[发明专利]用于校正软场层析成像中故障状况的系统和方法

说明书

技术领域

本文公开的主题通常涉及数据重建系统和方法，以及更具体地，涉及用于校正软场层析成像中故障状况的系统和方法。

背景技术

软场层析成像，诸如电阻抗光谱(EIS)(也称为电阻抗层析成像(EIT))、漫射光层析成像、以及相关模态可用于测量对象的内部特性，诸如对象内部结构(如，人体区域)的材料的电特性。例如，在EIS/EIT系统中，通过测量对象的内部的电特性分布来确定对象特性。这种EIS/EIT系统基于在体积表面处获取的电流和电压数据来估计体积内材料的传导率和电容率。然后可以重建估计的可视化分布。

在软场层析成像方法中，将可被优化和/或控制的激励应用于具有高信噪比的高质量数据集的生成。典型地激励是预先计算的，并被应用于与对象表面耦合的传感器的配置，以及高度地依赖于传感器配置。但是，在操作期间，一个或多个传感器可能变成不可操作。例如，一个或多个传感器可能经受高接触阻和/或变为脱离。因此，激励模式不再适于传感器配置。这将对系统的鲁棒性产生消极影响，并且在用户介入以恢复不起作用或表现不佳的传感器之前造成数据丢失。

发明内容

根据一实施例，提供一种软场层析成像系统。该系统包括多个传感器，它们配置成定位在对象的表面。多个传感器对应多个通道。激励驱动器与多个通道耦合并且配置成生成针对多个传感器的预先计算的默认激励模式。处理器与激励驱动器电耦合。处理器存储预先计算的默认激励模式以及针对预先计算的激励模式的对应的预计响应。处理器还存储预先计算的故障激励模式以及针对故障激励模式的对应的预计响应(对应多个传感器的一个或多个故障状况)。响应测量装置配置成测量在一个或多个传感器处的响应以便确定故障状况是否存在。如果故障状况存在，处理器将进行以下至少一个：向激励驱动器发出指令来生成预先计算的故障激励模式或使用对应故障状况的预计响应，用于软场层析成像处理。

根据另一实施例，提供一种用于校正软场层析成像系统中的故障状况的方法。该方法包括为布置在对象表面上的多个传感器预先计算默认激励模式以及对应预计响应。故障激励模式和针对故障激励模式的对应预计响应(其对应多个传感器中的故障状况)被预先计算。将默认的激励模式应用于对象。在多个传感器中的一个或多个处测量响应以确定故障状况是否存在。如果故障状况存在，选择至少一个故障激励模式，或使用对应于故障状况的对应预计响应。

根据另一实施例，提供一种具有传感器故障模块的、用于校正软场层析成像系统中的故障状况的处理器。传感器故障模块配置成为布置在对象表面上的多个传感器预先计算默认的激励模式以及对应预计响应。故障激励模式和针对故障激励模式的对应预计响应(对多个传感器中的故障状况)被预先计算。将默认激励模式应用于对象。在多个传感器中的一个或多个处测量响应以确定故障状况是否存在。如果故障状况存在，则选择至少一个故障激励模式或使用对应故障状况的对应预计响应。

附图说明

当前公开主题将通过参照附图阅读下面的非限制性实施例的描述得到更好的理解，在下文的附图中：

图1是示出根据多种实施例形成的软场层析成像系统的简化示意框图。

图2是示出根据多种实施例的激励配置的简化图。

图3是示出根据多种实施例形成的软场层析成像系统内的数据流的简化图。

图4示出根据具有故障状况的多种实施例的传感器配置。

图5示出根据多种实施例的方法，其用于在默认状况或故障状况期间操作软场层析成像系统。

图6示出了展示多个故障状况以及对应的故障激励模式和预计响应的图表。

图7示出根据另一实施例的方法，其用于在默认状况或故障状况期间操作软场层析成像系统。

图8示出根据具有故障状况的另一实施例的传感器配置。

具体实施方式

当结合附图阅读时，上述概要，以及下面某些实施例的详细描述将得到更好的理解。在一定程度上，附图示出多种实施例的功能块图，功能块并不必然指示硬件电路之间的划分。因此，例如，一个或多个功能块(例如，处理器、控制器、电路或存储器)可以在单片硬件或多片硬件中实现。应该理解的是，多种实施例并不局限于附图中所示的布置和手段。