電阻抗靜態(tài)成像中正則化算法研究.pdf

1、電阻抗成像技術(shù)(Electrical Impedance Tomography,EIT)是一種新興的計算成像技術(shù),它根據(jù)生物體內(nèi)不同組織導(dǎo)電參數(shù)(如電阻率、電容率)的不同,通過對生物體表面電流、電位的施加及測量,來計算重構(gòu)各組織導(dǎo)電參數(shù)的分布情況,進而得到反映生物體內(nèi)部組織相關(guān)信息的圖像。EIT技術(shù)具有無創(chuàng)、廉價、便攜、安全等特點,其重構(gòu)圖像不僅能在一定程度上反映生物體的解剖學(xué)結(jié)構(gòu),更能對生物體組織進行功能性成像,即在組織或器官發(fā)生結(jié)構(gòu)

2、性病變之前,就及時檢測出該組織或器官的功能性變化,這對疾病的普查、預(yù)防與診治非常有利,因而極具潛在的臨床醫(yī)學(xué)應(yīng)用價值。論文在闡述EIT技術(shù)研究現(xiàn)狀、逆問題基本理論的基礎(chǔ)上,從提高EIT成像質(zhì)量和重構(gòu)速度的角度出發(fā),圍繞靜態(tài)重構(gòu)中的正則化算法展開研究。首先,為提高EIT正問題的計算精度,采用了計及電極實際尺寸和接觸電阻的全電極邊界條件模型,并提出用疏、密剖分模型分別作為EIT逆問題和正問題計算模型;繼而,在EIT逆問題研究中,針對Tikh

3、onov正則化算法采用連續(xù)函數(shù)作罰函數(shù),會因其平滑效應(yīng)引起重構(gòu)圖像質(zhì)量不高(對比度低、目標(biāo)區(qū)域邊界不清)的弊病,提出了兩種新的正則化算法:變差正則化算法和混合正則化算法,前者是用離散變差函數(shù)作為正則化罰函數(shù)而形成的一種算法,它能有效克服連續(xù)罰函數(shù)的平滑效應(yīng),使重構(gòu)圖像對比度、清晰度得到提高;后者則結(jié)合了變差罰函數(shù)和Tikhonov罰函數(shù)的特點,將兩種罰函數(shù)加權(quán)后作為新的正則化罰函數(shù)項而形成的一種算法,它在提高重構(gòu)圖像對比度、清晰度的同時

4、,進一步提高了重構(gòu)算法的收斂精度和抗噪性能;此外,論文還針對Jacobi矩陣計算量大,計算速度慢的問題,提出一種快速微分算法,使該矩陣的計算速度得到極大提高,并用“虛”激勵矩陣拓展了該算法的適用范圍;然后,論文運用混合正則化算法開展了多種設(shè)定情況的仿真研究,特別對顱內(nèi)異物和人體胸腔進行了重構(gòu)成像。通過與Tikhonov正則化算法重構(gòu)結(jié)果的對比,顯示了該算法能有效克服低電導(dǎo)率顱骨的屏蔽效應(yīng),實現(xiàn)對目標(biāo)區(qū)域準(zhǔn)確、清晰的重構(gòu),所得重構(gòu)圖像更具