模拟人体组织介电特性的介电材料研究

发布时间：2019-09-12 19:14

【摘要】：模拟人体组织相对介电常数和电导率的介电材料可用于分析1.5 T磁共振电特性断层成像技术的算法准确性和成像分辨率。为了得到各种人体组织模拟介电材料的具体组成,利用油、明胶、去离子水和氯化钠为主要成分制作了一组介电材料样本,其中油体积百分比范围为0%~80%,氯化钠浓度范围为0~1.40 g/100 m L。通过开端同轴线法测量这组介电材料样本在频率为64 MHz和温度为25℃时的介电特性,得到这组样本的电导率和相对介电常数变化范围分别为0.04~1.43S/m和12.6~83.4。利用非线性最小二乘拟合得到描述介电材料组成和其介电特性函数关系的经验公式。根据经验公式可以迅速得到各种人体组织模拟介电材料的组成。
【图文】：

2结果和讨论2.1样本的介电特性60个介电材料样本在64MHz下的相对介电常数和电导率如图1所示，每个圆圈表示一个样本;每条虚线对应一个不同的油体积百分比，油的体积百分比变化范围为0%～80%;每条实线对应一个不同的氯化钠浓度，氯化钠浓度变化范围为0～1.40g/100mL。设置包含因子K=2取得95%的置信区间，此时样本相对介电常数和电导率测量结果的标准不确定度分别小于2.2%和4.6%。从图中可以发现样本的电导率不仅依赖于氯化钠浓度，而且受到油体积百分比的影响;同样，相对介电常数也不仅仅依赖于油的体积百分比。图160个样本(○)在64MHz下的相对介电常数和电导率Fig.1Therelativepermittivityandconductivityof60samples(○)at64MHz2.2相对介电常数和两个可调节因子的关系样本的相对介电常数和油体积百分比以及氯化钠浓度的关系如图2所示，每条直线表示在不同氯化钠浓度下样本相对介电常数的最小二乘拟合，，每条回归线的调整后确定系数(Adj.Ｒ2)都大于0.92。在相同的氯化钠浓度下，相对介电常数可表示为关于油体积百分比的一阶多项式，表达式如下:ε'=m(N)+n(N)O(1)式(1)中，ε'表示相对介电常数，O是油体积百分比(0%～80%)，m(N)和n(N)是关于N的系数，N是氯化钠浓度(0～1.40g/100mL)。图2样本相对介电常数vs.油体积百分比Fig.2Ｒelativepermittivityvs.oilvolumepercentage在每个不同的氯化钠浓度下都可以得到一组m(N)和n(N)，系数m(N)，n(N)和氯化钠浓度的关系分别如图3(a)和3(b)所示。系数m(N)可表示为关于N的一次多项式，利用最小二乘拟合得到回归线的Adj.Ｒ2为0.96;系数n(N)可表示为关于N的二次多项式，回归线的Adj.Ｒ2为0.46，因此相对介电常数和两个可调节因子间的关系可通过下式表示，a0到a

狴婆ǘ龋噍然狴婆ǘ缺浠犰段绗?～1.40g/100mL。设置包含因子K=2取得95%的置信区间，此时样本相对介电常数和电导率测量结果的标准不确定度分别小于2.2%和4.6%。从图中可以发现样本的电导率不仅依赖于氯化钠浓度，而且受到油体积百分比的影响;同样，相对介电常数也不仅仅依赖于油的体积百分比。图160个样本(○)在64MHz下的相对介电常数和电导率Fig.1Therelativepermittivityandconductivityof60samples(○)at64MHz2.2相对介电常数和两个可调节因子的关系样本的相对介电常数和油体积百分比以及氯化钠浓度的关系如图2所示，每条直线表示在不同氯化钠浓度下样本相对介电常数的最小二乘拟合，每条回归线的调整后确定系数(Adj.Ｒ2)都大于0.92。在相同的氯化钠浓度下，相对介电常数可表示为关于油体积百分比的一阶多项式，表达式如下:ε'=m(N)+n(N)O(1)式(1)中，ε'表示相对介电常数，O是油体积百分比(0%～80%)，m(N)和n(N)是关于N的系数，N是氯化钠浓度(0～1.40g/100mL)。图2样本相对介电常数vs.油体积百分比Fig.2Ｒelativepermittivityvs.oilvolumepercentage在每个不同的氯化钠浓度下都可以得到一组m(N)和n(N)，系数m(N)，n(N)和氯化钠浓度的关系分别如图3(a)和3(b)所示。系数m(N)可表示为关于N的一次多项式，利用最小二乘拟合得到回归线的Adj.Ｒ2为0.96;系数n(N)可表示为关于N的二次多项式，回归线的Adj.Ｒ2为0.46，因此相对介电常数和两个可调节因子间的关系可通过下式表示，a0到a4是方程系数。ε'=a0+a1N+(a2+a3N+a4N2)O(2)2.3电导率和两个可调节因子的关系样本的电导率和油体积百分比以及氯化钠浓度间的关系如图4所示，每条直线表示在不同油体积百分比下样本电导率的?
【作者单位】： 南方医科大学生物医学工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61172034) 广州市科学研究专项(2014J4100160)资助
【分类号】：R445.2


本文编号：2535299