电阻抗静态成像中混合正则化算法抗噪性能的仿真研究

测量噪声是制约电阻抗成像技术实用化的一个主要障碍,为提高电阻抗静态重构的抗噪性能,将离散变差函数作为罚函数引入到重构的正则化算法中,形成混合正则化算法。通过设定算例的降噪重构证明:所提算法在抗干扰性能和成像质量方面,均明显优于常用的Tikhonov正则化算法。该算法对促进电阻抗成像技术临床运用具有积极意义。

基于混合正则化算法的颅内异物电阻抗成像仿真研究

为提高电阻抗静态重构图像的质量,研究将离散变差函数引入到重构算法中,形成混合正则化重构算法,并对计及颅骨的颅内异物进行了重构成像。与常用的Tikhonov正则化算法相比,混合正则化重构算法对重构信息的分辨能力显著提高,能有效克服低电导率颅骨对颅内信息的屏蔽效应,显著改善所得重构图像质量,与设定病例的医学图像相符。这一成果提高了电阻抗静态成像技术在颅内异物定位方面的质量,为电阻抗静态成像技术的实用化打下了基础。