成像过程（精选五篇）
成像过程 篇1
关键词：磁共振成像,计算机模拟,布洛赫方程,k空间
0 引言
磁共振成像(MRI)在医学领域应用广泛,发展迅速。在教学和研究过程中由于MRI设备价格较高,且一些功能和过程是封装在系统内部,所以应用者较难深入研究技术特点,从而又制约了用户的高级应用。
应用计算机模拟,对较复杂物理及数学问题进行描述,是教育、培训及算法研究的重要方法。其直观、定量、所见所得效果使得其发展迅速。就MRI而言,国外一些好的计算机模拟分析系统近年来陆续出现[1,2]。其实现方法是在真实仪器或从物理原理上简化或优化而来,具有高度的真实性,成本低廉。好的仿真系统甚至可以达到预演实验,或优化工业产品设计的效果[3,4]。
本文以医学磁共振成像为例,用计算机模拟方法详细描述了基于给定组织结构,MRI如何生成磁共振信号以及信号如何处理转换得到医学影像的过程。
模拟采用编程语言Matlab,相比而言学习和应用难度较小。此外,该语言附带有完备适合调用的函数库,容易实现傅里叶变换、小波变换等磁共振成像中常用的算法和处理。在以后高级模拟中,将大大减小程序编写的工作量。由于该设计仅作教学辅助和自学参考使用,所以对于处理速度及实时性等要求不是太高。此外,Matlab本身基于矩阵处理的结构也使得其利于实现多维数据的处理、显示。
1 数据准备
首先定义模型(phantom),选用CT成像中常用的shepplogan颅脑模型,主要原因是比较直观、简便,在以后高级模拟时也适合于旋转投影处理。考虑实际情况与CT不同,做简单修改,即加入头皮层,像素分布为256×256[5]。
如图1所示,各组织的磁共振相关参数分布见表1,其中T1、T2单位为ms,ρ为百分比。这些数据可以通过磁共振频谱分析方法较精确测得,这里用作初始数据。不同身体部位结构可以具有不同组织分布,应用时可以具体考虑[6,7]。
a.头皮;b.颅骨;c.CSF;d.灰质;e.白质;f.肿瘤
磁共振成像中比较关键3个参数为ρ、T1、T2。其中ρ为组织中氢核的密度,T1为纵向弛豫时间常数,T2为横向弛豫时间常数,K为和组织本身性质相关的常数。以上实质上以不同加权形式影响到最后图像灰度。当然信号的大小和参数大小并非是正相关的,体现为非线性关系。
2 序列施加与信号生成
在射频脉冲施加后,组织各体素中的磁化强度矢量将循特定规律发射弛豫,对外发射信号,信号的生成规律可以由著名的Bloch方程来求解[8,9]。
Bloch方程以微分方程的形式描述了弛豫时磁化矢量与磁场相互作用的基本过程:
基于此方程,我们可以求解出纵向和横向磁化强度矢量的变化情况。其中横向磁化强度是信号的来源,由此感生出线圈电流,也可称之为实验室信号。
以SE序列为例,该序列基本特点是先加90°脉冲,后加180°得到自旋回波信号。SE序列特点是可以有效消除T2*对成像的影响,得到T2加权图。
多序列周期情况下,信号的生成要复杂些,以SE序列第2周期为例[10]:
式中:M0为磁化强度的初始值;TR为脉冲重复时间;TE为回波时间。
TE<
式中:K为组织特性参数;B0为静磁场强度。
由于最后信号要映射到灰度值,所以K、B0、ρ各项的数值单位及绝对大小不用考虑。
模拟过程中,参数选择如下:(1)T1加权,TE=10 ms,TR=400 ms;(2)T2加权,TE=100 ms,TR=2 000 ms;(3)ρ加权,TE=20 ms,TR=2 000 ms[11]。
由于磁共振信号是作用在或者说是“载”在高频的振荡信号之上的,因此实际处理时信号值要做解调处理。由于梯度场施加作用,各像素点的自旋频率不同。
各像素点具有的磁矢量xoy面分量均按式(3)规律变化,对应感生线圈的电流和磁场的变换率成正比,因此其幅值可以求解出来。简言之,生成信号即为各体素的射频发射信号,将信号大小映射为灰度值,即为图2。图中为对比显示对灰度分布进行了对数处理。对于频率编码,因采集时间较短,差别较小,差异不予考虑。
(a)T1加权(b)T2加权(c)密度加权
3 k空间的填充与图像重建
从上述信号到最后的图像形成,往往要经历信号采集、处理、重建等系列复杂过程。图3为简单SE序列的射频、梯度施加以及信号采集示意,k空间的填充和图像重建主要是基于最后一行。
k空间是磁共振成像中一个比较重要的概念,对于研究型的成像通常要保留k空间数据。其可以理解为对磁共振信号进行采样,k空间中的数据进行反傅里叶变换即可转换为最后的图像。图像不是一个像素一个像素采集信号的,可以理解为对层面某个方向上某种频率的采集,然后以适当形式进行空间的填充[12,13]。
对于较简单的成像方法采用的是傅里叶重建,一些快速的较高级成像则涉及反投影旋转数据采集和重建。本文主要利用前者来实现。
相位编码是通过改变梯度值来实现的,频率编码是改变取样时间来实现的。模拟时可以将纵向对应相位编码,横向对应频率编码,这样就将信号与复空间对应起来了[14]。
3.1 SE序列形成的加权成像
图4所示为SE序列、T2加权的k空间幅值图,因其为复数空间,还存在一个相位图。幅值图基本反映最后图像成分的主要影响因素。
将图2所得SE序列的T2加权信号图进行二维傅里叶变换,即求得k空间图。k空间图实际上就是按照空间频率(由相位和频率编码形成)采集的信号建立的傅里叶空间,进行二维反傅里叶变化,就可以得到最后加权图像,这也就是诊断所面对的医学影像(如图5(a)所示)。
最后模拟结果比照临床实际成像,T1图像中,由于脑白质的T1更短,所以脑白质比脑脊液亮。但是脑脊液在质子密度图像中表现更亮,因为它的质子密度更高。由于增加了T2差异,脑白质在T2图像中相对于脑脊液更暗。颅骨质子密度等诸参数较低,体现出较低信号。脑膜瘤等在各序列中接近灰质信号。这些结论对比医学诊断标准较符合,说明模拟是比较成功的[15]。
需要注意的是,由于k空间是成像过程中必需的数据采集方法,不可以忽略。在快速成像时,尤其要考虑k空间数据的填充方法。
3.2 部分数据对于成像的影响
k空间中间的数据表示的特性为频率编码取样数据较接近回波中心,此外相位编码梯度较弱。因此k空间的数据中低频位于中心,高频位于周围尤其是四角,其指代的是图像的不同空间频率部分。
将图4中k空间数据只取较高频部分(频率最大值3/4)进行重建填充整个图像得出图5(b);将较低频部分(频率最大值1/4)进行重建填充整个图像得出图5(c)。
(a)整体信号(b)高频信号(c)低频信号
和以往认知相似,图像的高频部分代表的是细节,低频部分代表的是对比,这些在图像重建算法、图像重建效率研究中都是很有意义的。
3.3 快速自旋回波序列成像
实际临床运用中,由于TR时间的过长,采集速度的减慢,在T1和ρ加权时,一般不直接用SE进行成像。MRI设备一般采用快速自旋回波成像序列(FSE或称TSE)来进行快速重建。FSE其图像加速主要是在90°脉冲后,连接一长串180°脉冲,从而可以填充多条k空间数据(如图6所示[16])。
由于一次填充多条数据,这些数据之间时间差ES会对图像造成一定的影响,也就是说TR会有差异,这也是FSE序列的缺陷。
FSE成像也可以根据前文所述方法进行模拟。参数:ETL选择15,ES取19 ms,填充信号最小TR位于中心低相位区域。基于复数空间对称性,负相位由正值对称得到。最后重建如图7所示。
和临床实际图像比较,模拟重建图像真实地反映了成像实际。不同回波之间间隔ES造成T2的增加,因此FSE进行T2加权时,回波信号会因ES有区别。具体体现在采集信号中间区域为相位编码梯度较低,信号较大,对图像影响较大。空间频率向两端越来越大,依次取后面回波,故信号越来越小。对于频率编码影响不考虑[15,17]。
对于T2成像,SE序列(图5(a))对比FSE序列(图7)具有一定优越性。但是对于T1加权和ρ加权则只有采用FSE成像。
由于重建简化未计及回波频率编码的时间,所以图像较临床实际图像条纹比较明显。因本模拟主要应用于成像技术的教学或算法研究,所以可以不考虑这方面因素。对于FSE序列相位编码受T2影响,实际上相当于受T2“污染”的现象,图7中同种组织相位编码不同灰度条纹可以良好显示。
FSE成像仅仅是快速成像序列的一种,对于其他的先进快速成像序列如梯度回波、EPI以及由此衍生的各类变形等成像也可以按照类似方法进行成像结果模拟。
4 讨论与展望
本文利用计算机模拟方法,对磁共振成像的一整套过程进行分析计算,生成信号波形,填充k空间,并最后得出影像图。模拟结果直观、定量,便于描述磁共振成像的规律。结果真实,可以用作磁共振成像教学过程。同时,该方法具有一定精确性,在磁共振成像相关的伪影研究、序列研究以及数据采集研究中可以发挥重要作用,亦可以为后续较高级研究提供数据源。
成像过程 篇2
智能视频监控技术是计算机视觉和模式识别技术在视频监控领域的应用，它能对视频图像中的目标进行自动地监测、识别、跟踪和分析，从而为用户提供对监控和预警有用的关键信息。尤其是在一些特殊的应用场所，如在恶劣天气下24h全天候监控、边防与周界入侵自动报警、火灾隐患的自动识别、输油管线漏油检测等等，若利用红外热成像技术作智能视频监控探测与识别，更显得方便而容易。下面就介绍一下红外热成像技术以及它在采油厂生产过程监控中的应用等。
一、红外热成像系统的组成及工作原理
红外热成像技术是一种被动红外夜视技术，其原理是基于自然界中一切温度高于绝对零度(-273℃)的物体，每时每刻都辐射出红外线，同时这种红外线辐射都载有物体的特征信息，这就为利用红外技术判别各种被测目标的温度高低和热分布场提供了客观的基础。利用这一特性，通过光电红外探测器将物体发热部位辐射的功率信号转换成电信号后，成像装置就可以一一对应地模拟出物体表面温度的空间分布，最后经系统处理，形成热图像视频信号，传至显示屏幕上，就得到与物体表面热分布相对应的热像图，即红外热图像。
红外热成像仪，可以分为致冷型和非致冷型两大类。目前，新的热成像仪主要采用非致冷焦平面阵列技术，集成数万个乃至数十万个信号放大器，将芯片置于光学系统的焦平面上，无须光机扫描系统而取得目标的全景图像，从而大大提高了灵敏度和热分辨率，并进一步地提高目标的探测距离和识别能力。非致冷焦平面红外热成像系统由光学系统、光谱滤波、红外探测器阵列、输入电路、读出电路、视频图像处理、视频信号形成、时序脉冲同步控制电路、监视器等组成。系统的工作原理是：由光学系统接受被测目标的红外辐射经光谱滤波将红外辐射能量分布图形反映到焦平面上红外探测器阵列的各光敏元上，探测器将红外辐射能转换成电信号，由探测器偏置与前置放大的输入电路输出所需的放大信号，并注入到读出电路，以便进行多路传输。高密度、多功能的CMOS多路传输器的读出电路能够执行稠密的线阵和面阵红外焦平面阵列的信号积分、传输、处理和扫描输出，并进行A/D转换，以送入微机作视频图像处理。由于被测目标物体各部分的红外辐射的热像分布信号非常弱，缺少可见光图像那种层次和立体感，因而需进行一些图像亮度与对比度的控制、实际校正与伪彩色描绘等处理。经过处理的信号送入到视频信号形成部分进行D/A转换并形成标准的视频信号，最后通过电视屏或监视器显示被测目标的红外热像图。红外热像仪成像原理图如下：
总之，热成像仪是通过非接触探测红外能量(热量)，并将其转换为电信号，进而在显示器上生成热图像和温度值，并可以对温度值进行计算的一种检测设备。红外热像仪能够将探测到的热量精确量化或测量，不仅能够观察热图像，还能够对发热的故障区域进行准确识别和严格分析。
二、热成像技术在采油厂的应用现状
采油厂油井和输油管线分布面积较广而且分散，油区内村庄多，人员复杂，油区治安防控困难，盗油现象时有发生，生产设施经常遭到人为破坏，为了修复被破坏的生产设施和清理被污染的环境，采油厂投入了大量的资金以及人力物力。
为了防范不法分子盗油和破坏油田生产设施、保护国有资产不受损失，及时给采油厂护卫大队及河滨分局等部门提供第一手的现场信息资料、有效打击不法分子，采油厂从2009年底开始把红外热成像仪技术引入到油田生产过程监控中，首先在采油四矿的涉海油区进行了安装运行，取得了良好的应用效果：
1)油区治安方面：通过每天的监控值班记录，摸清了盗油份子经常出车的时间段，减少了盲目巡逻，使护卫队的巡逻越来越有针对性，通过缴获盗油车辆、抓获偷油分子等有效打击了不法分子盗油和破坏油田生产设施的嚣张气焰，挽回了原油损失、修井作业及污染治理等费用，经济效益和社会效益显著。
