一种乳腺癌检测传感器、检测装置、信号采集方法

1.本发明属于医疗检测领域，具体涉及一种乳腺癌检测传感器、检测装置、信号采集方法。


背景技术：

2.目前，乳腺癌检测技术主要是钼靶检查，ct、超声检查及磁共振检查等。但这些检测方 式存在着设备复杂、辐射量大、价格昂贵、假阳性等问题。这对乳腺癌的检测造成了极大的 困难。
3.电阻抗技术作为一种新的检测技术，在肿瘤领域有了一定的应用。
4.例如：
5.文献1：杭州电子科技大学的李宇航老师在cn114176557a提出了一种基于电阻抗检测 的膀胱充盈程度检测方法。
6.文献2：天津科技大学的陈晓艳老师在cn113902825a提出了一种基于vdd-net的肺部 电阻抗成像方法。
7.文献3：北京航空航天大学的孙世杰老师在cn112179950b提出了一种三维双模态电阻 抗成像传感器及制造方法。
8.基于以上现有技术的研究，发现：
9.(1)目前，还没有用电阻抗技术同时实现乳腺癌成像和类型识别的相关研究。
10.(2)电阻抗成像方法(electrical impedance tomography,eit)。电阻抗成像方法(electricalimpedance tomography,eit)可以通过正常组织与癌变组织不同生理结构及生理特征表现出 的不同电学特性进行区分，实现乳腺及癌变区域的三维图像重构。
11.(3)生物电阻抗谱方法(bio-electrical impedance spectroscopy,bis)。生物电阻抗谱方 法(bio-electrical impedance spectroscopy,bis)可以利用生物组织的电阻抗特性提取相关病 理信息，并利用机器学习算法进行数据处理，实现对乳腺癌类型的识别。


技术实现要素：

12.本发明的目的是为了解决上述现有技术存在的问题，提供一种乳腺癌检测传感器、检测 检测装置、信号采集方法。
13.本发明的通过以下技术方案来实现：
14.一种乳腺癌检测传感器，其为锥形传感器，包括：锥形腔室、周向电极、阵列电极、把 手；
15.其中，在锥形腔室的内侧表面设置有一层周向电极与多层阵列电极；
16.其中，周向电极设置在锥形腔室的开口端，所述周向电极为接地电极。
17.进一步，锥形传感器的高度为xmm时，电极阵列层数选择为：[x/20] 1。
[0018]
进一步，从锥形腔室的开口端至闭口端的方向，称为：第一层阵列电极，第二层阵
列电 极
…
，第y层阵列电极；阵列电极之间的高度相同：对于任意第w层阵列电极的电极数采 用16w。
[0019]
一种检测装置，包括前述的传感器；还包括：电阻抗检测设备；所述锥形传感器与电阻 抗检测设备之间通过信号线连接；
[0020]
电阻抗检测设备包括：信号发生与采集模块、选通开关控制模块、存储模块；
[0021]
所述信号发生与采集模块用于生成恒定幅值的电流信号激励同时采集组织的响应电压信 号和电阻抗信号；
[0022]
所述选通开关控制模块用于控制信号发生与采集模块及锥形传感器之间的信号传输；
[0023]
所述存储模块用于存储信号发生与采集模块采集到的数据，即存储锥形传感器采集的两 种不同频率下的电压数据以及采集的多频电阻抗数据。
[0024]
进一步，所述电压信号用于eit成像、所述电阻抗信号用于bis分类。
[0025]
进一步，电阻抗检测设备还包括：eit数据处理模块；
[0026]
eit数据处理模块用于对δv和灵敏度矩阵s归一化，求解得到δv
norm
和s
norm
；
[0027]
求解方法为：
[0028]
δv为两种不同频率的电压值做差处理得到的边界电压差：
[0029]
δv＝v
2-v1[0030]
δv
norm
＝δv/norm(δv)
[0031]snorm
＝s/norm(s)；
[0032]
式中，v2和v1分别表示激励频率为f
t1
和f
t2
时得到的边界电压信号，norm(δv)、norm(s) 分别为边界电压δv和灵敏度矩阵s的范数。
[0033]
进一步，电阻抗检测设备还包括：eit成像模块；所述eit成像模块用于绘制eit图像。
[0034]
进一步，电阻抗检测设备还包括：电阻抗计算模块、bis分类模块；
[0035]
所述电阻抗计算模块用于读取所述存储模块存储的电阻抗数据，计算弛豫频率；
[0036]
所述bis分类模块给出弛豫频率阈值。
[0037]
一种信号采集方法，其包括如下步骤：
