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生物医学电阻抗图像重建算法研究的中期报告
生物医学电阻抗图像重建算法研究的中期报告
摘要
生物医学电阻抗图像重建是一种非侵入式成像技术，可以用于检测和诊断人体内部的生理和病理情况。本研究旨在开发一种高效准确的电阻抗图像重建算法，包括数据采集、预处理、正向模型和反演模型等步骤。本中期报告对已完成的工作进行总结并展示了初步结果。
首先，我们采集了一组模拟数据和一组实际数据，并进行了预处理，包括去噪、滤波和对齐等步骤。接着，我们在Matlab中实现了正向模型，即计算电阻抗分布在测量表面上的电位分布。最后，我们使用反演算法通过最小化正向模型计算得到的电位分布和实际测量值之间的误差来重建电阻抗图像。
初步结果表明，经过预处理和正向模型计算后，反演算法可以在时间和空间分辨率上得到较高的精度。但是，在处理具体数据过程中，还需要进一步优化算法以提高重建准确性和稳定性。
关键词：生物医学电阻抗图像重建；数据采集；预处理；正向模型；反演模型
Abstract
Biomedicalelectricalimpedanceimagingreconstructionisanon-invasiveimagingtechnologythatcanbeusedtodetectanddiagnosephysiologicalandpathologicalconditionsinsidethehumanbody.Thisstudyaimstodevelopanefficientandaccurateelectricalimpedanceimagingreconstructionalgorithm,includingdatacollection,pre-processing,forwardmodel,andinversionmodel.Thismidtermreportsummarizesthecompletedworkandpresentsthepreliminaryresults.
First,wecollectedasetofsimulateddataandasetofrealdata,andpre-processedthem,includingdenoising,filtering,andalignment.Then,weimplementedtheforwardmodelinMatlab,whichcalculatesthepotentialdistributionoftheelectricalimpedancedistributiononthemeasurementsurface.Finally,weusedtheinversionalgorithmtoreconstructtheelectricalimpedanceimagebyminimizingtheerrorbetweenthepotentialdistributioncalculatedbytheforwardmodelandtheactualmeasuredvalues.
Preliminaryresultsshowthat,afterpre-processingandforwardmodelcalculation,theinversionalgorithmcanachievehighaccuracyintimeandspatialresolution.However,optimizationofthealgorithmisneededforfurtherdatahandlingtoimprovereconstructionaccuracyandstability.
Keywords:biomedicalelectricalimpedanceimagingreconstruction;datacollection;pre-processing;forwardmodel;inversionmodel.