2)生产运行方面：通过监控系统，可以及时掌握涉海油区的海情海况以及重点井、长输管线的生产运行情况，对作业措施井的重点上产工序，技术人员通过监控系统可以及时发现现场存在的问题，采取针对性措施，有效地提高了生产效率。
目前按照厂领导要求，准备扩大红外热成像技术的应用区域，将逐步选择产量较高、容易被不法分子偷盗破坏的井区进行推广安装。各矿监控中心在热成像技术投入使用以后，油区治安环境有了明显改善，红外热成像视频监控系统已成为治安人员维持油区安全不可或缺的技术手段。
三、普通可见光监控与红外热成像监控比较
热成像仪和激光夜视仪的主要区别有以下几个方面：
①激光夜视仪监控范围是一个点状区域，只适合油井监控，而热成像仪的监控范围是一个面，可同时监控的范围比较大，适合油井、输油管线、道路等监控;
②热成像仪因为是靠温度差产生的图像，不需要特殊操作就能及时发现车辆人员等目标，激光夜视仪的操作则相对复杂一些;
③如果管线有漏油、穿孔等情况发生，由于温度的不同，热成像仪可以及时的发现;
④激光夜视仪属于主动式发现监控设备，在夜间的被监控目标上有红暴产生，隐蔽性不强;而热成像仪属于被动式发现监控设备，本身不向被监控目标发射光源，而是采集被监控目标的温度来成像，所以隐蔽性较高。
热成像仪具有不同于其它夜视仪的独特优点，如可在雾、雨、雪的天气下工作，作用距离远，能识别伪装和抗干扰等，已成国外夜视装备的发展重点;缺点是其核心设备采用进口的氧化钒探测器，生产成本较高，不易于大范围推广应用。
四、采油厂视频监控系统建设规划
1.进一步加强采油厂视频监控系统管理
结合精细化管理，定期检查已安装和将要安装的红外热成像监控系统在各三级单位的运行情况，以进一步推进采油厂视频监控管理规定、技术标准、建设流程和维护工作机制的贯彻落实。
2.加大采油厂视频监控系统建设力度
采油厂计划选择产量较高、容易被不法分子偷盗破坏的井区新建视频监控系统，结合热成像技术在采油矿的应用情况，在油井管线密集、道路复杂的监控点选择红外热像仪作为前端监控设备。为防止不法分子对监控系统前端设备进行破坏，专为区域监控点配备了监控自保摄像系统，当有不法分子企图破坏前端设备时，自保系统将及时报警，并把图像传回监控中心。
3.加大信息集成力度，建立采油厂视频监控系统整合平台。
采油厂前期监控系统都存在投产时间早、设备型号不统一、技术协议不统一、各系统之间相对独立的问题，针对这些已安装的系统，建立一套统一的视频监控信息数据整合平台就显得尤为重要。因此采油厂计划建立厂级监控中心，把前端各监控点接入整合平台，更换前端无法兼容的部分编解码器，完善各分控中心到厂监控中心的网络传输通道，开发相应的管理软件，最终实现“全厂共享、集中管理、分级监控、统一协调、授权使用”，力争做到厂、矿、队共同使用、各取所需。同时进一步修订、完善系统技术标准，针对后期新建的系统，必须选用符合采油厂相关技术标准要求的设备，为系统整合提供技术保障。
建设采油厂视频监控系统整合平台，可以实现已有分散在各个采油矿区、集输站库、不同地点办公区原有监控系统的后期整合，及时掌握生产现场的情况，针对突发事件全厂统一调度指挥，及时做出相应的决策部署，提高应急事件反应速度和处置能力。同时转变工作模式，整合全厂的护卫力量并发挥护卫大队的护卫主体作用，变定点蹲守为主动出击，通过监控盗油分子的行动有的放矢，减少了盲目巡逻，有效降低了巡护成本损耗，减少了人力资源浪费，增加了职工的安全感，进一步提高了生产管理水平，确保了油区安全、清洁生产。
五、结论
成像过程 篇3
1 讨论
AFM图像是探针与样品表面形貌卷积的结果, 图像质量很大程度上是由探针的几何形状决定的, 为了理解AFM图像形成过程及与真实图像的差别, 需要了解扫描探针的针尖效应。扫描探针的针尖有两个重要的物理量, 分别是曲率半径 (Radius of curvature) 与侧壁角 (Sidewell angle) 如图1所示, 针尖的曲率半径决定了AFM图像的分辨率, 侧壁角影响陡坡图像的精度, 下面主要从五个方面讨论针尖效应对AFM成像的影响。
1) 针尖的横向展宽效应, 如图2的上表面的宽度比实际的宽度要宽, 图3中, 不同曲率半径的探针横向展宽效应不同, 曲率半径大的探针, 横向展宽效应越明显。
2) 边缘效应, 如图2B, D位置, 真实中棱角分明的形状变的圆润, 棱角越分明, 针尖曲率半径越大, 边缘效应越明显。
3) 陡坡效应, 如图2C, F位置处, 由于探针针尖侧壁角的影响, 导致得到的陡坡AFM像与实际物相差较大, 坡度越大, 陡坡效应越明显。另外与针尖的侧壁角相关, 侧壁角越大, 陡坡效应越显著。
4) 沟壑效应, 当探针的曲率半径较大时, 不足以探测到沟壑的底部, 如图2H位置及图4。探针的曲率半径越大, AFM得到的深度与实际相差也越大。
5) 双针尖或多针尖效应, 如图5, 由于探针的针尖损坏或者污染, 使AFM图像出现成对或多个有规律的出现, 可以判断有可能是假象。
2 结束语
AFM形貌表征过程中, 由于探针的针尖效应, 容易出现假象, 有时假象比较细微, 较难判断。探针的针尖效应, 在实际表征中, 可以理论上指导我们, 如何选择合适的探针, 探针的曲率半径越小, AFM图像的横向分辨率越高。AFM假象的出现, 很多时候是由于探针损坏或者由于探针针尖附着上小颗粒被污染, 所以, 很有必要保持AFM工作室与样品表面的洁净从而减少探针针尖的人为污染, 从而提高成像质量。
摘要：AFM图像是利用超细的探针在样品的表面通过机械扫描获得的, 成像质量的高低, 很大程度上由于探针的形状决定的。本文主要讨论AFM成像过程中探针的针尖效应对成像质量的影响。
关键词：原子力显微镜,针尖效应,曲率半径,侧壁角
参考文献
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成像过程 篇4
高密度电阻率成像法(ERT),是在传统的电阻率法的基础上发展起来的一项新技术。近年来,ERT在研究水文过程及确定水文地质参数方面已经取得了一定的成果。
与其它方法相比,高密度电阻率成像法具有测量设备简单,操作方便,勘测过程中自动化程度高的优点。由于电阻率成像法在勘测中测点密度较高,得到的信息较丰富,该方法一经提出,就在很多领域中得到了应用。目前,高密度电阻率成像法不仅可用于分析勘测体静态导电性在空间上的差异,获得介质物性状态在空间上的分布,还可通过对介质电阻率在时间上的变化特征进行分析,探讨介质中所发生的物理过程并确定相关的参数。
在本研究中通过高密度ERT探讨静水中溶质的运移过程,探讨应用高密度ERT研究静水中溶质运移的效果和可行性,以及分析溶质扩散的实际方式与理想状态下的同心圆状扩散是否一致等问题。并通过电阻率在二维上的分布,分析溶质运移的一些时空特征。
1 实验材料与过程
本研究采用室内水槽模拟的方法来获得溶质运移情况。制做了长宽高分别为50cm×40cm×30cm的透明玻璃水槽。电极为圆柱体铅块,直径为5mm,高为5mm。一共采用了8×8个电极,呈网格状排列于同一水平面,悬挂于距离水槽底部11.5cm处。电极间的横向间距和纵向间距均为4cm,如图1所示。
每个电极都获得一个编号,通过软件接口与高密度电法勘探系统(Next-400,日本兴和株式会社制)和电脑中的电极编号相对应。在勘测中采用对称四极排列方式,即Wenner装置。在x、y、xy、-xy4个方向进行电极组合,总共获得170组电极配置组合。设定系统每隔5min对整组电极进行扫描。一次扫描结果将获得170个关于平面中不同测点的电阻值数据。
实验从2007年4月21日14时27分开始至2004年4月22日11时42分结束,总共进行了147次扫描。
实验采用装满食盐、底部带有小孔的橡皮管,向水中注入食盐。注盐点在距离左上角点约10cm处,橡皮管底端浸入水槽中约2cm。实验开始后即向水中注入食盐,2小时13分钟之后将橡皮管取出。因此,本次实验根据是否有外界盐分注入,可以分为两个阶段,第一阶段为存在明显盐溶液高浓度区的盐分扩散,后一阶段为没有任何外界扰动情况下溶质高浓度驱逐渐消失的盐分的自由扩散运动。
实验所用溶剂是自来水,示踪剂是Na Cl。Na Cl溶液的电阻率与浓度存在如下关系:
式中,ρ为Na Cl溶液的电阻率(Ωm),C为Na Cl溶液浓度(mg/g)
