生物醫(yī)學(xué)電阻抗圖像重建算法研究.pdf

1、近三十多年發(fā)展起來的電阻抗斷層成像技術(shù)（ElectricalImpedanceTomography-EIT），相比于其他CT技術(shù)，以其非侵入性、便攜性、價格低廉、響應(yīng)快速等技術(shù)優(yōu)勢，在工業(yè)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用背景。它是繼形態(tài)、結(jié)構(gòu)成像之后，近年來才出現(xiàn)的新一代醫(yī)學(xué)成像技術(shù)。由于電阻抗斷層成像技術(shù)產(chǎn)生和測量使用的是安全電信號，使人體避免了射線或核素的傷害，其作為一種理想的并且有著誘人應(yīng)用前景的無損傷醫(yī)學(xué)成像技術(shù)，迅速成為研究熱點。

2、r>　　EIT問題的關(guān)鍵是如何求解逆問題。由于軟場特定的欠定性和病態(tài)性，使得不同的重建算法會得到不同的逆問題的解，從而重建出不同效果的圖像。在本論文中，對EIT圖像重建算法進行了詳細研究。
　　本論文有組織地涵蓋了以下幾方面的工作:
　　1.利用有限元仿真軟件COMSOLMultiphysics建立正問題仿真模型。為了驗證邊界電極放置位置對場域內(nèi)靈敏度分布的影響，建立了16電極均勻分布和非均勻分布圓形場，在相鄰、相對和間隔三

3、種不同電流激勵模式下分別進行了正問題求解，通過對比，得到相鄰激勵的最優(yōu)工作模式。
　　2.基于最優(yōu)工作模式，求到EIT正問題的解，即雅可比系數(shù)矩陣，用以進行圖像重建。重點研究了EIT圖像重建迭代算法中的最速下降迭代算法(SDA)、牛頓一拉夫遜(Newton-Raphson)迭代算法，修正的Newton-Raphson迭代算法、牛頓一步迭代NOSER算法和正則化算法中的標(biāo)準(zhǔn)Tikhonov正則化算法和改進的全變分正則化算法。