利用双期 CT 实现肺电阻抗成像的物理引导连续呼吸运动建模

乔思睿，武传宝，佘轶，马奕鑫，刘沁，马艺馨

（上海交通大学 自动化与感知学院，上海 200240）

摘要：动态肺部电阻抗断层成像(EIT)需要稳健的时空验证数据。然而，目前仍难以获得既具有生理真实性、又适用于常规验证的连续呼吸参考序列。为此，本文提出一种实用框架，仅基于呼气末和吸气末采集的标准双期 CT 图像，重建完整呼吸周期内的连续呼吸运动序列。本文方法将呼吸过程中的肺部形态演化表述为由偏微分方程控制的非线性边值问题。通过结合可变形图像配准与超弹性 Neo-Hookean 有限元模型，并引入基于肺体积归一化的边界约束，推导完整呼吸周期内的连续内部位移场。该框架在 4D 胸部 POPI 数据集上进行了验证，测试对象涵盖多种解剖结构特征和病理条件。结果表明，所提出框架在大多数验证标志点上的目标配准误差，即target registration error(TRE)，均低于预设的 5.0 mm 阈值。在 6 名受试者中，有 4 名受试者的 TRE < 5.0 mm 通过率达到 88% 以上，其中受试者 1 为 93.1%，受试者 3 为 96.3%。然而，预测精度呈现明显的解剖部位依赖性，误差增加最显著的区域位于受膈肌牵拉影响的肺底部。总体而言，该框架能够基于常规双期 CT 图像生成连续动态参考序列，有助于缓解肺部 EIT 验证中时空参考数据不足的问题。进一步地，该方法在静态 CT 解剖先验与具有时间信息的呼吸参考数据之间建立了一种实用桥梁，可为未来多模态、多物理场肺部 EIT 建模提供支持。同时，本文也揭示了均质连续介质模型在复杂病理条件下的适用边界，可为肺部 EIT 中空间变异正则化策略和病理感知学习框架的发展提供参考。

关键词：电阻抗断层成像(EIT)，呼吸运动重建，生物力学建模，可变形图像配准，结构先验

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Cite this article

Qiao, S., Wu, C., She, Y. et al. Physics-Guided Continuous Respiratory Motion Modeling from Dual-Phase CT for Pulmonary Electrical Impedance Tomography. J. Shanghai Jiaotong Univ. (Sci.) (2026). https://doi.org/10.1007/s12204-026-2948-3

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