由此可以认为溶液电阻率的大小与Na Cl溶质浓度的倒数成正比(如图2所示),可以用电阻率的变化情况来间接的表现溶质运移的过程。
同时在实验中采用自动温度记录仪记录温度,每隔半小时记录一次。实验开始时的室内温度为20.0℃,结束时温度在27.0℃。
2 高密度电阻率成像
根据高密度ERT勘测及实验布置方式,在此建立了相应的电流场数学模型,本文采用三维点电源二维地电体模型。对电流场正演计算问题的求解采用有限元法进行。反演计算的关键是正问题的求解和基于误差和感度对电阻率模型的修正算法。正问题的求解采用三维有限单元法进行。对一位于(x0,y0,z0)处的点电流,描述其在空间中产生的稳态电势分布的泊松方程为:
式中:φ—电势;δ(x)—为Dirac Delta函数;σ-介质的电导率;σ=1/ρ,ρ为介质的电阻率。
对于半无限介质而言,地面边界常用零通量边界,而其它边界则采用给定边界,一般选用均质介质条件下分析解的电势值作为该给定边界的值。为了利用有限单元法求解方程(1),需要对反演计算的区域进行离散。对于边界比较规则的区域,可以用六面体微元体进行离散,而对于边界不规则的区域,选用四面体微元体进行离散较好,但存在不完全剖分的问题。离散的结果将求解方程(1)的问题转化为求泛函:
的极小值问题,并最终化为线性代数方程的求解问题,从而可获得反演计算区域的三维电势分布。有关有限单元法求解方程(1)的详细介绍,可参见Coggon在1971年的文章[1]。计算所得的电势分布和实测值之间的误差反映了所建立的电阻率模型与真实的介质电阻率模型之间的差异,需要进行修正。有许多模型修正的方法,但Zhou等[2]提出的补修算法,较好的适应了高密度电阻率成像法中常用二极法进行测定的特点。这种修正方法由于分别考虑了不同的测定事件对电阻率模型的贡献,可以适用于不同的测定条件。它可以对在测定事件和测定事件之间电阻率发生变化的介质进行反演,也可以对使用不同容量的测定设备和不同的测定目的所获得的资料进行反演计算。采用补修法电阻率反演的二维平面上视电阻率分布情况如图5和图6所示。
3 实验结果分析与讨论
3.1 单个点电阻值随时间变化结果分析
图3表示的是在水槽中3个不同点在实验过程中电阻随时间的变化曲线,它们在水槽中的平面位置如图1所示。#8、#47与#91由于电极组合不同,测量深度也不同,#8和#47深度较浅,#91测量深度较大。
根据3条曲线随时间的斜率变化情况,每条曲线分别分成3段:A点以上为一段称之为-A。这段时间内,该点的电阻值变化不明显;A至B为一段称为AB。该段曲线斜率最大;B以下为一段为B+,该段斜率基本保持一致。#8点的-A段不明显,从初始时刻电阻就开始急剧下降。#47和#91则存在明显的-A阶段,在开始时电阻值变化较小,在经过几十分钟之后电阻才开始明显下降,即#47和#91在图3中开始阶段水平,经过一段时间后电阻值才开始下降。这说明盐分首先到达#8,然后再到达#47和#91。根据3点在平面中离盐分注入点的距离大小,即可了解溶质在平面上的扩散情况,其基本上为以释放源为中心,由近及远的连续运动。
3条线中B点之前的曲线斜率比B点之后都要大,说明在该点之前的时间内溶质扩散快,在该点时间过后溶质扩散速度减慢。对比3条曲线B点的时间和实验中盐分投放的时间,可以发现它们基本吻合,说明在B点之前溶液中受到溶质投放直接影响,在溶液中存在溶质的高浓度区,扩散速度较大;B点之后不再投放溶质,溶液中溶质的高浓度区渐渐消失,扩散速度也随之降低。
对于3条曲线B+段后期出现的波动,对比温度变化情况可见其恰好在第二天上班开始时刻,由于空调的影响,导致温度剧烈变化从而出现波动。
在从图3和图4中都可以看到一个比较明显的现象,即视电阻率随时间变化的过程中,溶质在水槽不是仅仅局限于二维的平面扩散,而很可能是如图3所示的一种复杂的三维运动。高浓度溶液首先以一种高密度流的形式在重力作用下下降至水槽底部,在受到水槽底面阻挡之后一部分上升而形成高浓度区,如图4中C点;另一部分则顺着水槽底部侧向扩散,在受到水槽壁的影响后,也向上运动在D点上升形成另外的高浓度区。这些高浓度区和沉积在水槽底部的大量盐水的共同作用使得整个水槽中的溶质浓度逐渐增加。因此,可以认为溶质在水槽中是一种侧向扩散和垂向扩散的叠加。
