摘要
近二十余年发展起来的电阻抗层析成像技术（Electrical Impedance Tomography-EIT），这项技术的主要原理是利用不同组织电导率不同的特点，采用“电流激励－电压测量”的方式，通过测量边界电压获得目标体内部的电导率（电阻抗）分布或者变化的图像，可以获得某些组织和器官的电特性随其病理、生理功能状态而改变的信息,具有很强的生物学、医学意义。相比于其他 CT 技术，以其非侵入性、便携性、价格低廉、响应快速等技术优势，在工业和医学领域具有重要的应用背景。
但其成像逆问题的求解中存在严重的不适定性，和主流医学成像技术相比，其成像分辨率不高。针对电阻抗成像中传统算法分辨率低及边界模糊等问题，本课题将在研究生物电阻抗断层成像的基础理论及技术的基础上，重点进行图像重构算法优化研究。
关键词：EIT Tikhonov正则化 图像重构算法 算法优化
Abstract
Electrical Impedance Tomography (EIT) technology developed in the past two decades. The main principle of this technology is to use the characteristics of different tissues with different electrical conductivity. Measure the boundary voltage in order to obtain an image of the electrical conductivity (electrical impedance) distribution or change inside the target body. It can obtain the information that the electrical characteristics of certain tissues and organs change with their pathological and physiological functional states. significance. Compared with other CT technologies, with its non-invasive, portable, low price, fast response and other technical advantages, it has an important application background in the industrial and medical fields.
However, its inverse imaging problem has serious ill-posedness. Compared with mainstream medical imaging technology, its imaging resolution is not high. Aiming at the problems of low resolution and fuzzy boundary of traditional algorithms in electrical impedance imaging, this topic will focus on the optimization of image reconstruction algorithms based on the basic theory and technology of bioelectrical impedance tomography.
Keywords: EIT image reconstruction system composition Tikhonov regularization image reconstruction algorithm algorithm optimization
- EIT发展历史及国内外研究现状
早在1930年，地质工作者利用向大地注入电流，并测量其在地表产生的电压分布来确定地球内部不同地层的电导率，通过对地层电导率的分析，结合已知岩面和矿物的特性来预测矿藏分布情况，实际上这就是EIT（Electrical Impendence Tomography）技术的雏形。长期以来，许多研究领域的专家学者都密切的关注着生物体组织的电学特性。早在 17 世纪末，意大利的物理学家及解剖学家 Galavani 通过观察青蛙大腿受到电流刺激会抽动的现象，而受到启发，发明了生物电池起，人类就开启了对生物体电学特性研究的大门。这其中就包含了通过研究生物体内部各官能组织，从中寻求到有效的生理，病理学信息或者生物体功能性信息，借此来判断生物体整体的生存状态这一课题。
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