基于小波多分辨分析和LSQR的快速EIT图像重建算法

针对LSQR(least square QR-factorization)算法在求解电阻抗层析成像(electrical impedance tomography,EIT)逆问题时,由于矩阵维数高、计算量大而导致重建速度较慢的问题,提出基于小波多分辨分析的LSQR算法(wavelet multi-resolution based least square QR-factorization,WALSQR)。该方法将EIT的图像重建过程投影到低维的尺度空间进行,通过提取有效信息减少数据计算量,明显提高了图像重建速度。同时由于去除了噪声和冗余信息,保证了成像质量。本文将SALSQR方法分别应用于二维、三维EIT成像实验,证明其有效性,并为三维动态EIT图像重建算法的研究奠定了基础。     

EIT重建算法中Jacobi矩阵的计算及仿真

电阻抗断层成像(EIT)技术充分利用人体阻抗所携带的丰富的生理和病理信息实现功能成像.EIT图像重建是一个严重病态的非线性的逆问题,属于EIT技术的关键和难点.在简介EIT系统及工作原理的基础上,主要研究EIT重建算法中Jacobi矩阵的计算及仿真.根据有限元模型上电极的位置和编号不同得到的矩阵也不同,从EIT计算量的角度出发,重点分析了EIT反问题中雅克比矩阵的计算方法.从Newton-Raphson导出雅克比的计算公式,利用标准求导法大大降低了计算时间.最后给出了雅克比矩阵的计算仿真和相关比较.     

肺部电阻抗成像电极阵列优化方法研究

肺部电阻抗层析成像(EIT)电极阵列的设计是影响系统性能与成像效果的关键因素之一,目前多在规则形状物场、等 间距分布的前提条件下对电极阵列进行优化,却并不适用于肺部不规则边界的情况。 本文提出基于深度学习的肺部电阻抗层 析成像电极阵列优化方法,以电极位置为优化目标,以重建图像相对误差、图像相关系数、敏感场分布的均匀性以及敏感场 Hessian 矩阵的条件数为网络输入,以阵列电极位置为网络输出,基于 DNN 网络构建优化模型。 实验结果表明,在呼气末和吸 气末两种状态下,与传统的电极阵列均匀分布方法相比,基于深度学习的肺部 EIT 电极阵列优化方法将重建图像相关系数 (image correlation coefficient,ICC) 分别提高了 33. 17%、33. 86%,结构相似度( structural similarity,SSIM) 分别提高了 14. 5%、 14. 39%,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)分别提高了 26. 3%、28. 27%。 因此可以得出结论,与传统方法相比基于深 度学习的 EIT 电极阵列优化方法更适用于肺部 EIT 成像。     

生物电阻抗断层成像技术及其临床研究进展

生物电阻抗断层成像技术(EIT)是一种无创无放射损伤的功能成像技术。它通过体表电极测量得到的信号重构出内部电阻抗或电阻抗变化的分布。EIT首次出现于20世纪80年代,经过30多年的发展,其基础理论、信息采集、图像重构等方面已得到较大完善,并已过渡到临床研究阶段。该技术在乳腺癌检测成像、腹部脏器功能监测成像、呼吸功能监测成像、脑功能成像等领域得到了广泛关注和快速发展。为此,简述了生物EIT的发展状况,重点介绍了最新的相关临床应用,并提出了有关研究所面临的难点和挑战。     

EMT 系统在磁性催化物分布检测中的应用

研究了电磁层析成像技术(EMT)在生物柴油制备过程中磁性催化物的分布检测上的应用。为了能够有效应用磁性催化物的导磁特性,在一种8线圈TMR-线圈结构的传感器阵列的基础上设计了仿真实验,比较了不同粒径大小的催化剂分布的成像结果,研究表明,该线圈结构适用于磁性催化物的分布检测。为了改进传统成像算法成像质量差、成像速度慢的缺点,研究了匹配追踪算法(CoSaMP)在图像重建上的应用,并与传统的Tikhonov算法和Landweber算法进行比较,结果表明CoSaMP算法有更好的边缘处理能力和更快的成像速度,与其他两种算法相比,图像误差平均降低了30.4%,成像速度提高了46%,有效提高了重建图像质量与速度。     

基于轮廓形状的肺部电阻抗成像三维插值方法

肺部三维信息利于医生做出更快更准确的诊断,但肺部三维重建的图像都是源自二维断层图像的叠加.二维图像的数量制约三维成像的效果,增加电极层数可获取更多层的二维图像,但同时也会增加计算量,减缓成像速度.虽然采取层间插值的方法可以解决这个问题,但是由于人体几何结构的特异性,肺部电阻抗图像(electrical impedance tomography,EIT)边界不规则,传统的规则图像插值方法不适合直接应用于肺部EIT三维插值.为此,提出适用于肺部电阻抗的插值算法,先获得插值图像轮廓,再用对应点插值像素值.通过仿真和实验验证新插值算法成像的相对误差比线性插值、样条插值成像的相对误差分别降低5.69％、3.3％.基于轮廓形状的肺部电阻抗三维插值方法,能在测量数据量有限的条件下,进一步提高三维电阻抗成像质量,更好地反映肺部的真实形态.     

用于EIT数据采集系统的USB通讯模块

本文介绍了一种应用于多相流流型辨识的电阻抗成像(EIT)系统,设计了EIT数据采集系统的USB通讯模块。采用CYPRESS公司的CY7C68013芯片,利用从FIFO与DSP接口,有效地解决了传统数据采集系统的瓶颈。通讯实验表明,系统可在160Mbps速率下实现稳定可靠的数据传输。     

基于生成对抗网络的注入电流式热声成像逆问题研究

注入电流式热声成像结合了电阻抗成像高对比度和超声成像高分辨率的优势,在生物医学成像领域具有广阔的应用前景.该成像方法激励效率高、检测信噪比强,但在较低频率的电磁激励下,重建目标体电导率的高分辨率图像仍然具有很大的挑战.该文提出一种基于生成对抗网络的电导率重建新方法,包含三个步骤:首先用维纳滤波反卷积,将超声探头输出的电信号还原为真实声信号;然后利用滤波反投影获得初始声源图像;最后将初始声源图像和电导率图像进行匹配,作为生成对抗网络的训练样本,构建用于电导率重建的深度学习模型.经理论分析与仿真研究发现,新方法通过引入深度神经网络,能够挖掘出蕴含在数据中的逆问题求解模型,进而重建高分辨率的电导率图像,且具有很强的抗干扰特性.新方法的提出为解决注入电流式热声成像的电导率重建问题提供了新思路.     

基于改进L1/2正则化的电阻抗层析成像

碳纤维复合材料的结构安全健康检测至关重要。电阻抗层析成像技术利用碳纤维复合材料的导电特性,可实现对其结构损伤检测。此技术具有成本低、非侵入和操作简便等优点,近年来成为广大学者的研究热点。在EIT的图像重构过程中存在着严重的病态性问题,本文提出了一种改进L1/2正则化算子的电阻抗层析成像算法。该方法采用L1/2范数构建稀疏正则化罚函数,通过布雷格曼交替方向乘子法的迭代算法对新目标函数进行求解,提高算法的性能。为验证算法有效性,使用COMSOL软件设计四种典型CFRP层合板损伤类型并搭建16电极EIT测试系统验证。仿真与实际实验结果表明,与其它算法相比,采用BADMM迭代算法求解L1/2正则化方法提高了图像相关系数,降低了图像误差,有效改善了重建图像的精度,且该方法对噪声具有较强的鲁棒性。     

数字化生物电阻抗成像系统

本文针对生物电阻抗成像技术中模拟滤波及解调环节存在的速度瓶颈和精度问题,设计了数字化生物电阻抗成像系统。系统基于DSP与FPGA协同运行,为硬件升级改进提供了开发空间;研究了基于Cyclone芯片的数字滤波以及数字解调算法;对算法进行了基于Testbench的仿真。系统仿真调试结果表明,该设计提高了系统成像速度和精度。     

