【技术实现步骤摘要】
提高电阻抗成像准确性的方法、系统、装置和存储介质
[0001]本专利技术涉及电阻抗成像领域，尤其涉及一种提高电阻抗成像准确性的方法、系统、装置和存储介质。
技术介绍
[0002]电阻抗成像(EIT)，它的基本原理是根据人体内不同组织在不同的生理、病理状态下具有不同的电阻/电导率，采用各种方法给人体施加小的安全驱动电流/电压，通过驱动电流或电压在人体的测量响应信息，重建人体内部的电阻率分布或其变化的图像。
[0003]在医院或者专业机构中，通过专业设备对患者进行测试，由于专业设备穿戴麻烦，每次测量都需要花费一定的时间，患者的使用体验较差。随着传感器技术的发展，已有柔性织物传感器可以附着于日常衣服内，并且在加入柔性传感器后，与普通衣服在穿戴舒适感方面不会有任何差异。比如女性乳房的电导率成像，可以将柔性织物传感器内置于女性的胸罩中，通过内置的传感器，获得相应的电压数据，以此数据进行乳房内部组织的电导率重建，通过比对正常乳房组织的电导率，可以检测其是否有肿瘤组织。虽然这种可穿戴设备的体验较好，但可穿戴设备不同于医疗设备，其采...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种提高电阻抗成像准确性的方法，其特征在于，包括以下步骤：输入电流信息，采集电压信息，根据所述电流信息和所述电压信息获取电导率信息；根据所述电导率信息构建获得电导率图像；将电导率图像输入预设的神经网络进行图像重建，输出重建区域以及置信度；在不同时间上依次输入n次电流信息后，获得n个重建区域以及与重建区域对应的置信度；根据置信度获取最优的重建区域作为最终的电阻抗成像结果。2.根据权利要求1所述的一种提高电阻抗成像准确性的方法，其特征在于，所述置信度通过以下方式获得：获取经过所述神经网络中的softmax函数，将输出中的最大值作为置信度。3.根据权利要求1所述的一种提高电阻抗成像准确性的方法，其特征在于，所述神经网络为分类模型，所述分类模型的分类结果的表达式为：P，C＝F(I，θ)，∑p
i
＝1 C∈(0,1)其中，p
i
代表分类的概率；C代表神经网络输出的置信度，用于表征对分类结果的把握度；p
i
通过神经网络最后一层softmax函数得到。4.根据权利要求3所述的一种提高电阻抗成像准确性的方法，其特征在于，所述置信度通过以下方式获得：在神经网络中设置一条置信度路径，以及根据置信度路径设置损失函数Lc；将损失函数Lc与神经网络的原始损失Ls进行结合，获得总损失函数；采用总损失函数对神经网络进行训练，并在训练后，获取损失函数Lc的值作为置信度；其中，当神经网络输出的重建区域正确时，损失函数Lc的值近于0；当神经网络输出的重建区域错误时，损失函数Lc的值近于1。5.根据权利要求4所述的一种提高电阻抗成像准确性的方法，其特征在于，在神经网络中添加置信度路径后，神经网络输出的表达式如下：p
′
＝C*p+(1
‑
C)*Y其中，Y为目标分类结果；C代表神经网络输出的置...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐向民，郑慧敏，花浩镪，熊奇伟，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：
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