CN109589115A - 基于真实天线与分层模型的介质探测***与方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于真实天线与分层模型的介质探测***与方法,包括发射天线(1)、接收天线阵列(2)以及分层模型(3);发射天线(1)向分层模型(3)发射电磁信号;分层模型(3)对电磁信号进行散射,得到散射信号;接收天线阵列(2)接收散射信号;进而根据散射信号对分层模型(3)所模拟的组织进行图像重建。所述分层模型(3)包括皮肤、头骨、脑脊液、灰质和白质等主要人脑组织的模拟,电参数与真实人脑组织的电参数相同。本发明为颅内异常介质的探测提供了合理的等效模型,为以后基于真实人头的颅内异常介质的探测奠定了可靠的理论基础。
Description
技术领域
本发明涉及微波成像技术领域,具体地,涉及基于真实天线与分层模型的介质探测***。尤其是一种基于真实天线与多层球头模型的基于真实天线与分层模型的介质探测***。
背景技术
脑中风由于其病情的突发性,以及高死亡率,在世界范围内已经引起了广泛的关注。快速并准确的诊断出脑中风发生的位置及类型,对于疾病的治疗和康复具有极其重要的作用。
目前,脑中风的诊断主要依靠于脑CT和核磁共振成像(MRI,Magnetic ResonanceImaging)。虽然这些成像技术能够准确的诊断出脑中风的位置及类型,但这两种技术由于其高昂的成本,不具备快速和便携的诊断特性,限制了其发展。而微波成像技术由于其快速,便携和安全的特性,使得其在生物医学领域引起了广泛的关注。
在微波成像技术中,主要根据正常人脑组织与病变组织电特性不同,因而对电磁信号的散射也不同,根据接收到的散射信号可以对人脑进行图像重建。
发明内容
针对现有技术中的缺陷,本发明的目的是提供一种基于真实天线与分层模型的介质探测***与方法。
根据本发明提供的一种基于真实天线与分层模型的介质探测***,包括发射天线、接收天线阵列以及分层模型;
发射天线向分层模型发射电磁信号;
分层模型对电磁信号进行散射,得到散射信号;
接收天线阵列接收散射信号。
优选地,包括:
信号处理装置:根据来自于所述接收天线阵列的散射信号,对分层模型所模拟的组织进行图像重建。
优选地,所述发射天线包括电磁偶极子天线,所述电磁偶极子天线放置在与接收天线阵列所在平面垂直的平面上;所述电磁偶极子天线包括多个激励端口;所述电磁偶极子天线是具有定向辐射特性的超宽带天线。
优选地,所述接收天线阵列包括三维分布的多个接收天线。
优选地,所述接收天线是具有定向辐射特性的超宽带天线,工作频带在GHz-.GHz;所述接收天线包括上层结构、下层结构;
上层结构为辐射结构,下层结构为接地结构。
优选地,所述分层模型为球形模型,多个接收天线在水平方向上等距的放置在一圆平面上环绕所述分层模型。
优选地,分层模型包括多层结构,其中,所述多层结构中至少两层结构之间电特性不同。
优选地,分层模型所模拟的组织分布基于真实人脑组织的皮肤、头骨、脑脊液、灰质以及白质的频率色散特性构成的。
优选地,包括:
信号控制装置:控制发射天线的不同激励端口输出信号的相位差,产生不同模态的涡旋电磁波;
根据本发明提供的一种探测方法,利用上述的基于真实天线与分层模型的介质探测***,令发射天线向分层模型发射电磁信号,令接收天线阵列接收电磁信号经分层模型得到的散射信号。
与现有技术相比,本发明具有如下的有益效果:
本发明能够在近似条件下,模拟真实人头的组织结构,对颅内血块的仿真探测。其仿真结果对以后关于真实人头结构的颅内血块探测具有重要的指导作用。为以后颅内异常介质探测***的建立奠定了一定的理论基础。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1为本发明提供的基于真实天线与分层模型的介质探测***的俯视结构示意图。
图2为本发明提供的基于真实天线与分层模型的介质探测***的平视结构示意图。
图3为本发明提供的基于真实天线与分层模型的介质探测***的模拟血块位于不同位置之间的成像结果对比图。
图中示出:
发射天线1
接收天线阵列2
分层模型3
其中,图3中:
EMD transmit表示:发射天线为电磁偶极子
横纵坐标表示:血块所在位置的平面即xoy面,横轴为x轴,纵轴为y轴
图例颜色表示:圆形区域表示分层球模型,其中颜色最深的位置就是血块所在位置
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明,但不以任何形式限制本发明。应当指出的是,对本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
如图1所示,本发明提供的一种基于真实天线与分层模型的介质探测***,包括:发射天线1、接收天线阵列2以及分层模型3。
发射天线1是一个具有定向辐射特性的超宽带电磁偶极子天线,其有多个激励端口,例如4个,通过控制不同激励端口输出信号的相位差,可以产生不同模态的涡旋电磁波。在本实施例中,电磁偶极子的半径为60.2mm,高52.7为mm,距分层模型25mm,4个激励端口同时输入中心频率为1GHz的高斯信号,高斯信号之间相位差为0度,即多个激励端口所输入信号之间没有相位差,但在变化例中,激励端口所输入信号之间也可以具有相位差。
接收天线阵列2包括多个具有定向辐射特性的超宽带天线,例如8个,这8个接收天线等距的放置在一圆平面上,距分层模型10mm。单个接收天线的结构分为上下两层,下层为接地层,上层作为辐射结构,采用FR4作为介质板,天线的整体尺寸为20mm×80mm×10mm。根据接收天线所接收到的分层模型的散射信号,利用共焦成像算法可实现血块位置的图像重建。
分层模型3包括5层球结构,分别代表真实人脑组织的皮肤、头骨、脑脊液、灰质、白质,在本实施例中其厚度分别为2mm、3mm、3mm、22mm、30mm,最大的球的半径为60mm,采用一个半径为5mm的圆球近似代表血块,分别嵌入在分层模型3内部4个不同位置进行仿真探测。