基于椭圆几何模型的胸部电阻抗成像

电阻抗成像技术是通过测量生物体表面电压,计算生物体横截面的电阻抗分布。由于生物体的边界形状是各异的,尤其在胸部应用中,建立不同边界形状会影响成像的精度和清晰度,所以构建合适的边界形状是求解EIT问题的前提。根据实际视觉效果,椭圆几何比较符合胸部边界形状,由于圆形几何的构建和有限元划分相当成熟,本文通过保角变换方法将圆形转换为椭圆几何,并分别进行两种几何与原始胸部形状的分析比较,实验结果表明,在求解正问题时建立椭圆边界形状分析胸部结构精度高,在求解逆问题时重建误差小。     

注入电流式磁声成像平面模型的逆问题研究

注入电流式磁声成像是电阻抗成像和超声成像相结合的一种新型成像技术,具有电阻抗成像的高对比度和超声成像高分辨率的优势,是一种有望获得高质量图像的生物电阻抗成像技术,在生物医学成像领域具有广阔的应用前景。作为一种新型成像技术,目前在电导率的重建方面还没有形成完整的体系。针对二维平面模型,提出一种由声场信号准确重建被测样品电流密度的方法。首先采用维纳滤波反卷积方法由超声换能器测量的声场信号重建被测样品原始声场p(r,t),接着利用时间反演法获取声源分布0??(J×B),然后考虑到二维平面模型只有电流密度的两个分量,结合电流连续性定理,从而重建电流密度的两个分量xJ、yJ,最后设计并搭建注入式磁声成像实验平台,利用生物组织进行实验,最终得到猪肉组织的电导率图像,重建结果证明了重建方法的可行性。     

基于内源式电阻抗成像的接地网缺陷诊断逆问题研究

如何实现对接地网局部支路导体的腐蚀缺陷检测是电力部门一直致力于解决的问题。该文研究了基于电阻抗成像(EIT)技术的接地网场域电阻率分布成像方法,并对接地网腐蚀缺陷进行诊断。首先针对接地网的开域场问题,建立其内源式电阻抗成像正、逆问题模型。其次对于其逆问题的病态性,提出一种基于改进正则化的牛顿-拉夫逊迭代方法对接地网的逆问题进行求解;针对接地网场域的大尺寸和土壤与扁钢电阻率的高对比度问题,提出土壤分离和分区成像的方法,提高了图像的分辨率。最后通过实验对接地网的腐蚀缺陷进行了电阻抗成像诊断,实验结果表明该方法能够对腐蚀缺陷进行准确定位,验证了该方法的正确性。     

EMT用于金属结构裂纹图像重建的仿真研究

针对港口企业对港机探伤可视化的需求,进行了电磁层析成像(EMT)技术用于港机金属结构裂纹成像的仿真研究。Landweber迭代算法是一种常用的经典图像重建算法,但用于EMT金属结构探伤成像中则多有不足。为了提高图像重建质量,首先对经典Landweber算法进行了改进,根据传感结构的特点定义了图像重建的"感兴趣区域",通过裂纹定位、移位等过程使其位于"感兴趣区域",然后再进行Landweber图像重建;这种改进后的Landweber图像重建效果较好,但缺点是不能一次成像。然后,基于金属结构裂纹稀疏分布的特性,采用一种稀疏重建方法,即子空间追踪(SP)算法对裂纹进行图像重建,仿真结果表明,SP算法在图像重建质量、算法鲁棒性等方面明显优于经典Landweber算法,且重建过程耗时短,可以一次成像。     

基于均值点展开的单变元降维法在EIT不确定性量化研究中的应用

在电阻抗成像(EIT)技术中,介质参数的不确定性会对正问题计算产生影响,进而影响图像重构,因而,对EIT介质参数不确定性量化的研究具有重要的意义.采用四层同心圆模型和二维圆模型作为仿真算例对EIT正问题进行研究,将电导率分布参数作为无相互作用的随机输入变量,使其服从随机均匀分布,基于均值点展开的单变元降维法(UDRM)计算得到边界电极电压的均值、标准差和概率分布等相关统计信息,分析电导率的不确定性对模型输出边界测量电压的影响,并与蒙特卡罗模拟(MCS)法、混沌多项式展开(PCE)法仿真结果进行比较.结果表明,UDRM能够准确高效地处理低维不确定性问题,且在处理高维不确定性问题时能有效缓解"维数灾难"问题.     

