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基于深度学习的EIT图像重建算法研究的开题报告
一、研究背景
电阻抗成像（ElectricalImpedanceTomography，EIT）是一种非invasive的成像技术，可以通过对生物体传导电流进行监测得到物体内部电阻率分配情况，因此被广泛应用于医学领域。EIT技术具有成本低、无辐射等优点，但由于其成像过程中存在噪声干扰，以及传感器数量有限等问题，导致其成像质量不佳，所以对EIT图像重建算法研究有着较高需求。
随着深度学习技术的发展，其在图像处理领域已经得到了广泛应用，为解决EIT图像重建问题，引入深度学习技术是一种可行的思路。因此，本文将研究基于深度学习的EIT图像重建算法，旨在提高EIT成像结果的可视化效果和信号质量。
二、研究目的和意义
EIT技术在医疗领域有着广泛的应用，但由于其成像过程中存在多种干扰和误差，导致EIT成像结果的精度较低，信号质量差。而通过深度学习的技术实现EIT图像重建，可以有效提高其成像的准确性和图像清晰度，减少误判，为医学领域提供更为准确和可信的诊断手段。
三、研究内容和方法
1.研究EIT成像模型及原理，分析EIT成像过程中存在的问题，探究深度学习技术在EIT图像重建中的应用。
2.构建EIT数据集，进行特征提取并对EIT数据进行预处理。
3.设计基于深度学习的EIT图像重建算法，结合卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的思想，将重建问题转换为一个图像转换问题，将驱动电流数据转换为图像数据，从而实现非结构化数据的重构。
4.对深度学习模型进行训练和优化，包括设计模型结构、确定超参数、选择优化器等。
5.对比不同算法的成像质量和计算效率，并将其与传统算法进行比较。
四、研究预期结果
本文将采用深度学习技术实现EIT图像重建，并通过对比实验证明其成像结果的可靠性和效果优越性。同时，此研究为其他领域也提供了类似问题的解决参考。
五、结论
本研究将基于深度学习技术探究EIT图像重建问题，旨在提高EIT成像的可靠性和图像质量。针对EIT技术中存在的多种干扰和误差，本文将尝试通过卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的结合，将驱动电流数据转换为图像数据实现非结构化数据的重构。本研究预期成果具有重要的理论和实际应用意义。