阻尼最小二乘重构算法对颅内局灶性双向电阻抗扰动目标辨识能力的评价研究

目的 :评价阻尼最小二乘重构算法对颅内局灶性双向电阻抗扰动目标的辨识能力,分析该类目标对电阻抗图像重建质量的影响。方法:基于三维颅脑模型构建局灶性双向电阻抗扰动目标,利用阻尼最小二乘重构算法对其进行成像,选取位置误差及分辨率作为评价成像性能的参考指标。结果:在颅内局灶性双向电阻抗扰动目标存在情况下,电导率变化较大或体积较大的目标在图像中更易被辨识,而电导率变化较小和体积较小的目标在重建图像中表征不明显,提示可能会造成重建图像在某些情况下不能真实地反映原发性脑出血目标的位置和变化信息,同时会影响算法重构精度,使位置误差和分辨率出现较大波动。结论:在重建算法中,针对双向电阻抗扰动目标成像引入线性度修正矩阵,有助于提高动态图像对双向扰动目标的辨识能力,进而提升电阻抗成像对临床脑出血的表征。

求解可压缩流的高精度非结构网格WENO有限体积法

提出一种基于最小二乘重构和WENO限制器的非结构网格高精度有限体积方法.用中心网格的某些邻居网格建立重构多项式,给出一定的原则搜索和存储足够多的邻居网格以建立重构多项式,采用最小二乘法求解重构多项式的系数.用一种通用的方法控制重构邻居个数,以减少存储和计算,采用WENO限制器和旋转Riemann求解器以达到统一的高精度并且抑制守恒律方程求解中的非物理振荡.为检验上述算法,以基于节点的梯度重构,Bath and Jesperson限制器的二阶算法为基准,给出三阶和四阶格式与二阶格式以及高阶格式若干经典算例计算结果的对比和分析.