学术研究报告：CT图像引导的电阻抗断层扫描中接触阻抗噪声抑制方法

第一作者及机构
本文由Xiaolin Li（研究生会员，IEEE）、Jiangtao Sun（高级会员，IEEE）、Xu Bai、Peng Suo（会员，IEEE）、Kangqi Liu及Lijun Xu（会士，IEEE）共同完成，作者均来自北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院及教育部精密光机电一体化技术重点实验室。研究发表于2025年的《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》期刊（卷74，文章编号4514114）。

学术背景
电阻抗断层扫描（Electrical Impedance Tomography, EIT）是一种无辐射、低成本、便携的非侵入式成像技术，在肺部通气监测等领域具有重要应用潜力。然而，长期监测中电极与皮肤间的接触阻抗噪声（Contact Impedance Noise, CIN）会显著降低成像质量，导致边缘集中的伪影。现有方法（如完全电极模型CEM）对瞬时剧烈变化的CIN抑制效果有限，且依赖长期统计或额外测量。本研究提出了一种基于CT图像引导的EIT（CT-EIT）框架的CIN自适应抑制方法，旨在通过全链路噪声模型、余弦相似性约束和实时估计算法提升成像质量。

研究流程与方法
1. 全链路噪声模型构建
- 目标：建立EIT系统噪声（热噪声、开关噪声、量化噪声、CIN）与图像伪影的定量关系。
- 方法：
- 将热噪声、开关噪声和量化噪声统一为等效全局热噪声模型，推导其方差表达式。
- 将CIN建模为边界电压中的脉冲噪声，分析其对重建图像的影响。
- 通过Tikhonov正则化解析噪声与伪影的映射关系，证明CIN主要导致边缘集中伪影（图2）。
- 创新点：首次提出噪声到伪影的直接映射模型，并揭示CIN伪影的空间分布特征。

1. CT-EIT成像框架开发

   • 目标：利用CT先验信息约束重建，分离边缘伪影。
     
   • 方法：
     
     • 设计基于余弦相似性的目标函数，将EIT图像与CT图像的结构相似性作为约束条件（公式9-11）。
       
     • 采用高斯-牛顿迭代法求解逆问题，并通过共轭梯度法（Conjugate Gradient, CG）降低计算复杂度至O(n²)，实现实时重建（算法1）。
       
   • 创新点：提出一种计算高效的相似性算子，将CT先验信息无缝融入EIT重建。
     

2. CIN自适应抑制算法

   • 目标：基于伪影分布特征实时估计并抑制CIN。
     
   • 方法：
     
     • 根据边缘伪影能量设计目标函数（公式16），结合梯度下降法迭代估计CIN幅值。
       
     • 引入k-means聚类和随机丢弃策略（dropout）防止过拟合（图4）。
       
     • 在CT-EIT框架下最大化肺部通气区域能量，避免收敛到错误解。
       
   • 创新点：仅依赖单帧数据即可实现CIN实时抑制，无需长期统计或额外测量。
     

3. 仿真与实验验证

   • 对象：
     
     • 仿真：健康与损伤肺部模型（25%-100%区域移除）、不同信噪比（SNR）下的CIN干扰（图5）。
       
     • 实验：16通道EIT系统采集健康志愿者呼吸数据（图5c），伦理审批号BM20230258。
       
   • 评估指标：结构相似性指数（SSIM）、图像误差（IE）、肺部分离度（LS）、通气中心偏差（ΔCOV）。
     
   • 对比方法：Tikhonov正则化、Landweber、L1正则化、TV正则化及自适应组稀疏表示（AGSR）。
     

主要结果
1. 全链路噪声模型验证
- 仿真显示CIN伪影集中于边缘区域，而热噪声伪影呈随机分布（图2a）。公式7定量给出了伪影协方差与噪声的关系。

1. CT-EIT框架性能

   • 在健康与损伤肺部模型中，GN-LP和CG-LP方法的平均SSIM分别达0.81和0.70，较传统方法提升至少11%（图6c）。GN-LP重建时间3.972秒，CG-LP仅需0.040秒，适合实时应用。
     

2. CIN抑制效果

   • 仿真中CIN估计误差<10%，SSIM提升≥0.44，IE降低≥0.32（图7）。体内实验显示，联合CIN抑制后，LS提高0.36，ΔCOV偏差减少1.42%，优于CEM方法（图9）。
     

结论与价值
1. 科学价值：
- 提出首个全链路噪声模型，揭示了CIN伪影的分布机制。
- 开发了基于余弦相似性的CT-EIT框架，为多模态影像融合提供了新思路。

1. 应用价值：
   
   • 算法仅需单帧数据即可实现CIN抑制，帧率≥6 fps，适用于临床长期监测。
     
   • 为家庭场景下的便携式EIT设备提供了可行的噪声解决方案。
     

研究亮点
1. 方法创新：
- 全链路噪声模型填补了噪声到伪影映射的理论空白。
- 自适应CIN抑制算法突破了传统方法对长期数据的依赖。

1. 技术突破：
   
   • CT-EIT框架通过余弦相似性约束，将计算复杂度从O(n³)降至O(n²)。
     
   • 结合k-means与dropout策略，提升了估计鲁棒性。
     

其他价值
- 研究指出胸部轮廓时变可能影响CT-EIT框架精度，未来需结合实时形状估计（如深度学习）进一步优化。
- 提出的噪声模型普适于所有EIT系统，而CT-EIT框架可扩展至其他器官监测（如心脏、脑部）。