[0038]
s100，锥形传感器与皮肤接触；
[0039]
s200，信号发生与采集模块依靠选通开关控制模块选通阵列电极，使电流从32个电极依 次流入，周向电极流出，每次激励时测量另外31个电极对周向电极的电压，激励采集两次， 两次激励的信号频率分别为f
t1
、f
t2
；
[0040]
s300，采用有限元仿真方法计算场域在激励频率为f
t1
时的灵敏度矩阵s；
[0041]
s400，存储模块将激励频率分别为f
t1
、f
t2
时所得的边界电压发送到数据处理模块，数据 处理模块计算边界电压差δv同时将δv和由s200计算得到的敏感度矩阵s归一化为δv
norm
和s
norm
。
[0042]
进一步，还包括：
[0043]
s500，eit成像模块使用混合正则化算法计算场域内的相对电导率分布，并将其归一化 为σ
norm
，最终根据σ
norm
绘制3d电导率分布图像。
[0044]
本发明技术方案的优点主要体现在：
[0045]
第一，本技术的第一个发明点在于“锥形传感器”，其核心要点之一在于“在锥形腔室的 内侧表面设置有一层周向电极与两层阵列电极”，在锥形传感器上关于阵列电极的研究在本申 请中首次进行了研究。
[0046]
基于计算机仿真研究，提出了如下设计：
[0047]
1.1锥形传感器100的高度为xmm时，其有效测量高度为x-5mm；
[0048]
1.2锥形传感器100的高度为xmm时，电极阵列层数选择为：[x/20] 1。
[0049]
1.3从锥形腔室101的开口端至闭口端的方向，称为：第一层阵列电极，第二层阵列电 极
…
，第y层阵列电极；阵列电极之间的高度相同：对于任意第w层阵列电极的电极数采 用16w。
[0050]
上述规律的发现尚属于首次。
[0051]
第二，本技术的第二个发明点在于“电阻抗检测设备”的设计，其对应于包含“信号发 生与采集模块、选通开关控制模块、存储模块”这三个模块，其核心设计理念是基于选通开 关控制模块来控制测量需要得到的电压值、电阻抗值。
[0052]
第三，本技术的第三个发明点在于“电阻抗检测设备”的设计，其对应于包含“eit数 据处理模块”这一个模块，其核心设计理念是为了计算电导率，进而为eit成像做准备。对 应的“信号采集方法”(eit数据处理模块的处理处理方式)，也不涉及疾病的诊断方法(本 方法只能得到中间信息δv
norm
、σ
norm
；而该中间信息无法直接获得诊断结果)。
[0053]
第四，本技术的第四个发明点在于“电阻抗检测设备”的设计，其对应于包含“eit成 像模块、电阻抗计算模块、bis分类模块”这三个模块，其核心设计理念是显示电导率的分 布、电阻抗；以便后续的分析中得到病变区域的分布，以及病变类型。该发明点对应的保护 类型是产品，不属于疾病的诊断方法。
附图说明
[0054]
下面结合附图中的实施例对本发明作进一步的详细说明，但并不构成对本发明的任何限 制。
[0055]
图1是本技术的检测系统的结构图。
[0056]
图2是本技术的乳腺癌检测传感器的设计示意图。
[0057]
图3是锥形传感器在40mm时的阵列电极层数对成像质量的影响。
[0058]
图4a是目标物所在高度为10mm的成像结果图(四层电极)。
[0059]
图4b是目标物所在高度为15mm的成像结果图(四层电极)。
[0060]
图4c是目标物所在高度为20mm的成像结果图(四层电极)。
[0061]
图4d是目标物所在高度为25mm的成像结果图(四层电极)。
[0062]
图4e是目标物所在高度为30mm的成像结果图(四层电极)。
[0063]
图4f是目标物所在高度为35mm的成像结果图(四层电极)。
[0064]
图5是锥形传感器在65mm时的阵列电极层数对成像质量的影响。
[0065]
图6是本技术的检测系统的应用图。图7是电阻抗检测设备的设计图。
[0066]
附图标记说明如下：
[0067]
锥形传感器100、锥形腔室101、周向电极102、阵列电极103、把手104；
[0068]
电阻抗检测设备200、信号发生与采集模块201、选通开关控制模块202、存储模块203、 eit数据处理模块204、eit成像模块205、电阻抗计算模块206、bis分类模块207。
具体实施方式
[0069]
本发明的目的、优点和特点，将通过下面优选实施例的非限制性说明进行解释。这些实 施例仅是应用本发明技术方案的典型范例，凡采取等同替换或者等效变换而形成的技术方案， 均落在本发明要求保护的范围之内。
