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时间:2018-05-05
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1、基于物理模型的静态电阻抗断层成像初步结果 摘要:目的研究基于物理模型的静态电阻抗断层成像技术.方法使用电阻抗断层成像激励和测量系统Ⅲ获得物理模型上的测量数据,应用正则化校正的Nepedancetomography;physicalphan-tom;staticreconstructedalgorithm Abstract:AIMTostudystaticelectricalimpedancetomog-raphy(EIT)technologybasedonphysicalphantom.METH┐ODSMeasureme
2、ntdatatheelectricalimpedancetomographydrivingmeasuringsystemⅢ.The staticimpedanceimages.RESULTSForseveralkindsofbackgroundsolutionandagarobjectsarystaticEITimagesageofbackgroundsolutionhadparativeevengreyscale.Thereconstructedvalueofbackgroundhadlimitedinanarroages
3、ofagarobjectsages.Multipleobjectscouldbedistin-guishedexplicitly.Thevalueofdrivencurrenthadlittlein-fluenceontheresultimages.CONCLUSIONMeasurementdatasampledbyEITdrivenmeasuringsystemⅢarepre-ciseenoughtoproducethestaticimpedanceimages.Thereg-ularizedreconstructedal
4、gorithmisabletodistinguishtoreobjectsentofstaticimpedanceimaging. 0引言 静态电阻抗断层成像(staticEIT)是电阻抗断层成像技术的一个重要分支,它是在成像目标的某一个横断面的外周施加一定数量的电流激励,并在外周测量其响应电压,然后应用一定的重构算法求出被测目标该断面内部的电阻率绝对值的分布[1].与其对应的,以电阻率变化量的分布为成像结果的称为差动EIT(differenceEIT)或动态(dynamicEIT).sEIT对测量数据的精度要求很高,且
5、其重构算法也非常复杂,因而获得电阻率影像更为困难[1].但是,sEIT能提供成像横截面内电阻率绝对值的分布,所包含的信息量较大,对理论研究和临床诊断具有重要的意义. 1物理模型和硬件系统 我们所用的物理模型为一个仿人体躯干的模型,它是一个圆柱形的槽,内部高100mm,内径300mm,在槽的内表面的中部等间隔地排列了32个复合电极,该电极整体为长方形,高32mm,宽24mm,其中部是一半径为5mm的圆作为驱动电极,用于施加激励电流,外周部分作为测量电极,用于测量响应的电压数据,内外电极间隔1.5mm.槽内注满一定浓度的Na
6、Cl溶液,作为背景电阻率.在溶液中放置不同电阻率值、不同形状和体积的物体作为被测目标.以上整合起来就是我们实验所用的物理模型.实验所用EIT硬件系统,是由我们设计的电阻抗断层成像激励和测量系统Ⅲ.该系统采用电流激励,电压测量方式,驱动模式为临近驱动,临近测量模式;其激励电流频率为47kHz,电流幅值范围是0.16~2.56mA;采用激励信号同步外触发DMA采样方式;测量数据迭加100次后,其精度≤0.5%;在32电极驱动和测量时,所得有效数据量为32×31=992. 2静态成像算法 我们使用正则化校正的Ne[3].目标为
7、一定形状、不同电阻率的琼脂块,其所对应的电阻率也由经验公式获得[3].成像所用的重构模型见Fig1,为同心圆式剖分15层的有限元三角形网格,边界节点64个,总节点数为541,单元数为1016.间隔一点取边界节点,共32点作为驱动和测量电极对应的点[4].相应于直径为30cm的物理模型,每个单元的直径约为1cm,这就是采用现在的这个重构模型的最小空间分辨率约为1cm.由于剖分规模较大,计算所需的时间较长,一般单步迭代约需时230min(计算所用计算机为PentiumII350),所以本文中的结果图像都是第一步迭代的结果. 图
8、1略 Tab1中列出了6种目标参数设置,其静态阻抗成像结果见Fig2,主要结果参数列于Tab2.成像结果按灰度显示,其最大值的灰度等级设为255,而最小值的灰度等级设为0,共划分256个灰阶,每一幅图像在下方给出了灰度指示条.结果图像的外围圆表示模型的边界.由于目前缺少仪器精确测定准确的
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