MIT低频相位检测单元设计及检测

【摘要】  目的: 在脑磁感应成像系统中实现低频高精度相位检测功能. 方法： 设计了一个频率为200 kHz的相位检测单元，包括可变增益放大器、窄带带通滤波器，并使用了射频锁定放大器SR844. 结果： 该检测单元的放大倍数为17.7~61.1 dB，相位分辨率为0.02°. 对脑神经细胞模型进行了相位检测实验. 结论： 实验结果证明设计的相位检测单元能检测出正常神经细胞模型产生的相位差，为进一步的脑水肿检测打下了良好的基础. 
【关键词】  非接触 脑磁感应成像 相位检测 神经细胞模型 锁定放大器
　　0引言
　　脑磁感应断层成像技术(magnetic induction tomography，MIT)依据的是涡流检测原理：当激励磁场穿过检测目标时,在目标中会产生感应磁场使原激励磁场发生变化,采用一个线圈检测该变化的磁场,得到一组检测线圈电压与电压的相位差值,进而获得与目标电导率有关的信息,用成像算法对电导率分布进行成像. 而已知上述相位差与目标电导率成线性关系［1-2］,所以在MIT系统中建立高精度的相位检测单元对实现脑水肿等病变的检测具有重要的意义. 目前在MIT检测系统中主要存在以下问题：(1)被测信号弱，较易受外界干扰；(2)相位差检测精度低；(3)选用的检测对象多为电导率较大的金属体、盐溶液、琼脂块.本研究针对一般相位差检测电路精度不高的弱点,设计并实现了以射频锁定放大器SR844(简称SR844)为核心的相位检测单元,并采用单通道测量模式对培养的大鼠神经细胞模型进行检测实验.
　　1材料和方法
　　1.1材料本研究使用的激励单元由GPS频率基准源FLUKE 910, Tektronix公司的信号源AFG3022,前置放大器AD825, APEX公司的功率放大器PA19以及螺线管激励线圈组成. 而相位差检测单元则由螺线管检测线圈、放大器AD604, 带通滤波器MAX275及美国斯坦福大学研究的射频锁定放大器SR844组成.检测实验中的被测物为培养SD大鼠神经细胞获得的正常神经细胞模型.
　　1.2方法相位差检测单元框(图1),信号频率200 kHz. 在MIT中,要检测脑水肿产生的相位变化,检测单元应具有以下功能：信号激励、信号放大、滤波以及相位差测量［3-4］. 本研究所设计的相位差检测单元由检测线圈、运算放大器、窄带带通滤波器组成,并使用了射频锁定放大器进行相位差测量.
　　图1相位差检测通道框图（略）
　　1.2.1线圈设计检测线圈采用螺线管线圈. 已知线圈匝数越多,检测到的信号信噪比越大［5］；线圈直径越大,信噪比也会越大,但线圈尺寸要远远小于它们之间的距离. 据此设计的线圈电感值L,见公式(1)［6］：
　　L=μ0N2dφ/4π(1)
　　μ0为真空磁导率,N为线圈匝数,d为线圈直径,φ该值与线圈长度Lc及直径d的比值有关,查表［6］可得.
　　1.2.2放大电路设计脑组织的电导率较小,感应出的涡流磁场强度相对于主磁场较弱,易受外界干扰.需要将检测线圈获得的微弱信号放大,以提高信号的信噪比. 本设计选用的AD公司的AD604是可变增益放大器,增益范围为0~54 dB,其-3 dB的工作频率带宽为40 MHz,最大增益时的噪声系数为0.73 nV/Hz1/2,共模抑制比为-59 dB,输入阻抗为2 MΩ,信号输入范围为±200 mV,输出范围为(2.5±1.5) V.
　　1.2.3滤波电路设计电路需要滤除50 Hz工频及其它谐波干扰,选用的MAXIM公司的MAX275为有源带通滤波器,由两部分组成,每部分均为二阶带通滤波器. 为获得较高的滤波选择特性,使用其两部分设计成四阶滤波器. 中心频率范围为100~300 kHz,在该范围内可通过外围电阻设置所需中心频率. 根据关系式并结合实际电路调整使得滤波器中心频率为200 kHz,通频带内增益HOBP为1,3 dB带宽为8.6 kHz,各带通滤波部分Q值设置均为10,两部分连接后总品质因数Qt由公式(2)计算：
　　Qt=Q〖〗21〖〗n-1   (2)
　　其中n=2为所用滤波部分数目. 计算得Qt≈11.89.
　　1.2.4抗干扰、提高精度措施① 选用噪声系数低的元器件：采用高精度电阻,精度为0.001. ② 滤除电源耦合引入的干扰：检测电路中采用的元器件均为有源器件,所以在电源输入端使用0.1 μF的瓷电容和10 μF的钽电容滤除干扰. ③ 设计PCB时遵循高速电路设计原则： 避免两信号线平行,尽量大面积铺铜,实现多点接地,合理布局等.
　　1.2.5信号放大、滤波电路性能分析电路图见图2,其电路性能分析如下： ① 电路放大倍数范围为17.7~61.1 dB；② 信号输入范围为5~800 mV；③ 3 dB通频带约为11 kHz；④ 相位差检测线性度为0.027；⑤ 电路输出信号的频谱分析及相频特性分别如图3、图4所示.
　　图2放大、滤波电路图（略）
　　图3放大、滤波电路频谱分析图（略）
　　图4放大、滤波电路相频特性图（略）
　　1.2.6相位差测量采用斯坦福大学研究的射频锁定放大器SR844对相位差进行检测. SR844是本研究实现高精度相位差检测的关键,其检测的频率范围为25 kHz~200 MHz. SR844采用相敏检测技术(Phase Sensitivity Detection,PSD)锁住具有相同频率的信号,而抑制不同频率的信号［7］,相位分辨率可达0.02°,相位差检测线性度δ为0.023. 鉴相结果由LED显示.