[0070]
实施例1：一种乳腺癌检测传感器
[0071]
结合附图1-2所示，一种乳腺癌检测传感器，其包括：锥形传感器100；其中，锥形传感 器用于接触待检测面。
[0072]
对于锥形传感器100而言，其包括：锥形腔室101、周向电极102、阵列电极103、把手 104；在锥形腔室101的内侧表面均匀设置有多个周向电极102、阵列电极103。
[0073]
更为具体而言，在锥形腔室101的内侧表面设置有一层周向电极，多层阵列电极，一层 周向电极设置在锥形腔室101的开口端；所述周向电极为接地电极。
[0074]
仿真试验如图3～图5所示，为不同阵列电极层数对成像质量的影响，图像相关系数icc 是用于评价eit成像质量的常用指标，ic的计算结果在-1到1之间，其值表示真实电导率分 布与计算得到的电导率分布的相关程度，ic的绝对值越大，两者的相关性就越大，代表成像 质量越高，其计算表达式如下
[0075][0076]
式中，η为真实电导率分布向量，σ为逆问题中计算得到的电导率分布向量，和分 别是η和σ平均值。
[0077]
基于图3、图4a～图4f、图5，发现了如下基本规律：
[0078]
第一，阵列电极的层数越高，越有利于乳腺癌成像质量的提高。然而，随着阵列层数的 不断增高，成像质量提升没有那么显著的提升。
[0079]
第二，h表示锥形传感器100的端部与目标物之间的距离。从图3可知，当锥形传感器 100为40mm时，其有效测量高度为10～35mm。
[0080]
而从图5可知，当锥形传感器100为65mm时，其有效测量高度为10～60mm。
[0081]
事实上，发明人还做了其他数值仿真，提出了如下设计：
[0082]
锥形传感器100的高度为xmm时，其有效测量高度为x-5mm；其电极阵列层数选择为： [x/20] 1。
[0083]
从锥形腔室101的开口端至闭口端的方向，称为：第一层阵列电极，第二层阵列电极
…
， 第y层阵列电极；阵列电极之间的高度相同；
[0084]
第y层阵列电极的电极数采用16y。
[0085]
另外，锥形腔室的顶点设置了圆角，以便与乳房完全接触。
[0086]
实施例2：一种检测装置
[0087]
检测装置，包括实施例1的传感器，还包括：电阻抗检测设备200。锥形传感器与电
阻 抗检测设备之间通过信号线连接；电阻抗检测设备作用是输出eit成像和bis分类所需要的 激励信号以及收集并处理测量所得到的电学信号；
[0088]
如图7所示，对于电阻抗检测设备200而言，其包括：信号发生与采集模块201、选通 开关控制模块202、存储模块203、eit数据处理模块204、eit成像模块205、电阻抗计算模 块206、bis分类模块207。
[0089]
1)信号发生与采集模块201用于生成恒定幅值的电流信号激励同时采集组织的响应电 压信号和电阻抗信号，其中电压信号用于eit成像，电阻抗信号用于bis分类；
[0090]
2)选通开关控制模块202用于控制信号发生与采集模块201及锥形传感器100的信号 传输；
[0091]
3)存储模块203用于存储信号发生与采集模块201的数据，即存储锥形传感器对乳腺癌 进行eit成像时采集的两种不同频率下(f
t1
，f
t2
)的电压数据以及bis分类时采集的多频电 阻抗数据；
[0092]
4)eit数据处理模块204用于对两种不同频率的电压值做差处理得到边界电压差δv， 并对δv和提前用有限元仿真得到的灵敏度矩阵s归一化分别得到δv
norm
和s
norm
，其中：
[0093]
δv＝v
2-v1[0094][0095]
δv
norm
＝δv/norm(δv)
[0096]snorm
＝s/norm(s)；
[0097]
式中，v2和v1分别表示激励频率为f
t1
和f
t2
时得到的边界电压信号,s
ij
是灵敏度矩阵s中 的元素，norm(δv)、norm(s)分别为边界电压δv和灵敏度矩阵s的范数。
[0098]
5)eit成像模块205用于绘制eit图像，包括以下步骤：
[0099]
step1，计算生成eit图像的各个像素点的相对电导率σ：
[0100]
σ＝(s
t
s μi ηdiag(s
t
s))-1st
δv
[0101]
式中：σ是相对电导率分布，s是敏感矩阵，s
t