如图3所示,是本实施例对4个血块位置的成像结果,可以看出本发明提出的探测***能够对血块进行比较准确的定位。
本发明还提供一种探测方法,利用所述的基于真实天线与分层模型的介质探测***,令发射天线1向分层模型3发射电磁信号,令接收天线阵列2接收电磁信号经分层模型3得到的散射信号;根据来自于所述接收天线阵列2的散射信号,对分层模型3所模拟的组织进行图像重建。
在本申请的描述中,需要理解的是,术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本申请和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本申请的限制。
本领域技术人员知道,除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的装置以外,例如信号控制装置、信号处理装置,完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的装置以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以,本发明提供的装置可以被认为是一种硬件部件,而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构;也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是,本发明并不局限于上述特定实施方式,本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改,这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下,本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。
Claims (10)
1.一种基于真实天线与分层模型的介质探测***,其特征在于,包括发射天线(1)、接收天线阵列(2)以及分层模型(3);
发射天线(1)向分层模型(3)发射电磁信号;
分层模型(3)对电磁信号进行散射,得到散射信号;
接收天线阵列(2)接收散射信号。
2.根据权利要求1所述的基于真实天线与分层模型的介质探测***,其特征在于,包括:
信号处理装置:根据来自于所述接收天线阵列(2)的散射信号,对分层模型(3)所模拟的组织进行图像重建。
3.根据权利要求1所述的基于真实天线与分层模型的介质探测***,其特征在于,所述发射天线(1)包括电磁偶极子天线,所述电磁偶极子天线放置在与接收天线阵列(2)所在平面垂直的平面上;所述电磁偶极子天线包括多个激励端口;所述电磁偶极子天线是具有定向辐射特性的超宽带天线。
4.根据权利要求1所述的基于真实天线与分层模型的介质探测***,其特征在于,所述接收天线阵列(2)包括三维分布的多个接收天线。
5.根据权利要求4所述的基于真实天线与分层模型的介质探测***,其特征在于,所述接收天线是具有定向辐射特性的超宽带天线,工作频带在1GHz-2.2GHz;所述接收天线包括上层结构、下层结构;
上层结构为辐射结构,下层结构为接地结构。
6.根据权利要求4所述的基于真实天线与分层模型的介质探测***,其特征在于,所述分层模型(3)为球形模型,多个接收天线在水平方向上等距的放置在一圆平面上环绕所述分层模型(3)。
7.根据权利要求1所述的基于真实天线与分层模型的介质探测***,其特征在于,分层模型(3)包括多层结构,其中,所述多层结构中至少两层结构之间电特性不同。
8.根据权利要求1所述的基于真实天线与分层模型的介质探测***,其特征在于,分层模型(3)所模拟的组织分布基于真实人脑组织的皮肤、头骨、脑脊液、灰质以及白质的频率色散特性构成的。
9.根据权利要求8所述的基于真实天线与分层模型的介质探测***,其特征在于,包括:
信号控制装置:控制发射天线(1)的不同激励端口输出信号的相位差,产生不同模态的涡旋电磁波。
10.一种探测方法,其特征在于,利用权利要求1至9中任一项所述的基于真实天线与分层模型的介质探测***,令发射天线(1)向分层模型(3)发射电磁信号,令接收天线阵列(2)接收电磁信号经分层模型(3)得到的散射信号。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20220079443A1 (en) * | 2019-03-04 | 2022-03-17 | EMvision Medical Devices Ltd | Stroke Monitoring |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4690149A (en) * | 1985-10-28 | 1987-09-01 | The Johns Hopkins University | Non-invasive electromagnetic technique for monitoring physiological changes in the brain |
US20040077943A1 (en) * | 2002-04-05 | 2004-04-22 | Meaney Paul M. | Systems and methods for 3-D data acquisition for microwave imaging |
US20060241410A1 (en) * | 2003-04-04 | 2006-10-26 | Qianqian Fang | Microwave imaging system and processes, and associated software products |
WO2012080300A1 (en) * | 2010-12-15 | 2012-06-21 | Medielma Srl | Electromagnetic detection system and method for locating tumors/calcifications in tissues |
