导读:本文包含了阻抗重构算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:电阻,算法,重构,阻抗,正则,断层,粒子。
阻抗重构算法论文文献综述
刘学超,李昊庭,马航,徐灿华,杨滨[1]（2018）在《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》一文中研究指出目的 :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:基于叁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。(本文来源于《医疗卫生装备》期刊2018年04期）
张梅萍[2]（2017）在《电阻抗成像系统的数据采集与重构算法研究》一文中研究指出电阻抗成像技术(Electrical Impedance Tomography,EIT)具有无损伤、响应速度快、体积小、成本低廉、可连续监护等优点,是一种新兴的非侵入性功能成像技术,在生物医学成像领域具有广阔的发展前景。近几年来,市面上已经出现了几款商业化的电阻抗成像产品。由于电阻抗成像的逆问题求解具有严重病态性,并且存在计算量大和成像分辨率低等缺点,阻碍了电阻抗成像技术的推广,针对电阻抗成像的研究仍然是热点。为了改善电阻抗成像逆问题求解的病态性和提高成像分辨率,本文开展了以下两方面的研究。(1)数字锁相放大器。提高被测电压信号的精度,可以改善电阻抗成像逆问题的不适定性。本文设计的数字锁相放大器将用于数据采集系统中的信号处理模块,主要由前置放大器、AD转换电路、数字相敏检波器以及低通滤波器组成。本文重点设计窄带FIR低通滤波器,该窄带滤波器由积分梳状滤波器、半带滤波器和整形低通滤波器级联而成,最终设计得到采样频率为2MHz,通带截止频率为0.1Hz,过渡带宽为3Hz,阻带衰减为90dB的窄带低通滤波器。在MATLAB平台上对数字锁相放大器进行性能测试,结果表明,输入信号幅度为0.1V～1.5V时,输出信号与输入信号的幅度呈线性关系,其相对误差小于0.3%,且该数字锁相放大器具有较好的滤除噪声的能力。(2)重构算法。电阻抗成像的逆问题存在严重的病态性,正则化的牛顿迭代算法可以改善其病态性。本文研究了基于不同先验信息的Tikhonov和全变差两种正则化方法,图像重构仿真结果表明:全变差正则化方法在对单个目标进行成像时,对目标的位置、大小以及形状的成像效果理想,同时能很好地保持边缘特性,但在对多个目标进行成像时,无法完全独立地区分出多个目标;基于NOSER先验信息的Tikhonov正则化方法具有较好的成像效果和抗噪性能,在对多个目标进行成像时,能够很好地区分多个目标,其定位效果比全变差正则化方法好。(本文来源于《厦门大学》期刊2017-05-01）
李凯强[3]（2015）在《电阻抗成像技术的图像重构算法研究》一文中研究指出电阻抗断层成像(Electrical Impedance Tomography,EIT)技术近年来成为了生物医学工程研究领域的一个热门课题。非侵入式、无损伤、实时成像、成本低且硬件结构简单是该技术的主要优点,其在临床监测上的应用前景十分广阔。该项技术在过去的叁十年里得到了迅速的发展,但由于其逆问题的病态性,重建的图像在质量上还无法达到临床应用的要求。本文重点对电阻抗成像技术的图像重构算法展开深入的分析和研究,主要工作有以下几点:首先,对电阻抗成像技术的数学理论模型进行推导,建立起电流场正问题的理论模型,使用有限元法求解其正问题,并分析场域电导率分布变化对边界电位的影响。其次,在对牛顿类算法进行理论推导,提出了正则化Gauss-Newton算法的参数改进方案。在此基础上引入模拟退火算法、粒子群算法,提出了TRGN-SA混合算法和TRGN-PSO混合算法用来提升成像效果,并在MATLAB软件中进行了相应的仿真实验。最后,使用实验室中搭建的EIT数据采集系统采集实测电压数据进行图像重构实验。仿真成像实验和实测数据成像实验的结果均表明了,本文采用的图像重建算法能够较为准确的反映出被测场域内部的电阻抗分布情况,并能对目标位置进行准确定位。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2015-03-01）
李乐[4]（2012）在《基于量子粒子群算法的电阻抗图像重构研究》一文中研究指出电阻抗成像技术(Electrical Impedance Tomography, EIT)是一种较为新颖的无损伤的医学功能成像技术，它通过置于人体表面的电极向其施加激励电流，测量其表面的电特性信息，来重构被测区域内部的电导率分布，从而反映人体内部结构与组织器官的功能。与传统的医学成像技术相比较，电阻抗成像技术不使用射线或者核素，对人体安全无伤害，可以多次测量、长期重复使用，其设备体积小、成本相对低廉，对工作环境无特殊要求，便于大规模推广。这些特点使得EIT技术不仅是在医学方面，而且在工业监测、无损探伤等工业领域都备受瞩目。本论文以EIT图像重构为研究对象，实现了全电极模型下的有限元法电阻抗成像正问题的计算过程，并分析了电阻抗成像逆问题的研究难点和病态性。在介绍粒子群优化算法和量子粒子群优化算法的优缺点后，选定了使用量子粒子群优化算法来进行电阻抗图像重构，最后做了大量的仿真实验来验证该算法的可行性。本文的主要工作如下：①首先在电阻抗成像技术的生物医学基础上，简要阐述了EIT成像正问题的控制方程及边界条件，在此基础上推导出全电极模型下的基于叁角形剖分的有限元方程，通过实测数据和计算数据的对比，验证了全电极模型下有限元法的计算精度。为了兼顾求解的精度与速度，给出了EIT正、逆问题所采用的有限元剖分模型，以及其加密策略。着重对EIT逆问题的研究难点和病态性作了较为详细的分析，为后面的EIT图像重构奠定了良好的基础。②分析了基本粒子群算法和几种改进的粒子群算法的原理、算法流程、优缺点，以此为基础重点介绍了量子粒子群算法的产生、原理和实现流程，并与PSO算法进行了分析比较。最后用PSO算法和QPSO算法分别对Rosenbrock函数和Rastrigrin函数进行仿真测试，分析结果可知QPSO算法在收敛精度和速度等方面都要优于传统的PSO算法，为QPSO算法的改进和在EIT图像重建中的应用打下了基础。③在上述的研究基础上，给出了EIT逆问题的数学优化模型，并提出了基于量子粒子群优化算法(QPSO)的电阻抗图像重构算法，为了提高QPSO算法搜索全局最优解的能力，将NOSER算法的求解结果赋予该算法的初始种群，以提高算法的性能；为了验证该算法的性能，在封闭式场域做了仿真实验，并与牛顿法、PSO算法的仿真结果做了对比；并结合实际应用情况，进行了开放式EIT重构仿真和水槽试验，结果表明重构图像具有良好的分辨率。在MATLAB环境下建立并完善了开放式电阻抗成像软件平台，实现了有限元模型显示、串口通信、电压数据的采集、正、反问题计算、数据和图形输出等功能。最后论文对研究工作进行了总结，给出了所完成的主要研究工作，指出了目前存在的问题，提出了一些不足之处及对本课题今后的研究展望。(本文来源于《重庆大学》期刊2012-05-01）
