| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·过程成像技术背景简述 | 第8页 |
| ·电学成像技术发展概况 | 第8-9页 |
| ·生物电阻抗成像技术的发展现状 | 第9-10页 |
| ·EIT 成像算法的研究现状 | 第10-14页 |
| ·EIT 图像重建算法的研究概况 | 第10-12页 |
| ·动态EIT 成像算法的研究现状 | 第12-13页 |
| ·静态EIT 图像重建研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 EIT 的物理模型及其正问题 | 第16-23页 |
| ·EIT 系统描述 | 第16-17页 |
| ·EIT 物理模型 | 第17-20页 |
| ·EIT 敏感场的数学描述 | 第17-19页 |
| ·EIT 的完全电极模型 | 第19-20页 |
| ·EIT 的正问题求解 | 第20-23页 |
| 第3章 基于Tikhononv 正则化的图像重建算法研究 | 第23-38页 |
| ·EIT 逆问题 | 第23-24页 |
| ·Tikhonov 正则化算法 | 第24-31页 |
| ·摄动理论 | 第26-27页 |
| ·离散的Picard 条件 | 第27-29页 |
| ·L-曲线选取正则化参数 | 第29-31页 |
| ·正则化矩阵L 选取及图像重建结果 | 第31-34页 |
| ·广义的Tikhonov 正则化算法 | 第34-38页 |
| ·最大熵算法 | 第35-36页 |
| ·图像重建结果对比 | 第36-38页 |
| 第4章 基于先验知识的肺部电阻抗成像算法 | 第38-54页 |
| ·基于肺部模型结构的成像算法 | 第38-41页 |
| ·基于肺部模型构建Jacobian 矩阵 | 第39-40页 |
| ·图像重建结果 | 第40-41页 |
| ·基于BCM 的成像算法 | 第41-47页 |
| ·基于基函数投影法的逆问题求解 | 第42-43页 |
| ·数值模拟实验 | 第43-46页 |
| ·实际数据重建实验 | 第46-47页 |
| ·基于先验知识的Tikhonov 正则化算法 | 第47-52页 |
| ·构建正则化矩阵L | 第48-50页 |
| ·正则化参数选取 | 第50页 |
| ·数值模拟实验 | 第50-51页 |
| ·实际数据重建实验 | 第51-52页 |
| ·特征数据的提取与分析 | 第52-54页 |
| 第5章 三维EIT 模型及仿真实验 | 第54-62页 |
| ·三维EIT 正问题和逆问题 | 第54-55页 |
| ·三维EIT 正问题 | 第54-55页 |
| ·三维EIT 逆问题 | 第55页 |
| ·三维EIT 模型实验 | 第55-59页 |
| ·圆筒模型实验 | 第55-57页 |
| ·肺部模型实验 | 第57-59页 |
| ·基于先验知识重建肺部三维图像 | 第59-62页 |
| 第6章 总结与建议 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |