电阻抗成像系统的图像重建算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 EIT 技术简介 | 第8-13页 |
| 1.2.1 生物电阻抗成像技术研究的意义 | 第8-10页 |
| 1.2.2 常用 EIT 图像重建算法 | 第10页 |
| 1.2.3 电阻抗成像技术所面临的主要问题和难点 | 第10-11页 |
| 1.2.4 生物电阻抗成像技术国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 电阻抗成像技术原理及其正问题分析 | 第14-26页 |
| 2.1 EIT 问题的物理原理 | 第14-15页 |
| 2.2 被测场域的数学模型 | 第15-17页 |
| 2.3 EIT 系统正问题的有限元法求解 | 第17-25页 |
| 2.3.1 等价变分问题 | 第18页 |
| 2.3.2 场域的有限元离散 | 第18-21页 |
| 2.3.3 有限元网格模型及正问题计算 | 第21-25页 |
| 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 正则化高斯-牛顿算法求解 EIT 逆问题 | 第26-40页 |
| 3.1 EIT 逆问题的非线性 | 第26-27页 |
| 3.2 牛顿类算法分析 | 第27-32页 |
| 3.2.1 牛顿法 | 第27-28页 |
| 3.2.2 高斯-牛顿算法 | 第28-30页 |
| 3.2.3 正则化高斯-牛顿算法 | 第30-32页 |
| 3.3 正则化高斯-牛顿算法的仿真实验与结果分析 | 第32-38页 |
| 3.3.1 构造雅克比矩阵 | 第32-33页 |
| 3.3.2 MATLAB 仿真实验与结果分析 | 第33-38页 |
| 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 PSO-TRGN 混合算法 | 第40-49页 |
| 4.1 标准粒子群算法简介 | 第40-42页 |
| 4.1.1 粒子群算法原理 | 第40-42页 |
| 4.1.2 标准粒子群算法流程 | 第42页 |
| 4.2 PSO 算法在 EIT 图像重建中的应用 | 第42-43页 |
| 4.3 PSO-TRGN 算法 | 第43-45页 |
| 4.4 MATLAB 仿真实验与结果分析 | 第45-48页 |
| 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 EIT 数据采集系统及其成像结果 | 第49-56页 |
| 5.1 EIT 数据采集系统简介 | 第49-51页 |
| 5.2 实测数据进行电阻抗成像实验及其结果分析 | 第51-55页 |
| 5.2.1 电流注入模式 | 第51-52页 |
| 5.2.2 实测数据进行电阻抗成像实验 | 第52-55页 |
| 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第56页 |
| 6.2 下一步工作 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第60-61页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
