| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题应用背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 EIT技术的发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 EIT技术常用图像重建算法 | 第13-15页 |
| 1.2.3 EIT技术的难点 | 第15-16页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 EIT技术及正问题 | 第17-32页 |
| 2.1 EIT系统描述 | 第17-18页 |
| 2.2 EIT技术的数学描述 | 第18-20页 |
| 2.2.1 EIT数学模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 边界条件 | 第19-20页 |
| 2.3 正问题分析 | 第20-23页 |
| 2.3.1 EIT正问题的有限元建模 | 第20-22页 |
| 2.3.2 灵敏度矩阵的计算 | 第22-23页 |
| 2.4 EIT正问题的数值仿真 | 第23-31页 |
| 2.4.1 敏感场内的电势分布 | 第24-26页 |
| 2.4.2 介质分布对边界电极电位的影响 | 第26-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 EIT逆问题及差分成像算法研究 | 第32-44页 |
| 3.1 EIT逆问题分析 | 第32-35页 |
| 3.1.1 EIT逆问题病态性分析 | 第33-34页 |
| 3.1.2 电极数量对EIT逆问题病态性的影响 | 第34-35页 |
| 3.2 几种典型的差分EIT重建算法 | 第35-40页 |
| 3.2.1 截断正则化算法 | 第35-36页 |
| 3.2.2 迭代Landweber算法 | 第36-37页 |
| 3.2.3 Kalman滤波算法 | 第37-40页 |
| 3.3 图像重建效果对比 | 第40-43页 |
| 3.3.1 静态目标重建 | 第40-42页 |
| 3.3.2 动态目标重建 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 EIT的渐消扩展Kalman滤波算法 | 第44-54页 |
| 4.1 多次测量下图像重建效果下降的原因 | 第44页 |
| 4.2 扩展Kalman滤波算法 | 第44-46页 |
| 4.3 渐消扩展Kalman滤波算法 | 第46-48页 |
| 4.3.1 渐消因子分析 | 第47页 |
| 4.3.2 渐消因子选取 | 第47-48页 |
| 4.4 图像数值仿真 | 第48-53页 |
| 4.4.1 EIT重建图像评价指标 | 第49-50页 |
| 4.4.2 动态目标仿真实验 | 第50-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 婴儿肺部重建仿真实验 | 第54-65页 |
| 5.1 EIDORS3.8 概述 | 第54-60页 |
| 5.1.1 EIDORS3.8 基本架构 | 第54-57页 |
| 5.1.2 基于EIDORS3.8 的EIT有限元模型建立 | 第57-60页 |
| 5.2 婴儿肺部图像重建实验 | 第60-64页 |
| 5.2.1 婴儿肺部模型的建立 | 第60-61页 |
| 5.2.2 婴儿肺部重建图像及数据分析 | 第61-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |