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基于粒子群算法的开放式电阻抗图像重构算法研究

杨艳利  
【摘要】: 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,比较了三种电极激励模式,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。


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