一种基于线性零磁场的动脉血管扫描成像方法仿真

基于磁电耦合效应的血流检测及血管成像是实现心血管疾病早期诊疗的有效方法之一。该文基于磁场与血流耦合电效应,设计一种用于动脉血管扫描成像的组合线圈结构,产生带有零磁场线(FFL)区域的线性梯度磁场;在此结构的基础上,通过控制激励电流驱动FFL实现成像区域双向扫描;结合卷积神经网络(CNN)实现磁电耦合信号与血管信息的非线性映射,进而提出一种基于线性零磁场的动脉血管扫描成像新方法。采用多物理场仿真软件COMSOL对基于线性零磁场的血管扫描成像方法进行建模,求解磁电耦合信号,验证了所提出方法的合理性和有效性。结果表明,线性梯度磁场模式下的磁电耦合信号含有血管位置、半径等信息;CNN重建血管位置误差平均值为1.5694 mm,重建血管半径的方均误差(MSE)和相关系数(CC)平均值分别为0.0548和0.9870。研究结果可用于血管成像装置设计及后续相关临床应用提供研究支撑。

一种基于Fractal-DenseNet的电磁血管断层图像重建算法

针对电磁血管断层图像重建中存在的欠定性、病态性,提出一种基于Fractal-DenseNet的电磁血管断层图像重建算法.基于血流磁电耦合效应的血管断层图像重建原理,将FractalNet的分形思想与DenseNet的密集紧密连接思想相结合,构建了一种适用于反演血液流速分布的Fractal-DenseNet网络模型,用于血管断层图像重建.通过人体前臂尺动脉血流磁电耦合测量模型,建立血管断层剖面流速和血流磁电效应引起的电压信号的对应数据对,分别作为网络模型输入和输出;通过监督学习,实现基于血管断层流速分布的血管断层图像重建.结果表明:Fractal-DenseNet重建结果的均方根误差和相关系数分别为0.0078,99.28%;本文算法具有良好的抗噪性,可在复杂边界条件下实现血管断层图像重建.