3.2 平面图分析
图5和图6分别为一倍电极间距和两倍电极间距下的视电阻率图像。从这两幅图中,我们可以大致看出溶质在整个实验过程中的运移扩散情况。水槽中初始时刻不同点的视电阻率差异很大,而且分布很不均衡。从图5可以看出,溶质扩散过程大体可以分为三个阶段:第一阶段从实验开始到4.583小时。该阶段溶质从注入点缓慢扩散到整个水槽中。第二阶段为4.583小时后至9.083小时。该阶段溶质已经扩散到整个水槽的范围,此段时间整个水槽中溶质浓度变化很小。第三阶段为9.083小时后直至实验结束。在该阶段中,从左下角、右下角、右上角3个方向上,更高浓度的溶质向中央处扩散到整个水槽。从图6可以看到,在两倍间距下,溶质扩散过程同一倍间距有相似的过程,也可以分为三个阶段:第一阶段从实验开始到5.417小时。该阶段溶质从注入点缓慢扩散到整个水槽中。第二阶段为5.417小时到11.5小时。该阶段溶质已经扩散到整个水槽的范围,此段时间整个水槽中溶质浓度变化很小。第三阶段为11.5小时到实验结束。在该阶段中,从右下角、右上角两个方向上,更高浓度的溶质向中央处扩散到整个水槽。
第一阶段的前0.917小时,水槽中溶质的浓度总体上变化很小,只有小范围电阻率有变化。这是因为溶液的注入点在电极布置区域之外,溶质扩散到电极区域还需要一定的时间,所以该段时间内,溶质扩散尚未到达电极分布区域。在第一阶段的后段,溶质扩散对水中电阻率影响明显,水槽中溶质的浓度总体上变化比较大,溶质扩散速度比较快,电阻率的变化值也比较大。
第二阶段中,溶质浓度总体上几乎没有什么变化,在空间上的分布也相对比较均匀。
第三阶段中,在水槽的几个角落,开始出现高浓度区,并且由这几个高浓度区逐渐向水槽中央扩散,并最终充满整个水槽。这种现象的出现主要是因为高浓度的盐水在溶液中并不是假设中的水平二维扩散。而是因为盐水密度较纯水要大,高浓度盐水进入溶液之后因为密度大而下沉,但由于水槽并非无限空间,在受到底板反射之后盐水又会向上运动,因此会产生另外一个溶质的高浓度区。
4 结语
本文对静水中盐份的运移过程采用补修法进行了高密度电阻率成像。通过分析溶质在水槽中是一种侧向扩散和垂向扩散的叠加二维空间上的静水中电阻值变化规律的资料,对静水中溶质的运移规律进行了研究。静水的不同时刻的电阻率图像,反映了溶质运移的特征,这表明应用高密度电阻率动态监测纯流体中的溶质的运移过程是可行的。而且具有直观、快速、取样方便、可以在不影响溶质扩散前体系进行动态观测等优点。高密度电阻率成像法克服了通常水文研究中仅仅局限于某个特定点的研究方式,将研究对象扩展为平面甚至是三维立体的范畴。此次实验通过应用高密度视电阻率成像法可以清楚地看出溶质在水槽中是一种侧向扩散和垂向扩散的叠加。
本次实验同样存在着一定的缺点和不足:实验设计仅仅局限于二维平面,如果能够三维立体地表现溶质在空间的扩散情况,实验结果将会更加有说服力。
摘要：本文应用高密度电阻率成像法对静水中溶质运移过程进行了二维的监测研究。通过在50cm×40cm×30cm的水槽中,高密度地布置多个电极的方法,获得了水溶液中不同时间的二维平面上的视电阻率值。利用电导率与含盐量之间的线性关系,分析了溶质在水溶液当中的运移过程。对电阻率数据采用补修法进行了成像,图像所得结果表明溶质在水槽中是一种侧向扩散和垂向扩散的叠加,证实了高密度电阻率成像法在溶质运移过程监测中的有效性,为高密度电阻率成像法广泛应用于水体污染监测创造了条件。
关键词：高密度电阻率成像法,电阻率,补修法,动态监测,溶质运移
参考文献
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[2]Tarantola,A.,B.Valette.Generalized nonlinear inverse problems solved using the least squares criterion[J].Rev.Geophys.Space Phys,1982,20(2):219~232.