CN102824163A (zh) * | 2012-08-22 | 2012-12-19 | 天津大学 | 一种用于早期乳腺肿瘤超宽带微波检测的天线阵列 |
CN103300825A (zh) * | 2013-06-06 | 2013-09-18 | 天津大学 | 一种用于超宽带微波检测的乳腺肿瘤特征信号提取方法 |
CN204654966U (zh) * | 2015-05-20 | 2015-09-23 | 南京海之林通信技术有限公司 | 基于vsat卫星的uwb微波天线装置 |
CN204654892U (zh) * | 2015-05-20 | 2015-09-23 | 南京海之感信息技术有限公司 | 便携式乳腺肿瘤微波检测设备 |
CN105816172A (zh) * | 2016-03-11 | 2016-08-03 | 金陵科技学院 | 一种脑肿瘤微波检测*** |
CN105877848A (zh) * | 2016-03-29 | 2016-08-24 | 重庆大学 | 一种多层非均匀结构的脑血肿模型的制作方法 |
CN107492294A (zh) * | 2017-09-04 | 2017-12-19 | 南方医科大学南方医院 | 一种教学用颅内血肿模型及其制作方法 |
WO2018083492A1 (en) * | 2016-11-04 | 2018-05-11 | Micrima Limited | A breast density meter and method |
CN108577837A (zh) * | 2018-05-17 | 2018-09-28 | 金陵科技学院 | 一种基于uwb源的便携式肿瘤检测装置及检测方法 |
-
2018
- 2018-10-30 CN CN201811272181.8A patent/CN109589115A/zh active Pending
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4690149A (en) * | 1985-10-28 | 1987-09-01 | The Johns Hopkins University | Non-invasive electromagnetic technique for monitoring physiological changes in the brain |
US20040077943A1 (en) * | 2002-04-05 | 2004-04-22 | Meaney Paul M. | Systems and methods for 3-D data acquisition for microwave imaging |
US20060241410A1 (en) * | 2003-04-04 | 2006-10-26 | Qianqian Fang | Microwave imaging system and processes, and associated software products |
WO2012080300A1 (en) * | 2010-12-15 | 2012-06-21 | Medielma Srl | Electromagnetic detection system and method for locating tumors/calcifications in tissues |
CN102824163A (zh) * | 2012-08-22 | 2012-12-19 | 天津大学 | 一种用于早期乳腺肿瘤超宽带微波检测的天线阵列 |
CN103300825A (zh) * | 2013-06-06 | 2013-09-18 | 天津大学 | 一种用于超宽带微波检测的乳腺肿瘤特征信号提取方法 |
CN204654966U (zh) * | 2015-05-20 | 2015-09-23 | 南京海之林通信技术有限公司 | 基于vsat卫星的uwb微波天线装置 |
CN204654892U (zh) * | 2015-05-20 | 2015-09-23 | 南京海之感信息技术有限公司 | 便携式乳腺肿瘤微波检测设备 |
CN105816172A (zh) * | 2016-03-11 | 2016-08-03 | 金陵科技学院 | 一种脑肿瘤微波检测*** |
CN105877848A (zh) * | 2016-03-29 | 2016-08-24 | 重庆大学 | 一种多层非均匀结构的脑血肿模型的制作方法 |
WO2018083492A1 (en) * | 2016-11-04 | 2018-05-11 | Micrima Limited | A breast density meter and method |
CN107492294A (zh) * | 2017-09-04 | 2017-12-19 | 南方医科大学南方医院 | 一种教学用颅内血肿模型及其制作方法 |
CN108577837A (zh) * | 2018-05-17 | 2018-09-28 | 金陵科技学院 | 一种基于uwb源的便携式肿瘤检测装置及检测方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20220079443A1 (en) * | 2019-03-04 | 2022-03-17 | EMvision Medical Devices Ltd | Stroke Monitoring |
US12048507B2 (en) * | 2019-03-04 | 2024-07-30 | EMvision Medical Devices Ltd | Stroke monitoring |
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