| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-26页 |
| 1．1 生物学与电学的相互作用 | 第12-16页 |
| 1．1．1 生物组织的电特性 | 第12-15页 |
| 1．1．2 电流的生物效应 | 第15-16页 |
| 1．2 电阻抗成像技术简介及国内外研究现状 | 第16-22页 |
| 1．2．1 成像方法 | 第16-18页 |
| 1．2．2 成像仪器 | 第18页 |
| 1．2．3 电阻抗成像技术的应用 | 第18-21页 |
| 1．2．4 电阻抗成像技术的难点 | 第21-22页 |
| 1．2．5 国内研究动态 | 第22页 |
| 1．3 本课题的研究意义 | 第22-24页 |
| 1．3．1 医学临床需要能用于监护的成像技术 | 第22-23页 |
| 1．3．2 现有的成像技术都不能用于图像监护 | 第23页 |
| 1．3．3 电阻抗成像技术在功能图像监护方面的优势 | 第23-24页 |
| 1．4 本论文研究的目的及内容 | 第24-26页 |
| 2 电阻抗成像正问题研究 | 第26-42页 |
| 2．1 数学模型和有限元模型 | 第27-29页 |
| 2．2 场域电导率分布变化对边界电位的影响 | 第29-34页 |
| 2．2．1 场域内某一区域电导率增加 | 第30-32页 |
| 2．2．2 场域内电导率变化区域扩大 | 第32-33页 |
| 2．2．3 场域内不同区域电导率改变 | 第33-34页 |
| 2．3 一维电阻抗测量方法及临床应用 | 第34-40页 |
| 2．3．1 无创脑血肿、水肿动态监护仪 | 第34-37页 |
| 2．3．2 电流穿透颅骨动物实验 | 第37-39页 |
| 2．3．3 临床应用研究 | 第39-40页 |
| 2．4 本章小结 | 第40-42页 |
| 3 动静态电阻抗成像技术研究 | 第42-110页 |
| 3．1 理论基础 | 第42-47页 |
| 3．2 数据获取方法 | 第47-51页 |
| 3．2．1 最佳电流注入 | 第47-48页 |
| 3．2．2 电流注入及电压测量 | 第48-51页 |
| 3．3 动态电阻抗成像技术研究 | 第51-84页 |
| 3．3．1 等位线反投影算法原理 | 第51-59页 |
| 3．3．1．1 反投影重建算法的物理概念 | 第51-57页 |
| 3．3．1．2 等位线反投影算法原理 | 第57-59页 |
| 3．3．2 等位线反投影算法及程序的实现 | 第59-64页 |
| 3．3．3 等位线滤波反投影算法 | 第64-66页 |
| 3．3．4 等位线反投影算法性能研究 | 第66-83页 |
| 3．3．4．1 灵敏度研究 | 第66-69页 |
| 3．3．4．2 有限元模型对重建图像的影响 | 第69-71页 |
| 3．3．4．3 权系数W对重建图像的影响 | 第71-75页 |
| 3．3．4．4 电流注入方式对重建图像的影响 | 第75-76页 |
| 3．3．4．5 电极数对重建图像的影响 | 第76-77页 |
| 3．3．4．6 抗噪声性能 | 第77-83页 |
| 3．3．5 小结 | 第83-84页 |
| 3．4 静态电阻抗成像技术研究 | 第84-106页 |
| 3．4．1 牛顿法 | 第84-87页 |
| 3．4．2 用牛顿法构造静态电阻抗成像重建算法 | 第87-91页 |
| 3．4．2．1 数学物理模型 | 第88页 |
| 3．4．2．2 静态电阻抗成像重建算法中牛顿法的构造 | 第88-91页 |
| 3．4．3 NOSER算法 | 第91-92页 |
| 3．4．4 基于NOSER算法的快速静态电阻抗成像算法——“一步牛顿法” | 第92-101页 |
| 3．4．4．1 雅可比矩阵J的修正 | 第92-93页 |
| 3．4．4．2 一步牛顿法的实现 | 第93-101页 |
| 3．4．5 图像重建实例 | 第101-105页 |
| 3．4．6 抗噪声性能 | 第105-106页 |
| 3．5 本章小结 | 第106-110页 |
| 4 脑血肿动态监护仿真研究 | 第110-116页 |
| 4．1 模型建立 | 第111-112页 |
| 4．2 脑血肿发展过程仿真 | 第112-113页 |
| 4．3 颅骨的屏蔽作用 | 第113-115页 |
| 4．4 本章小结 | 第115-116页 |
| 5 实时电阻抗成像系统及实验研究 | 第116-146页 |
| 5．1 电极的设计 | 第116-118页 |
| 5．2 水槽的设计 | 第118-119页 |
| 5．3 硬件系统 | 第119-120页 |
| 5．4 软件系统 | 第120-127页 |
| 5．4．1 软件界面 | 第120-122页 |
| 5．4．2 数据读取 | 第122页 |
| 5．4．3 串口通讯 | 第122-123页 |
| 5．4．4 重建图像显示 | 第123-127页 |
| 5．5 数据结构 | 第127-129页 |
| 5．6 实验结果 | 第129-135页 |
| 5．6．1 动态电阻抗成像 | 第129-132页 |
| 5．6．2 静态电阻抗成像 | 第132-135页 |
| 5．7 人体实测数据的图像重建 | 第135-137页 |
| 5．8 国外人体实测数据的图像重建 | 第137-138页 |
| 5．9 实验数据分析 | 第138-144页 |
| 5．9．1 测量数据的稳定性 | 第139页 |
| 5．9．2 水槽实验数据分析 | 第139-142页 |
| 5．9．3 人体实测数据分析 | 第142-144页 |
| 5．10 本章小结 | 第144-146页 |
| 6 三维电阻抗成像方法研究 | 第146-154页 |
| 6．1 数学模型 | 第146-147页 |
| 6．2 三维有限元模型及电极排列 | 第147-148页 |
| 6．3 等位面反投影算法及实现 | 第148-149页 |
| 6．4 三维电阻抗成像重建实例 | 第149-152页 |
| 6．4．1 1个目标 | 第149-150页 |
| 6．4．2 4个目标 | 第150-151页 |
| 6．4．3 8个目标 | 第151-152页 |
| 6．5 本章小结 | 第152-154页 |
| 7 结论与展望 | 第154-158页 |
| 致谢 | 第158-160页 |
| 参考文献 | 第160-174页 |
| 附录A 二维电阻抗成像中的有限元方法 | 第174-180页 |
| 附录B 三维电阻抗成像中的等参元有限元法 | 第180-188页 |
| 附录C 全选主元高斯消元法 | 第188-190页 |
| 附录D 国外人体实测数据 | 第190-192页 |
| 附录E 作者在攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第192-193页 |
