有效保留锐利边缘的生物医学电阻抗层析成像方法技术

本发明专利技术公开了有效保留锐利边缘的生物医学电阻抗层析成像方法，包含如下步骤：(1)根据被测场域获取重建所需的相对边界测量电压b和雅克比矩阵A；(2)将非线性的问题转化为线性问题；(3)设置初始化参数；(4)更新权重因子ω；(5)更新非凸参数π

Biomedical electrical impedance tomography with sharp edges

【技术实现步骤摘要】
有效保留锐利边缘的生物医学电阻抗层析成像方法
本专利技术属于电学层析成像
，具体涉及利用有效保留锐利边缘的生物医学电阻抗层析成像方法以实现图像的重建。
技术介绍
电学层析成像技术(ElectricalTomography，ET)出现于20世纪80年代后期，是一种基于被测物体电学特性进行图像重建的过程层析成像技术，它通过边界测量值得出被测区域内介质的分布信息，进而对电学特性的分布信息进行成像。电学层析成像被广泛应用在工业过程检测和生物医学成像领域。电学层析成像技术主要包括电阻层析成像(ElectricalResistanceTomography，ERT)、电阻抗层析成像(ElectricalImpedanceTomography，EIT)、电磁层析成像(ElectricalMagneticTomography，EMT)和电容层析成像(ElectricalCapacitanceTomography，ECT)。其中，电阻抗层析成像在生物医学成像领域的临床应用上拥有巨大的潜力，具有非侵入、无辐射、实时性、低成本和便携带等优点。电阻抗层析成像的图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.有效保留锐利边缘的生物医学电阻抗层析成像方法，其特征在于具体过程为：将电阻抗层析成像的非线性逆向问题转化为线性问题Ag＝b，式中，A为灵敏度矩阵，g为真实电导率分布，b为相对边界测量电压；所设计目标函数的优化模型为：/n

【技术特征摘要】
1.有效保留锐利边缘的生物医学电阻抗层析成像方法，其特征在于具体过程为：将电阻抗层析成像的非线性逆向问题转化为线性问题Ag＝b，式中，A为灵敏度矩阵，g为真实电导率分布，b为相对边界测量电压；所设计目标函数的优化模型为：



式中，为优化得到的电导率分布，为数据保真项又称为最小二乘项，λ为正则化参数用于权衡数据保真项与惩罚项又称为正则项之间的权重；为一阶非凸惩罚项，为二阶非凸惩罚项，为梯度算子，ω为权重因子用于权衡一阶非凸惩罚项与二阶非凸惩罚项之间的权重，0＜π1＜1和0＜π2＜1为非凸函数的非凸参数；
非凸目标函数的求解首先需要利用迭代重加权最小二乘法将其变换为凸逼近模型的形式，凸逼近模型的优化模型表示为：



式中，为了避免和的分母为0，将φ的大小设置为10-6；
在分裂变量法的基础上引入了3个辅助变量v、w和z，将优化模型的无约束问题转化为约束问题表示为：



s.t.z＝Ag-b,
为了用交替方向乘子迭代算法求上式，将上式表示为增广拉格朗日函数：



式中，T表示矩阵的转置算子，α,β和χ是增广拉格朗日乘子，δ1,δ2,δ3>0是平衡各项之间权重的惩罚参数；
重建算法的具体过程为：(1)获取重建所需的相对边界测量电压b和灵敏度矩阵A；采用相邻电流激励和相邻电压测量且激励电极不测量的模式，并在循环激励、循环测量下采集测量电极上的边界电压，相对边界测量电压b为含有内含物的有物场边界测量电压b1之差与不含内含物的空场边界测量电压b2；(2)将图像重建的非线性问题转化为线性问题；(3)设置初始化参数；(4)更新权重因子ω；(5)更新非凸参数π1、π2；(6)更新正则化参数λ；(7)更新辅助变量v,w,z；(8)更新电导率分布g；(9)更新增广拉格朗日乘子α,β,和χ；(10)判断迭代是否符合迭代终止条件或者k＞kmax，若是，则迭代终止，进行下一步操作；若否，设置k＝k+1继续迭代求解；(11)根据最终求解所得电导率分布进行成像。


2.根据权利要求1所述的有效保留锐利边缘的生物医学电阻抗层析成像方法，其特征在于所述重建算...

【专利技术属性】
技术研发人员：施艳艳，王萌，张旭，杨新伟，张毅，
申请(专利权)人：河南师范大学，
类型：发明
国别省市：河南;41