成像过程 篇5
关键词：骨盆骨折,三维成像,16层螺旋CT
骨盆骨折多为高能量性创伤所引起, 多数为不稳定性的骨折, 并有严重的并发症产生, 部分患者往往需要急诊手术治疗。因此, 早期快速而明确的诊断对骨盆骨折的治疗及预后显得尤为重要。单纯的X线平片及普通CT在实际的应用过程中逐渐暴露出其不足之处, 而作为一种新的技术手段的三维重建成像技术, 可立体观察图像的任意层面, 能清晰地显示各种骨折的三维空间关系, 从而明确骨折的范围及损伤部位周围的相互毗邻关系, 为临床诊治提供依据。现对79例因外伤导致的骨盆骨折患者行X线和16层CT三维图像重建辅助检查, 对其进行对比分析, 探讨16层CT三维成像在骨盆骨折诊治中的应用价值, 现报告如下。
1 资料与方法
1.1 一般资料
选择2010年1月-2013年7月在我院进行X线检查以及16层螺旋CT平扫的骨盆骨折患者79例, 其中男47例, 女32例, 年龄24~63岁, 平均年龄 (39.2±18.3) 岁。79例患者均有明显的外伤史, 均表现为骨盆部疼痛不适、不同程度的受伤部位的关节畸形或关节活动受限。引起骨盆骨折的原因中, 高处坠落伤22例, 交通事故31例, 外力挤压伤7例, 硬物砸伤5例, 暴力伤害8例, 意外跌倒伤3例, 其他外伤3例, 其中合并闭合性腹部损伤13例。所有患者均行X线摄片再行16层螺旋CT三维成像检查。79例患者中11例为髋臼骨折, 13例股骨颈骨折, 15例股骨头骨折, 7例髂骨骨折, 12例坐骨骨折, 16例耻骨骨折, 5例骶骨骨折。
1.2 检查方法
79例患者均采用飞利浦16层螺旋CT扫描机进行螺旋全骨盆扫描。扫描参数:管电压140kV, 管电流240mA, 扫描层厚5mm, 重建间隔2.5mm, 扫描结束后再行1~2mm无间隔重建, 并传入工作站进行图像后处理。利用表面遮盖法进行三维重建, 观察前、后、左、右、上、下各个标准位置, 并通过旋转影像以选择显示骨折的最佳位置, 图片的阅读均由2名有经验的放射科医师进行评定。
1.3 统计学处理
采用SPSS17.0软件完成统计处理, 计数资料采用χ 2检验, P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
79例骨盆骨折患者中, 16层螺旋CT均能确诊为骨盆骨折, 但是X线检查只有51例明确诊断, 28例估计不足或者假阴性, 两者的准确率比较, 16层螺旋CT三维成像重建技术明显优于X线摄片, 差异具有统计学意义 (P<0.05) 。
3 讨论
骨盆骨折在临床上是比较常见的严重的骨折, 常常导致腹腔脏器破裂、失血性休克等严重并发症。骨盆多由不规则骨构成, 解剖关系复杂, 导致了骨盆骨折尤其是多发或粉碎性骨的复杂性。因此, 准确判断骨折的部位、骨折的类型及是否合并髋关节的损伤对于临床医生确定治疗方案, 指导术中治疗及评估预后具有重要意义。骨盆骨折时最常见的检查方法为骨盆正位的X线检查, 对于简单明显的骨折, X线具有较高的确诊率。但是, 骨盆骨折往往为多发的结构紊乱的复杂骨折, 同时受到周围结构组织器官及体位的干扰, 导致X线诊断骨盆骨折时常常漏诊及误诊[2]。X线检查时往往需要不同的投照角度, 需要患者合作, 但重症患者的投照角度相对复杂。对于重症患者, 不能合作, 需搬动患者, 可能造成加重损伤并且延误时间。多层螺旋CT (MSCT) 扫描处理技术弥补了平片的不足, 可直观反映病变与周围结构的立体关系, 全面的显示骨盆骨折, 并且能够确定骨折的类型及与周围组织结构的关系, 减少了漏诊或误诊。目前, 其在临床上也得到了广泛的应用[3]。16层螺旋CT的优点在于让患者以最小的不适, 在最短的时间获得患者多层面、多角度的病变部位的三维图像, 并可以多次CT图像重建、消除周围组织及器官的干扰, 更全面地了解骨折损伤部位、骨折类型、关节脱位程度, 也可以动态三维分层显示软组织和骨盆结构, 减少对骨盆骨折的漏诊及误诊。也有研究表明[4]:不同角度的高质量三维重组图像可直观显示骨折移位的方向及范围, 同时可以明确髋关节的损伤情况。从不同的角度和方位来观察显示的三维重组图像, 可以清楚全面的显示骨折的情况, 受外界干扰小, 可以指导临床医生选择手术入路, 模拟复位程序, 明确骨折部位的位置比邻关系, 帮助外科医生确定手术方式、缩短手术时间、提高手术治疗效果, 减少及避免并发症的产生[5]。本文结果显示, 16层螺旋CT三维重建成像技术对骨盆骨折的诊断准确率明显高于X线检查, 且对不同部位的骨盆骨折的诊断也明显优于X线检查。因此, 笔者认为, 16层螺旋CT多平面重建及三维重建可以立体直观清晰且不同角度地了解骨盆骨折的详细情况, 能够明显地提高骨盆骨折的阳性率, 减少漏诊及误诊, 在骨盆骨折诊治中的作用不可忽视。笔者建议如条件许可, 对于骨盆骨折患者可常规行16层螺旋CT三维重建成像检查。
参考文献
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[3]李艳英, 张在人, 王丹, 等.16层螺旋CT三维重建诊断骨盆骨折的临床应用 (附34例报告) [J].实用医学影像杂志, 2008, 9 (4) :268-269.
[4]Pretorius ES, Fishman EK.Helical CT of the musculosk-eietal system[J].Radiol Clin North Am, 1995, 33:949.