基于连续插值逼近的电阻抗成象的图象重建算法

本文提出了电阻抗成象的图象重建算法中一种新的电导率分布函数逼近方法—连续插值函数逼近法.它充分利用有限元方法计算上的特点,在计算量不增加甚至有所减少的情况下,获得了比传统的分片常数逼近法更好的图象重建效果.

电阻抗成象技术

电阻抗成象技术是国外近十几年来发展起来的一门崭新的医学成象技术。它根据人体内部各组织器官具有不同阻抗的特性，借助分布于体表的电极阵列，施加一定模式的注入电流，然后通过测量电极上的电压得到人体内部的阻抗数据，再将这些阻抗数据，依据重建算法，构造出体内组织器官的图象，供临床医生作出判断。本文介绍了电阻抗成象技术的原理、国外发展概况、研究重点和系统实现，以期引起国内医学电子同行的关注，并促进这一新技术在我国的发展。

电阻抗成象中求解反问题的新方法

提出了一种基于神经网络的非线性迭代方法去求解中的反问题。这种方法避免了求解病态条件方程,而且重建图象的精度、分EIT辨率优于其它方法。计算机模拟实验结果表明这种重建算法能快速收敛。

一种实用的动态电阻抗断层成象算法

在电阻抗断层成象技术 (EIT)的研究中提出并推导了一种较为严格的图象重构算法 广义逆法 ,在此基础上针对EIT的病态性问题 ,对该算法进行了改进 ,并在一种新的计算机有限元模型上实现了该算法 ,重构出了反映阻抗变化量的图象 (即动态成象 )。改进的广义逆法突破了原广义逆法在剖分规模上的限制 ,能在较大的剖分规模上进行 ,更有利于图象的重构。将该算法用于计算机仿真研究 ,结果表明 :改进的广义逆法与现有算法 等位线法相比 ,成象定位更准确、重构图象的误差小 ,在信号信噪比较高时能较好地重构出阻抗分布复杂的模型。最后 ,对改进该算法的噪声性能进行了讨论。

实现电阻抗层析成象的交错算法

电阻抗层析成象（ＥＩＴ）是继ＣＴ，ＭＲＩ后又一种新的图象重建技术；本文在给出ＥＩＴ的数学物理模型的基础上，提出一种新的实现算法：梯度－记忆下降方向交错算法，与已有的ＥＩＴ算法相比，它具有收敛快、内部分辨力高、不依赖于初始值等优点。模拟计算表明该算法以相当高的精度收敛于真实解，即使在测量数据带有５％的平移误差和５％的随机误差时也是如此．

电阻抗层析成象(EIT)系统的研究

本文提出一种新的获取图象重建数据的系统,该系统通过在模型边界的32个电极上注入多种组合方式的自适应电流,然后测量相应电极上的电压值,再经过特定的算法处理,得到重构图象。本文同时介绍了系统的数学模型及算法原理。

电阻抗层析成象（EIT）系统的研究

本文提出一种新的获取图象重建数据的系统，该系统通过在模型边界的３２个电极上注入多种组合方式的自适应电流，然后测量相应电极上的电压值，再经过特定的算法处理，得到重构图象。同时介绍了系统的数学模型及算法原理。

动态电阻抗图象重建的正则化方法

电阻抗图象重建是一个严重病态的反问题，特别是当重建模型的有限单元数增大时，重建图象会变差，甚至发散。提出一种全新的基于空间滤波理论的正则化方法，它不依赖于阻抗分布的先验估计，因此它比最大后验（ＭＡＰ）正则化方法易于实现；而且计算机模拟实验结果表明，利用这种新的正则化方法重建的动态阻抗图象质量好于ｉｋｈｏｎｏｖ正则化方法。

电阻抗成像系统设计

电阻抗成像是近十几年来发展起来的一门全新的医学成像技术。本文介绍了电阻抗成像的基本原理、重建算法，着重阐述６４电极的ＥＩＴ系统设计思想并具体介绍一个１６电极的ＥＩＴ子系统的设计。本文是６４电极的ＥＩＴ系统设计的阶段性报告。

电阻抗层析成像（EIT）的算法设计（Ⅲ）

本文简述了用有限元方法将其区域离散化的数学方法之后，着重讨论了其算法设计，用最速下降法对算法进行了实现并和Ｈｅｗｔｏｎ－Ｒａｐｈｏｎ方法进行了比较，计算结果表明最速下降法具有良好的ＥＩＴ分辨度。

电阻抗层析成像的算法设计（Ⅱ）

本文基于文献［１］的电阻抗层析成像的数学模型，给出一种新的计算方法，并将此方法和文献［１］的方法进行了比较。