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肺部电阻抗成像电极阵列优化方法研究
文献摘要：
肺部电阻抗层析成像(EIT)电极阵列的设计是影响系统性能与成像效果的关键因素之一,目前多在规则形状物场、等间距分布的前提条件下对电极阵列进行优化,却并不适用于肺部不规则边界的情况.本文提出基于深度学习的肺部电阻抗层析成像电极阵列优化方法,以电极位置为优化目标,以重建图像相对误差、图像相关系数、敏感场分布的均匀性以及敏感场Hessian矩阵的条件数为网络输入,以阵列电极位置为网络输出,基于DNN网络构建优化模型.实验结果表明,在呼气末和吸气末两种状态下,与传统的电极阵列均匀分布方法相比,基于深度学习的肺部EIT电极阵列优化方法将重建图像相关系数(image correlation coefficient,ICC)分别提高了 33.17％、33.86％,结构相似度(structural similarity,SSIM)分别提高了 14.5％、14.39％,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)分别提高了 26.3％、28.27％.因此可以得出结论,与传统方法相比基于深度学习的EIT电极阵列优化方法更适用于肺部EIT成像.
文献关键词：
肺部电阻抗成像;人体三维胸腔模型;电极位置优化;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
王琦;尹鑫铭;李晓捷;李秀艳;段晓杰;汪剑鸣;张荣华;王化祥
作者机构：
天津工业大学生命科学学院 天津 300387;天津市光电检测技术与系统重点实验室 天津 300387;天津工业大学电气与电子工程学院 天津 300387;天津大学电气工程及自动化学院 天津 300072
文献出处：
引用格式：
[1]王琦;尹鑫铭;李晓捷;李秀艳;段晓杰;汪剑鸣;张荣华;王化祥-.肺部电阻抗成像电极阵列优化方法研究)[J].电子测量与仪器学报,2022(06):55-65
A类：
肺部电阻抗成像,敏感场分布,人体三维胸腔模型,电极位置优化
B类：
电极阵列,阵列优化,电阻抗层析成像,EIT,影响系统,系统性能,成像效果,状物,前提条件,对电极,优化目标,重建图像,Hessian,条件数,阵列电极,DNN,网络构建,呼气,吸气,均匀分布,image,correlation,coefficient,ICC,结构相似度,structural,similarity,SSIM,峰值信噪比,peak,signal,noise,ratio,PSNR,比基
AB值：
0.274473
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