一种自适应遗传算法的胃部电阻抗断层成像方法技术

本发明专利技术公开一种自适应遗传算法的胃部电阻抗断层成像方法，该方法通过建立胃部二维模型，设计遗传算法的编码与群体参数；设计遗传算法的适应度函数f，选择算子、自适应交叉算子、变异算子操作，实施精英保留策略；进行解码和计算正问题；最后根据迭代结果进行胃部电阻抗图像重建。该方法具有搜索效率高和全局收敛速度更快的优点；相比于传统遗传算法，本发明专利技术提高了搜索速度和成像质量。提高了搜索速度和成像质量。提高了搜索速度和成像质量。

An adaptive genetic algorithm for gastric electrical impedance tomography

【技术实现步骤摘要】
一种自适应遗传算法的胃部电阻抗断层成像方法


[0001]本专利技术涉及电阻抗断层成像领域，具体涉及一种自适应遗传算法的胃部电阻抗断层成像方法。

技术介绍

[0002]电阻抗断层成像(Electrical Impedance Tomography,EIT)是一种功能成像技术，根据成像目标的不同，EIT分动态EIT和静态EIT两种方式。动态EIT是对不同条件下阻抗分布的变化量成像；静态EIT是对阻抗分布的绝对值成像。动态成像可以在测量过程中抑制其共同的噪声，实现起来相对简单；静态成像更易受重建模型误差和测量噪声的影响，它的实现较动态EIT要困难。本文主要研究静态EIT图像重建。EIT图像重建是一个严重病态的非线性逆问题，特别是在静态EIT中，其病态特性尤为严重。本文提出一种自适应遗传算法的电阻抗断层成像方法，在一般抗噪要求的条件下，其阻抗图像重建性能优于传统遗传算法(Genetic Algorithm,GA)。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种自适应遗传算法的胃部电阻抗断层成像方法，用于解决传统遗传算法迭代次数多本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自适应遗传算法的胃部电阻抗断层成像方法，其特征在于，通过建立胃部二维通用模型，采用有限元方法计算正问题，设计自适应遗传算法求解逆问题，主要包括：编码和群体设定，设定适应度函数f，设计用于胃部电阻抗断层成像遗传算法的选择算子、自适应交叉算子、变异算子操作，实施精英保留策略，进行解码和计算正问题，实现胃部图像重建。2.如权利要求1所述的一种自适应遗传算法的胃部电阻抗断层成像方法，其特征在于，对所述编码操作，包括：通过建立胃部二维模型，将胃部剖分模型中的各三角单元的电导率值表示为基因，三角单元数表示为基因长度，基因的编码采用二进制数表示。3.如权利要求1所述的一种自适应遗传算法的胃部电阻抗断层成像方法，其特征在于，对所述适应度函数f设计为：其中，f为适应度函数，V
ij
(σ)为计算边界电压值，U
ij
为实测边界电压值，‖ ‖2为二范数式子。4.如权利要求1所述的一种自适应遗传算法的胃部电阻抗断层成像方法，其特征在于，对所述自适应交叉算子操作，包括：交叉概率Pc控制着对父个体实施交叉操作的概率，Pc越大，群体中个体的多样性就会增多，但原有个体被破坏的可能性也随之增大，为此提出自适应交叉概Pc的计...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪杰君，李龙，许川佩，莫宜坚，赵汝文，董庆贺，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：