二维码（扫一下试试看！） | | 一种混合变差肺部电阻抗成像算法研究 | | An Image Algorithm Based on Mixture Variation for the Pulmonary Electrical Impedance Tomography | | 投稿时间：2018-10-20 | | DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2019.s1.016 | | 中文关键词:电阻抗成像吉洪诺夫算法总变差算法混合变差算法 | | English Keywords:electrical impedance imagingTikhonov algorithmtotal variation algorithmhybrid variation algorithm | | 基金项目:国家自然科学基金资助项目（51877069）；河北省科学研究计划资助项目（E2015202292，E2015202050，E2017202190）；河北省高校科研资助项目（ZD2017020）；河北省高层次人才资助项目（C2015005012） | | 作者 | 单位 | | 张帅 | 河北工业大学 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室, 天津 300130
河北工业大学 河北省电磁场与电器可靠性重点实验室, 天津 300130 | | 郭云鸽 | 河北工业大学 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室, 天津 300130
河北工业大学 河北省电磁场与电器可靠性重点实验室, 天津 300130 | | 赵明康 | 河北工业大学 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室, 天津 300130
河北工业大学 河北省电磁场与电器可靠性重点实验室, 天津 300130 | | 尹宁 | 河北工业大学 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室, 天津 300130
河北工业大学 河北省电磁场与电器可靠性重点实验室, 天津 300130 | | 许家悦 | 河北工业大学 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室, 天津 300130
河北工业大学 河北省电磁场与电器可靠性重点实验室, 天津 300130 | | 徐桂芝 | 河北工业大学 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室, 天津 300130
河北工业大学 河北省电磁场与电器可靠性重点实验室, 天津 300130 |
| | 摘要点击次数:4104 | | 全文下载次数:521 | | 中文摘要: | | 采用混合变差算法进行图像重建既能保持重构结果的连续性又可保持图像重建过程中的非连续性.建立基于有限元方法的二维EIT肺部模型，对模型进行离散，定义模型和各离散对象的物理特性，施加边界条件，计算边界电压，进行正问题仿真，确定算法的目标函数，进行图像重建并对混合变差算法的性能进行评估.在合适的权重值条件下采用混合变差算法重建的图像的结构相似度比采用吉洪诺夫算法和总变差算法重建的图像的结构相似度在无噪声时分别提高了约5.1%和9%，在含噪声时分别提高了约2.7%和6.3%.既可用于仿真研究与实验中，也可用于临床实测数据的图像重建. | | English Summary: | | Adopting a mixture variation algorithm for reconstructing the image can not only maintain the continuity of the reconstructed results, but also keep the discontinuity during the process. A two-dimensional numerical model on EIT was established based on the finite element method. To optimize the model, we discretized the numerical model, defined the physical characteristics of the model and discrete objects, imposed the boundary condition, calculated the boundary voltage, simulated the forward problems and determined the objective function of the algorithm. Finally, we carried out the image reconstruction and evaluated the performance of the mixture variation algorithm. The structural similarity of the image were improved by about 2% and 2.9%, and the reconstruction speed were increased by about 2.4% and 2.6% respectively, after reconstruction by the mixture variation algorithm under the appropriate weight value compared with that after reconstructed by the Tikhonov algorithm and the total variation algorithm. The mixture variation algorithm can be both used in the image reconstruction of clinical measured data and in the simulation researches and experiments. | | 查看全文查看/发表评论下载PDF阅读器 | |
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