是s的转置矩阵，δv是边界电压差，i 是单位矩阵，μ和η是正则化系数，diag(s
t
s)是s
t
s的对角矩阵；
[0102]
step2，对step1中得到的相对电导率值进行归一化处理，生成eit的二值化图像：
[0103]
σ
norm
＝(σ-min(σ))/(max(σ)-min(σ))
[0104]
式中，σ
norm
是相对电导率值归一化之后的结果，max(σ)和min(σ)分别表示求出的相对 电导率矩阵σ中的最大值和最小值；
[0105]
step3，根据step2所得的二值图像能够获得病变区域内各节点坐标(xi,yi,zi)和该节点坐 标对应的电导率值σi，则能够获得任意第j个病变区域的中心坐标(xj,yj,zj)为：
[0106][0107]
step4，根据第j个病变区域中心坐标(xj,yj,zj)与各电极之间的欧氏距离，确定欧氏距 离最近的两个电极为第j个癌变区域的阻抗谱激励-测量电极；
[0108]
step5，通过上位机控制选通开关控制模块202切换采集通道，采集多频电阻抗数据并保 存至存储模块，所述的多频电阻抗数据为频率-阻抗幅值-相位矩阵为：
[0109][0110]
其中，zi为与fi对应的阻抗幅值，为与fi对应的相位角；
[0111]
6)电阻抗计算模块206用于读取所述存储模块存储的bis分类时采集的多频电阻抗数 据，计算bis分类模块中所需的弛豫频率，可分为以下步骤：
[0112]
step1，计算该病变区域对应的频率-电阻抗值实部-电阻抗值虚部矩阵：
[0113][0114]
式中：
[0115]
与频率fi对应的电阻抗实部
[0116]
与频率fi对应的电阻抗虚部
[0117]
step2，计算出阻抗数据的弛豫频率f
relax
，所述的弛豫频率为电阻抗值虚部达到最大值时 对应的频率。
[0118]
7)bis分类模块207将电阻抗计算模块得到弛豫频率通过训练并测试机器学习模型得 出不同癌变区域的电气特征划分阈值f
thresh1
，f
thresh2
，任意第j个癌变区域的弛豫频率f
relax
，
[0119]
当f
relax
《f
thresh1
时，为激素受体阳性乳腺癌；
[0120]
当f
thresh1
《f
relax
《f
thresh2
时，为激素受体her2阳性乳腺癌；
[0121]
当f
relax
》f
thresh2
时，为激素受体三阴性性乳腺癌。
[0122]
实施例3：一种信号采集方法
[0123]
将锥形传感器盖在患者乳房上，轻压，确保传感器与乳房紧密接触。
[0124]
一种乳腺癌检测的检测系统的检测方法，对应于软件系统的运行方法，其包括如下步骤：
[0125]
s100，将锥形传感器盖在患者乳房上，轻压，确保传感器与乳房紧密接触；
[0126]
s200，信号发生与采集模块201依靠选通开关控制模块202选通阵列电极，使电流从64 个电极依次流入，周向电极流出，每次激励时测量另外63个电极对周向电极的电压，对乳房 激励采集两次，两次激励的信号频率分别为f
t1
、f
t2
；
[0127]
s300，提前利用有限元仿真方法计算场域在激励频率为f
t1
时的灵敏度矩阵s；
[0128]
s400，存储模块203将激励频率分别为f
t1
、f
t2
时所得的边界电压发送到数据处理模块， 数据处理模块计算边界电压差δv同时将δv和由s200计算得到的敏感度矩阵s归一化为 δv
norm
和s
norm
；
[0129]
s500，eit成像模块使用混合正则化算法计算场域内的相对电导率分布，并将其归一化 为σ
norm
，最终根据σ
norm
绘制3d电导率分布图像；
[0130]
s600，通过eit成像模块生成的3d电导率分布图像寻找癌变组织区域；
[0131]
若存在癌变区域，则执行s700；
[0132]
若不存在癌变区域，则退出程序；
[0133]
s700，存储模块将采集的多频电阻抗数据发送到bis分类模块，bis分类模块将多频电 阻抗数据通过机器学习算法进行分类，以实现对乳腺癌类型的识别；
[0134]
s800，退出程序。
[0135]
以上所举实施例为本发明的较佳实施方式，仅用来方便说明本发明，并非对本发明作任 何形式上的限制，任何所属技术领域中具有通常知识者，若在不脱离本发明所提技术特征的 范围内，利用本发明所揭示技术内容所作出局部更动或修饰的等效实施例，并且未脱离本发 明的技术特征内容，均仍属于本发明技术特征的范围内。