基于谐波状态空间的MMC小信号阻抗建模

模块化多电平变换器(MMC)的小信号阻抗建模是分析基于MMC的电力电子系统谐振和稳定性的关键.针对MMC阻抗建模中不能全面考虑桥臂电流和电容电压中稳态谐波分量的影响问题,引入谐波状态空间(HSS)建模方法来描述多谐波耦合特性.首先对基于HSS的MMC模型进行了介绍.随后在提出的MMC HSS模型的基础上,建立了MMC的小信号阻抗模型,该模型能够包含MMC内部的所有谐波,并全面考虑了交流电压闭环控制方案对其影响.提出的模型揭示了MMC内部动态特性和控制动态特性对MMC阻抗的影响.最后,通过仿真和实验对所提出的阻抗模型进行了验证.     

基于小波神经网络的电容层析成像图像重建算法

电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)技术是一个复杂的非线性问题,针对图像重建问题的病态性,提出了基于小波神经网络的图像重建算法。利用主成分分析法对输入变量(电容测量值)进行降维处理,利用小波神经网络建立电容测量值与成像区域介电常数分布的非线性映射。小波神经网络的神经元激励函数由伸缩和平移因子决定的小波基函数,采用BP算法对网络进行训练,并引入学习率与动量因子的自适应调整方法以加快网络训练的收敛速度。实验结果表明,与典型的反投影及Landweber迭代算法相比,该算法所构图像质量有明显改善。     

基于正则化参数优化和边界聚类的电阻抗成像研究

电阻抗成像是一种无损伤的功能成像技术,由于逆问题具有不适定性、不稳定性等特点,往往存在重构图像的分辨率不高、伪影较大等问题。将Tikhonov和全变量(TV)两种正则化算法的罚函数进行组合应用,提出将粒子群算法用于组合罚函数的正则化参数优化,把图像质量指标(artifact level, AL)作为粒子群算法的适应度值,从而确定最优正则化参数,通过牛顿迭代法获得电导率,为了进一步去除伪影,将Niblack算法与边界聚类算法相结合,对求得的电导率进行处理,得到最终的电导率分布。仿真和实测结果均表明,该方法重建的图像能够更加准确地反映电场内目标物体的位置信息,有效的抑制伪影,提高了重建效果。     

融合动态演变信息的声学三维温度场重建

在声学层析成像方法测量锅炉温度场的应用中,温度场重建算法的精度和速度起着重要作用。建立了三维温度场声学重建的动态模型,提出了同时考虑声学测量信息和温度场动态演变信息的动态重建算法。建立了一个融合声学测量信息、温度场的空间约束及动态演化信息的目标函数,在光滑约束法的基础上构建了反映相邻空间像素位置关系的正则矩阵,采用Tikhonov正则化和优化相结合的方法求解目标函数。仿真模拟研究表明,与最小二乘、代数重建法和标准Tikhonov正则化算法等静态重建算法相比,融合动态演变信息的温度场重建算法的重建速度相仿,而重建精度有显著提高并对于测量数据误差具有更好的数值稳定性,为声学温度场重建提供了一种可行性极高的有效方法。     

基于二元模型的电阻抗成像方法

建立了一种双模型电阻抗成像系统,旨在解决一元模型电阻抗成像系统中耗时较多的问题。基于精细化三维圆柱体模型进行电阻抗正问题分析,采用粗梳三维圆柱体模型进行逆问题求解。在双模型成像系统中,基于稀疏矩阵建立映射公式实现粗疏有限元单元和精细有限元单元的匹配和转换。通过计算机仿真,在该系统中运用基于修正的Laplace Guass‐New ton重建算法可以得到相应的阻抗重建图像,实验结果验证了双模型系统的正确性和可行性。