黄嵩,何为,罗辞勇[5]（2011）在《开放式电阻抗成像中变差正则化重构算法》一文中研究指出采用单排固定电极模式的开放式电阻抗成像(open electrical impedance tomography,OEIT)克服封闭式电阻抗成像在临床运用中重构模型适应性差、电极定位误差大以及操作简便性差等弊病。针对OEIT逆问题求解中更加严重的病态性问题,提出以变差函数作为罚函数项的变差正则化算法获得适定的重构解。仿真实验和水槽实验表明:变差正则化算法可有效求解OEIT重构的逆问题,重构图像能够正确反映位于电极下浅表层区域的目标位置、大小,并在一定程度上反映电导率的相对值。OEIT以其简便快速而更具潜在的临床实用价值。(本文来源于《重庆大学学报》期刊2011年10期）
杨艳利[6]（2010）在《基于粒子群算法的开放式电阻抗图像重构算法研究》一文中研究指出电阻抗成像技术(Electrical Impedance Tomography, EIT)是当今生物医学工程学重大研究课题之一,它是继形态、结构成像之后,于最近几十年才出现的新一代无损伤成像技术。电阻抗成像技术通过放置于人体体表的电极阵列,提取与人体生理、病理状态相关的组织或器官的电特性信息,它不但能够反映解剖学结构,还能给出功能性图像结果,这是X-CT、核磁共振等其它成像技术难以实现的。EIT技术不使用核素或射线,对人体无创、无电离辐射损伤,可以多次测量、重复使用。其设备成本低廉,不要求特殊的工作环境,便于大规模推广。这些特点使得EIT成为一种具有诱人应用前景的新兴医学成像技术,受到当前生物医学工程学界的广泛关注。本论文在分析封闭式电阻抗成像(CEIT)局限性的基础上,采用开放式电阻抗成像(OEIT)的模型并以此为研究对象,阐述了其基本原理、对其进行了建模和场域分析,比较了叁种电极激励模式,最终选取背电极模式作为激励模式,并采用全电极模型和改进的有限元剖分模型进行求解。在分析国内外成像方法的基础上,提出了一种基于改进粒子群优化算法(PSO)的电阻抗图像重建算法,并对PSO的初值选取和粒子空间分布做了改进以适应EIT逆问题求解,同时进行了各种仿真验证。为了进一步验证算法的性能,对封闭式场域也做了大量的仿真研究。建立并完善了开放式电阻抗成像系统的软件平台。本文的主要工作如下:(1)分析了封闭式电阻抗成像在临床应用中存在的问题和不足,并在此基础上采用开放式电阻抗成像的思想和方法,其适应性好、操作简单、电极定位准确且抗干扰能力强等优点更适合临床应用。分析了OEIT的场域模型、电极模型及激励模式,比较各种性能之后选取全电极模型和背电极激励模式求解。在有限元的剖分模型中,对电极附近的浅层区域细分而对远离电极的部分粗剖分,在提高成像精度的同时,也在一定程度上控制了计算量。(2)在EIT逆问题的分析中,首先指出了逆问题的研究意义和难点,并对其病态性进行详细分析。对现有的图像重构算法做了简要的介绍,重点放在静态重构算法上,指出了这些静态算法所存在的问题。(3)在电阻抗成像重构技术研究中,在分析现有的成像算法的基础上,给出了EIT逆问题的数学优化模型,并提出了基于粒子群优化算法(PSO)的静态电阻抗图像重构算法,为了提高PSO算法搜索全局最优解的能力,采用NOSER的结果进行初始化,同时为了解决高维搜索而导致的计算量大、收敛速度较慢的问题,对粒子按照空间和电导率值的分布进行分类,以提高算法的性能,并通过仿真结果对改进前后的性能做了对比。为了进一步验证PSO-EIT的性能,在封闭式场域也做了大量的仿真实验,并对其抗噪性做了分析。(4)建立并完善了开放式电阻抗成像系统的软件平台,可实现有限元模型显示、串口通信、采集电压数据、正、逆问题计算、数据和图形输出等功能。最后对论文的研究工作进行了总结,给出了所完成的主要研究工作及取得的成果,指出了目前存在的问题,提出了一些不足之处及对本课题今后的研究展望。(本文来源于《重庆大学》期刊2010-05-01）
王化祥,汪婧,胡理,李璐[7]（2008）在《基于肺部先验知识的电阻抗成像重构算法》一文中研究指出为获取人体肺部组织分布,结合人体肺部组织的结构特征,运用大型有限元仿真软件COMSOL,根据CT肺部扫描图像构建人体肺部模型,同时结合人体组织和器官电导率分布参数等信息,并考虑肺部先验知识,采用共轭梯度算法重建被测场电导率分布图像.仿真实验表明,灵敏场均匀性指标由基于圆形场域的34.218减少到基于肺部模型灵敏场域的15.568,灵敏场的均匀性得到明显改善,且重构图像具有较高的分辨率和图像质量.(本文来源于《天津大学学报》期刊2008年04期）
罗辞勇[8]（2005）在《基于快速牛顿一步误差重构的电阻抗成像算法和实验研究》一文中研究指出生物电阻抗是反映生物组织、器官、细胞或整个生物机体电学性质的物理量。生物电阻抗技术是利用生物组织与器官的电特性及其变化提取与人体生理、病理状况相关的生物医学信息的一种无损伤检测技术,具有快速、简捷、成本低廉、安全等特点。本论文在分析、研究国内外有关电阻抗成像重建算法及其研究状况的基础上,研究实现了一种实用、快速、具有一定分辨率的电阻抗成像算法——快速牛顿一步误差重构(FNOSER)动态算法,对成像算法进行了大量的实验研究和数据分析,对成像系统所采用的硬件测量装置的性能进行了研究。本文主要工作如下:(1)研究了目前常用的相邻、相对、交叉等驱动模式。利用开发的电阻抗仿真软件,在有限元模型中所有单元电导率为1 均匀背景下,比较了相邻、相对、交叉驱动模式下的数据和曲线。从叁种驱动模式存在着共性出发,提出了统一驱动模式和驱动角的概念。数据分析表明在相同的硬件测量装置下,驱动角在不断加大的过程中数据测量的稳定性不断提高。(2)基于牛顿法的一步误差重构算法对静态电阻抗成像技术进行了详细研究,推导出FNOSER 静态算法,快速牛顿一步误差重构算法其雅可比矩阵等可以事先计算好,从而可以获得和反投影算法类似的成像速度。仿真研究表明:FNOSER 算法可以实现静态电阻抗成像,且具有图像分辨率高、定位精确、成像速度快等特点。(3)在FNOSER 静态算法基础上,提出了FNOSER 动态算法。针对FNOSER算法和反投影算法,研究了静态算法和动态算法之间的转换关系。在FNOSER 算法和反投影算法中,动静态算法是统一的,可以相互转换的。如果参考电压数据是利用有限元正向计算单位电阻率均匀分布下的“测量电压”拟合出来的理想参考电压就是静态算法,而如果参考电压数据采用初始的测量值(或者称前次测量值)就是动态算法。(4)对反投影算法和FNOSER 算法进行了仿真比较。反投影算法没有经过严密的数学推导,是借鉴CT 反投影理论而形成的电阻抗成像算法。由于其投影路径不仅是曲线,而且比较宽,是“宽投影”,并且投影面积大小不一,因此成像的分辨率差。而FNOSER 算法经过严密的数学推导,其公式中的很多量具有很强的物理含义,仿真研究表明FNOSER 算法定位准确,相比反投影算法,FNOSER 算法可以分离多个目标。(5)提出了消除伪迹均值算法。伪迹的产生主要来自于测量数据中所包含的噪声和误差,对于反投影算法还有反投影理论本身所固有的星状伪迹。针对反投影和FNOSER 两种不同的成像算法,在仿真和实验条件下,分别验证了均值算法具有消(本文来源于《重庆大学》期刊2005-03-16）
帅万钧,董秀珍,付峰[9]（2004）在《脑阻抗断层成像的图像重构算法》一文中研究指出脑部一些疾病和脑功能活动期间常伴随产生脑组织电阻抗的变化,利用电阻抗断层成像技术(EIT)可以对大脑疾病和脑功能活动进行临床诊断和连续监护。本文主要讨论了脑EIT成像的计算模型和图像重构算法,并对几类典型算法进行了评价。(本文来源于《国外医学.生物医学工程分册》期刊2004年06期）
刘锐岗,董秀珍,秦明新,汤孟兴,尤富生[10]（2000）在《阻抗断层成像重构算法中的正则化方法》一文中研究指出为降低电阻抗断层成像技术中 ,在有限元剖分规模较大时 ,重构算法的计算将出现严重病态性的问题 ,提出了一种修正重构矩阵 (Hessian矩阵 )的奇异值的正则化方法 ,在计算机模拟模型上进行了仿真重构研究 ,获得了较好的成像结果 ,并讨论了正则化参数对重构结果的影响 .(本文来源于《第四军医大学学报》期刊2000年01期）
阻抗重构算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
电阻抗成像技术(Electrical Impedance Tomography,EIT)具有无损伤、响应速度快、体积小、成本低廉、可连续监护等优点,是一种新兴的非侵入性功能成像技术,在生物医学成像领域具有广阔的发展前景。近几年来,市面上已经出现了几款商业化的电阻抗成像产品。由于电阻抗成像的逆问题求解具有严重病态性,并且存在计算量大和成像分辨率低等缺点,阻碍了电阻抗成像技术的推广,针对电阻抗成像的研究仍然是热点。为了改善电阻抗成像逆问题求解的病态性和提高成像分辨率,本文开展了以下两方面的研究。(1)数字锁相放大器。提高被测电压信号的精度,可以改善电阻抗成像逆问题的不适定性。本文设计的数字锁相放大器将用于数据采集系统中的信号处理模块,主要由前置放大器、AD转换电路、数字相敏检波器以及低通滤波器组成。本文重点设计窄带FIR低通滤波器,该窄带滤波器由积分梳状滤波器、半带滤波器和整形低通滤波器级联而成,最终设计得到采样频率为2MHz,通带截止频率为0.1Hz,过渡带宽为3Hz,阻带衰减为90dB的窄带低通滤波器。在MATLAB平台上对数字锁相放大器进行性能测试,结果表明,输入信号幅度为0.1V～1.5V时,输出信号与输入信号的幅度呈线性关系,其相对误差小于0.3%,且该数字锁相放大器具有较好的滤除噪声的能力。(2)重构算法。电阻抗成像的逆问题存在严重的病态性,正则化的牛顿迭代算法可以改善其病态性。本文研究了基于不同先验信息的Tikhonov和全变差两种正则化方法,图像重构仿真结果表明:全变差正则化方法在对单个目标进行成像时,对目标的位置、大小以及形状的成像效果理想,同时能很好地保持边缘特性,但在对多个目标进行成像时,无法完全独立地区分出多个目标;基于NOSER先验信息的Tikhonov正则化方法具有较好的成像效果和抗噪性能,在对多个目标进行成像时,能够很好地区分多个目标,其定位效果比全变差正则化方法好。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
阻抗重构算法论文参考文献
[1].刘学超,李昊庭,马航,徐灿华,杨滨.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[J].医疗卫生装备.2018
[2].张梅萍.电阻抗成像系统的数据采集与重构算法研究[D].厦门大学.2017
[3].李凯强.电阻抗成像技术的图像重构算法研究[D].南京邮电大学.2015
[4].李乐.基于量子粒子群算法的电阻抗图像重构研究[D].重庆大学.2012
[5].黄嵩,何为,罗辞勇.开放式电阻抗成像中变差正则化重构算法[J].重庆大学学报.2011
[6].杨艳利.基于粒子群算法的开放式电阻抗图像重构算法研究[D].重庆大学.2010
[7].王化祥,汪婧,胡理,李璐.基于肺部先验知识的电阻抗成像重构算法[J].天津大学学报.2008
[8].罗辞勇.基于快速牛顿一步误差重构的电阻抗成像算法和实验研究[D].重庆大学.2005
[9].帅万钧,董秀珍,付峰.脑阻抗断层成像的图像重构算法[J].国外医学.生物医学工程分册.2004
[10].刘锐岗,董秀珍,秦明新,汤孟兴,尤富生.阻抗断层成像重构算法中的正则化方法[J].第四军医大学学报.2000
论文知识图