　　1.2.7神经细胞模型制备采用原代分离培养技术,选取孕期为15~18 d的SD大鼠胚胎为实验材料. 首先在无菌条件下分离大脑皮质,用4 mL不含Ga2+，Mg2+离子的D?Hanks溶液清洗后剪碎. 接着用1.25 g/L胰酶和0.3 g/L胶原酶对组织进行消化,并用含200 mL/L胎牛血清（FCS）的培养基终止消化,制成细胞悬液.然后用含20 mL/L B?27和10 mL/L FCS的Neurobasal调整细胞密度并接种到塑料培养瓶中,放入37℃， 50 mL/L CO2的培养箱中培养4~5 d. 最后将单细胞悬液加入37℃, 3.5 g/L的琼脂糖中混匀,放入4℃冰箱进行冷却. 培养的正常神经细胞模型的细胞数为6×107个,体积为150 mL,放置在容积为500 mL的烧杯内.
　　用Olympus倒置相差显微镜观察培养的SD大鼠正常神经细胞发现：细胞比较分散,胞体立体感较好,胞体呈现多角形,折光性比较强,脱落崩解的细胞数目较少,细胞突起分支增加、清晰可见并且相互交织成网状.
　　统计学处理：应用SPSS11.5统计分析软件进行数据分析. 两组间比较用One?Way ANOVA方差分析.两组数据具有方差齐性,采用LSD检验.P<0.05为差异有统计学意义. 统计结果显示被测物为正常神经细胞模型时产生的相位差值明显小于无目标时产生的相位差值（P<0.05）.
　　2结果
　　2.1内容在检测线圈与激励线圈相距20 cm时,使用螺线管线圈为激励线圈,以SD大鼠的正常神经细胞模型为检测对象,对检测线圈电压与电压之间的相位差进行检测.
　　2.2过程在系统上电30 min后，观察SR844显示结果比较稳定时,开始测量. 分别对放置正常神经细胞模型时和无目标时检测线圈电压与参考电压的相位差进行测量,放置正常神经细胞模型时测量得30组数据,无目标时测量得30组数据. 然后对以上60相位差数据采用公式(4),(5),(6)处理,即可得正常神经细胞模型产生的相位差.
　　θnor=Σ30〖〗i=1θi(nor)〖〗30(4)
　　θo=Σ30〖〗i=1θi(o)〖〗30(5)
　　φnor=θnor-θo(6)
　　其中θi（nor）表示由SR844测得的被测物为正常神经细胞模型时检测线圈电压与参考电压的相位差值,θi（0）表示由SR844测得的无目标时检测线圈电压与参考电压的相位差值,i表示第i次测量,θnor表示被测物为正常神经细胞时检测线圈电压与参考电压的相位差值的平均值, θo表示无目标时检测线圈电压与参考电压的相位差值的平均值,该值为系统产生的相位误差,φnor表示去除系统相位误差后得到的正常神经细胞模型产生的相位差值.
　　2.3结果测得正常神经细胞模型产生的相位差φnor为0.06°.
　　3讨论
　　研究设计的相位检测单元达到了一定的检测要求,相位差检测分辨率为0.02°,并在此精度下,对正常神经细胞模型产生的相位差进行了有效的检测. 检测电路中,电路放大倍数在满足检测要求的范围内可调；滤波特性较好,通频带为11 kHz,能有效的滤除工频及谐波干扰,提高了信噪比.
　　检测实验中,在测量方式上,对无目标时检测系统产生的相位差进行了检测,并在实验数据处理中去除了该误差,从而提高了相位差检测的稳定性和精确性.在检测对象上,大鼠的正常神经细胞模型的使用,实现了在细胞层面上对脑水肿检测的初步研究,获得了有效的检测结果.
　　在下一步工作中,应从以下几方面进行改进：第一、选用高电导率材料铜皮等对激励单元与检测单元进行电磁屏蔽,以消除耦合干扰,进一步提高检测系统的稳定性及检测精度.第二、采用数字鉴相方法,以实现系统的小型化.第三、实现几种工作频率的信号检测,为差频成像研究建立测量实验基础.
 
【参考】
  　　［1］ César A, Rubinsky B. The detection of brain oedema with frequency?dependent phase shift electromagnetic induction ［J］. Physiol Meas, 2006,(27):539-552.

　　［2］ Griffiths H, Stewart WR, Gough W. Magnetic induction tomography: A measuring system for biological tissues ［J］. Ann N Y Acad Sci,1999,873:335-345.

　　［3］ 秦明新,焦李成,李世俊,等. MIT单通道测量的电磁关系及脑组织电导率测量参数［J］. 第四军医大学学报, 2004,25(21):2007-2010.

　　［4］ 李世俊,秦明新,董秀珍，等. 非接触磁感应脑阻抗断层成像系统设计［J］. 医学物杂志, 2003,20(1):55-58.

　　［5］ 穆向阳,汤楠,江秀汉. 一种基于感应原理的城市地下管道检查孔定位系统［J］. 技术应用，2004，6：30-32.

　　［6］ 卡兰塔罗夫,采伊特林. 电感计算手册［M］. 北京：机械出版社,1992:250-258.

　　［7］ Min M, Martens O, Parve T. Lock?in measurement of bio?impedance variations［J］. Measurement, 2000,27:21-28.