один электрод подсоединяется к общему проводу для обеспечения однозначности распределения потенциалов от проходящего тока. Потенциал общего провода должен с высокой степенью точности поддерживаться на известном, чаще всего нулевом уровне. Если такого подключения не сделать, то биообъект будет находиться под плавающим потенциалом с неизвестным значением. Это напряжение создаст синфазную помеху, которая прикладывается к входу инструментального усилителя. Рисунок 24 — Схема измерений в электроимпедансной томографии
Так как максимальное входное синфазное напряжения усилителя А1 ограничено на уровне напряжения питания и даже меньше, то оптимальными условия его работы будут в том случае, если постоянный потенциал биообъекта будет нулевым. Кроме того, из-за ограниченного коэффициента подавления синфазной составляющей неизвестный потенциал на входе А1 может вызвать значительную ошибку на выходе, при нулевом его значении ошибка также будет нулевой независимо от свойств усилителя.
На одну пару электродов подается зондирующий ток, имеющий, как правило, синусоидальную форму и частоту 10-1000 кГц, амплитудное значение ограничено 1-5 мА. При прохождении тока через биообъект часть его энергии рассеивается и в результате создается разность потенциалов между различными точками исследуемой области. Поскольку электроды расположены на поверхности, то для измерения доступна разность потенциалов только между точками поверхности объекта. Дифференциальное напряжение между парой электродов подается на инструментальный усилитель А1, который устраняет синфазные помехи и обеспечивает согласование выходного импеданса биообъекта с измерительным трактом. После усилителя сигнал поступает на демодулятор и дальше на АЦП. В результате получается одно измерение. Затем вход А1 подключается к другой паре электродов и измерение повторяется. Измерения разности потенциалов между всеми парами электродов при фиксированном положении источника зондирующего тока образуют проекцию аналогично тому, как это происходит в рентгеновской томографии. Затем источник тока подсоединяется к другой паре электродов. Вновь повторяется измерение разности потенциалов между всеми оставшимися парами электродов. Получается вторая проекция, и далее процесс повторяется, пока не будут перебраны все возможные комбинации токовых электродов. Если имеется N электродов, то в результате получается N-(N — 3) измерений, поскольку на токовых электродах падение напряжения малоинформативно, из-за влияния контактного сопротивления.
Кажущееся сопротивление определяется только свойствами биообъекта и взаимным пространственным расположением электродов. Если подать ток величиной / на ЕЗ-Е4, то кажущееся сопротивление не изменится, поскольку не изменятся взаимное расположение электродов и свойства биообъекта. Таким образом, падение напряжения между El- Е2 при подаче тока на ЕЗ-Е4 будет в точности равно падению напряжения между ЕЗ-Е4 при подаче тока на Е1—Е2. В результате общее количество линейно независимых измерений составит N-(N-3)/2. Таким образом, для типичной экспериментальной установки из 16 электродов мы имеем лишь 104 независимых измерения. Теоретически это позволяет в два раза уменьшить время измерения и сократить объем данных. Но в реальных измерениях условия далеки от описанных выше. Как правило, это связано с существенной разностью контактного сопротивления токовых электродов, полная симметрия напряжения наблюдается редко и лишь при условии тщательного контроля контакта электрод-биообъект. С технической точки зрения оказывается проще измерять падение напряжения на всех парах во всех проекциях и затем расчетным путем устранять асимметрию.
В работе [31] показано, что максимально допустимое в разрешение может быть порядка 1,5 % диаметра реконструируемого распределения (при использовании 128 электродов).
Ограничения, связанные с достижимым динамическим диапазоном и уровнем собственных шумов, приводят к необходимости выбора оптимальных схем размещения электродов. Интуитивно ясно, что чем больше расстояние между измерительными электродами, тем больше падение напряжения.
С другой стороны, чем больше расстояние между токовыми электродами, тем больше эквивалентный импеданс нагрузки и выше требования к источнику тока.
Одно из возможных решений проблемы предложено в работе [51]. Если исследуемый объект имеет круглую форму, то оптимальная измерительная схема должна подавать на электроды ток, амплитуда которого меняется вдоль окружности по тригонометрическому закону. Например, в первой проекции вдоль окружности один период косинусоидально изменяющегося тока, во второй - два периода и т.д. Ток подается одновременно на все электроды, в отличие от рассмотренной выше схемы. Разумеется, напряжение в этом случае также приходится измерять на токовых электродах. Было показано, что при выполнении определенных условий этот способ получения измерений обладает наивысшим отношением сигнал/шум и позволяет реконструировать изображения с наивысшей разрешающей способностью. Но для успешного применения такой схемы необходимо точно выдерживать постоянство контактного сопротивления электродов, расстояние между ними и соблюдать с высокой степенью точности границу окружности. Кроме того, есть определенные сложности реализации этой схемы для трехмерной реконструкции. Многие из этих проблем были успешно решены за счет тщательного моделирования, и в настоящее время этот способ применяется наравне с другими.
В зависимости от выбранной схемы измерения, существует множество способов технической реализации. Можно выделить три варианта архитектуры измерительного тракта по отношению к последовательности проведения измерений. Условно их можно называть последовательная, параллельная и смешанная.
Построение структурной схемы измерительного тракта
Патофизиологические основы применения электроимпедансной визуализации. Клинические применения метода электроимпедансной визуализации, несмотря на давность его методической и технико-вычислительной разработки, делают лишь самые первые шаги. Соответствующая аппаратура промышленностью не производится, и визуализация in vivo была до сих пор выполнена лишь в лабораторных условиях в нескольких центрах с целью продемонстрировать потенциальные возможности метода в клинических приложениях как таковых, не претендуя на исчерпывающую изученность клинической семиотики при какой либо патологии [68].
Необходимо оценивать полученные до сих пор результаты с учетом того, что, физические ограничения метода визуализации распределений импеданса значительны и поэтому реальная заинтересованность в нем пока еще невелика. Кроме того из-за плохой заинтересованности производителей аппаратуры реальные рычаги внедрения и клинической апробации также пока недостаточны.
Главным патофизиологическим фактором, влияющим на пространственное разрешение электроимпедансных изображений, является различие в гидратации визуализируемых тканей, т.е. метод в первую очередь имеет повышенную чувствительность к изменениям водосодержания биоткани. Поэтому из-за различий в гидратации нормальной и ишемической, и опухолевой ткани удается визуализировать такие патологические процессы.
Получен большой объем экспериментальных данных по электропроводности биологических тканей, однако опубликованные данные сильно различаются, что не должно вызывать удивления, учитывая трудности проведения измерений in vivo . Большинство трудностей обусловлено наличием контактного импеданса электродов. Полагают, что на частотах вблизи 50 кГц клеточные мембраны ведут себя как изоляторы, в которых ток протекает по границам клеток. Для сравнения укажем, например, что при комнатной температуре кровь имеет удельное сопротивление 1-5 Омм; печень 3-6 Ом-м; нервная ткань 5-8 Ом-м (мозг), 2-8 Омм (серое вещество мозга), 6-8 Омм (белое вещество мозга); кость 40-150 Ом-м и скелетная мышца 1-23 Ом-м (анизотропная проводимость). Заметим, что удельное сопротивление морской воды менее 1 Ом-м. Различие в удельных сопротивлениях биотканей объясняется разными концентрациями электролитов в отдельных органах и тканях. Значение удельного сопротивления ткани печени зависит от ее кровенаполнения. Весьма подробная таблица удельных сопротивлений биотканей приведена в работе [44].
Примечательно, что электропроводности двух биотканей могут существенно различаться, в то время как линейные коэффициенты ослабления рентгеновского излучения для них могут быть примерно одинаковыми, и поэтому их труд но дифференцировать с помощью рентгеновского компьютерного томографа. В табл. 5 для примера приведены характеристики пяти биологических тканей. Так, мышцы и кровь имеют одинаковые линейные коэффициенты ослабления рентгеновского излучения при энергиях, типичных для рентгеновских аппаратов и рентгеновских компьютерных томографов, в то время как их удельные сопротивления различаются почти в два раза. Отношение удельных сопротивлений кости и мышцы составляет около 50, а отношение линейных коэффициентов ослабления — менее 2. Это подтверждает мнение о том, что новые методы визуализации стремятся дополнить, а не заменить существующие методы, поскольку они основываются на различных физических принципах.
При сопоставлении удельных сопротивлений крови, жира и мышц необходимо помнить, что при изменении кровенаполнения тканей в области, изображение которой мы хотим получить, меняется и их общее удельное сопротивление. Кроме того отечность ткани - т.е. увеличение объема внеклеточной жидкости вне пределов сосудистого пространства - также сильно изменяет объемный электрический импеданс ткани, причем с высоким временным разрешением.
Аппробация созданных средств электроимпедансной визуализации. Описанный выше подход был реализован нами [31, 38, 20] в ходе клинической апробации в качестве метода визуализации повреждения головного мозга. В литературе имеются отдельные сообщения о применении электроимпедансной визуализации для получения изображений сердца, легких, печени и других внутренних органов, но практически не было до сих пор упоминаний о клиническом использовании методов реконструкции пространственного распределения электрического сопротивления для визуализации тканей головы [106, 96]. В первую очередь это обусловлено анатомическими особенностями строения головы (наличие плохопроводящего слоя костей черепа), что принципиально ограничивает пространственную разрешающую способность и контрастную чувствительность [45, 48].
Всего было обследовано 106 человек, из них 20 пациентов НИИ кардиологии СО РАМН г.Томска (13 с нарушениями мозгового кровообращения, 4 пациента без выявленных патологических изменений головного мозга, 3 пациента с опухолевыми процессами). С помощью разработанной системы электроимпедансной визуализации проводился отбор пациентов для сложных кардиологических операций. Было обследовано 16 человек. В НИИ онкологии СО РАМН г. Томска система была использована для контроля состояния мозга во время операций (30 пациентов).
Также было обследовано 40 добровольцев без явных патологий центральной нервной системы.
В качестве примера представлены результаты обследований для пациентов, перенесших острые нарушения мозгового кровообращения ишемического и геморрагического генеза (рис. 42). Все обследованные поступили по скорой помощи с острым нарушением мозгового кровообращения и признаками очагового поражения головного мозга. Верификация наличия очага повреждения осуществлялась в течение 1—3 часов после поступления с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ), выполнявшейся в ТІ- и Т2-взвешенных режимах на томографе Magnetom Open 0.2 Тл (Siemens Medical, Германия).
После этого мы регистрировали параметры импеданса. Данные записывались непрерывно в течение всего обследования, и сохранялись в архиве для дальнейшей обработки. Для реконструкции, представления и клинического анализа изображений электроимпедансной визуализации головы был разработан оригинальный пакет программного обеспечения специально для информационного наполнения программно-аппаратного комплекса. В основу метода реконструкции положен модифицированный алгоритм Ньютона-Рафсона [25]. С целью более достоверного выделения различий в удельном сопротивлении интактных и пораженных отделов на монитор для анализа выводились изображения, нормализованные на максимум по данному срезу.
Похожие диссертации на Методика и технические средства визуализации распределения электрического импеданса головного мозга
