发布时间 : 星期四 文章燕山大学毕业设计：EIT图像重建技术研究更新完毕开始阅读23a9f5d7d4d8d15abf234e07
结论
结论
本文主要针对EIT技术中的静态成像部分进行了深入的研究。首先利用数值计算方法中的有限元法(FEM)来求解EIT正问题，完成的主要工作有：建立EIT正问题数学模型，在Matlab环境下编写有限元剖分程序，然后分析讨论EIT逆问题中的几种图像重构算法，并在此基础上研究了STM算法、Landweber算法、Tikhonov正则化算法。最后基于Matlab仿真软件，验证EIT成像过程。
在正问题求解过程中，通过研究我们发现，有限元剖分对成像分辨率的影响主要体现在两个方面：一是由于中心区域和边界区域对磁场的敏感程度不同，在对区域模型进行剖分时，不同区域的疏密程度会对成像结果产生一定的影响；二是剖分单元数，单元数越多，仿真的结果越准确，但同时会增加计算量，减慢成像速度。
对于图像重建部分，主要完成的工作包括：研究了非迭代算法与迭代算法的成像模型，具体介绍了STM算法、Landweber算法及Tikhonov正则化算法，并对三种不同的流型进行成像，得出了这三种常用算法的特点。
目前，国内对于单频、二维EIT的研究已经比较成熟，而从事多频以及三维EIT的研究小组还比较少。随着人们对EIT技术研究的深入，很容易发现，当电流通过生物组织时，其传输路径和射线不同，它并不在一个平面上传输，而是分布在一个三维空间内。目前，三维EIT主要以圆柱体为研究对象，电极阵列为全电极模型。正问题一般采用四面体基于一阶或二阶函数的有限元法，逆问题求解算法正则化和高斯一牛顿型一次性迭代法、各向异性成像算法及Gap模型与NORSE算法相结合的方法。
与二维EIT相比，三维EIT研究的困难在于：一是对计算速度和存储容量的要求要远远高于二维情况；二是如何选择合适的重建算法和如何选择与人体复杂的组织结构更为接近的图像重构模型。虽然如此，由于三维EIT的研究更具意义，更能体现生物体阻抗特性的变化和分布，相信不久的将来，随着三维EIT技术的成熟，该技术在临床应用中可以为医生提供更多的诊断依据。
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燕山大学本科生毕业设计(论文)
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