一、电阻抗断层功能成像技术的发展（论文文献综述）
吴翟[1]（2020）在《肺呼吸过程的实时三维电阻抗成像系统研究》文中指出电阻抗成像技术作为一种基于电学层析成像的功能成像方法,在如今的医学成像方法均不能满足医疗监护的实时成像要求下,其检测方法无损无辐射,结构简捷,检测方便,成本低廉且能连续成像,在医学成像领域具有其他方法所不具备的明显优势。针对肺呼吸过程的三维实时成像方法,研究电阻抗图像重建,本文开展了硬件成像系统的构建及性能评估,实时成像的软件设计和实验验证等,具体工作如下:1.针对实时成像要求,提出采用以共轭梯度动态迭代算法为基础的三维电阻抗图像重建流程。基于算法所需先验信息条件构建肺部仿真模型,分析了迭代次数,分层间隔及不同类型图像对EIT成像效果的影响。2.改进制作了基于FPGA的成像系统,实现对被测对象的激励测量及与上位机的实时通讯传输。该硬件系统可实现EIT三维成像的测量模式,激励频率从50KHz至400KHz可调,可以适应三维电阻抗成像要求。系统性能指标评估结果表明硬件测量系统的输出阻抗约为280K欧姆,各通道信纳比（SINAD）最高可达到66.9dB,信噪比（SNR）最高可达69.7dB,各通道测量数据准确率可达到99.8%,能够满足EIT实时成像的要求。3.设计开发基于MATLAB的实时成像软件系统,GUI软件界面读取用户设置的各项参数,依据用户输入发送控制指令,控制硬件测量系统的启动,软件内部的并行运算及同步机制保证基于FPGA的硬件测量系统在采集数据的同时,实时电阻抗软件系统能够进行数据处理和图像重建显示功能。软件系统测试结构表明重建图像分辨率良好,在采集每帧数据时间为40ms,通信波特率为115200,算法迭代次数70次情况下,三维实时成像系统可以达到1fps/s的成像速度,能够进行长时间的EIT实时成像过程。4.完成对运动玻璃棒和人体肺呼吸过程的实时成像验证,通过研究肺呼吸动作的连续重建图像,绘制表征肺部电导率的呼吸帧曲线,为实现EIT三维成像技术的临床监护奠定了良好的理论和应用基础。论文最后对全文工作进行了总结,并依照不足之处提出了改进措施。
韦国恩[2]（2019）在《一种基于高分辨率波达估计算法的电阻抗成像技术研究》文中进行了进一步梳理电阻抗成像技术是一种新型的生物医学成像技术,具有无创、简便、廉价等特点。它通过对置于物体表面的电极施加电流激励,采用图像重构算法在计算机上重构出被测生物体内部的电导率分布图像,从而获取生物体组织器官的病理信息。目前,电阻抗成像技术存在着图像分辨率低、成像质量差的问题,因此,本文主要围绕提高电阻抗成像的图像分辨率进行研究,并提出了一种基于高分辨波达方向估计算法的电阻抗成像技术,该技术利用波达方向估计算法实现电阻抗成像,为解决电阻抗成像逆问题并提高电阻抗成像图像分辨率提供新思路。本文主要完成以下工作:（1）介绍了波达方向估计技术的数学模型,并对相关波达方向估计算法进行详细的介绍和推导。同时,本文提出了一种基于波达方向估计算法的电阻抗成像技术,并详细研究了该技术的信号模型与正问题求解过程。（2）本文提出了一种分辨率高且不需要预估信源数的波达方向估计算法—m-Capon成像算法,该算法可以实现对阻抗变化区域的定位,并在基于MATLAB的EIDORS仿真平台上实现了m-Capon成像算法的仿真。同时,引入分辨率函数、图像质量函数、相似度函数等评价函数,对比等位线反投影算法、高斯-牛顿算法、类-多重信号分类算法、m-Capon算法在不同成像模型和不同信噪比下的成像效果。仿真结果表明,本文提出的利用波达方向估计算法实现电阻抗成像的技术是可行的。同时,与等位线反投影算法、高斯-牛顿算法、类-多重信号分类算法相比,本文提出的m-Capon成像算法具有更好的分辨率、更强的抗干扰能力、更高的图像质量与相似度。
相尚志[3]（2019）在《三维胃动力阻抗检测控制系统设计》文中进行了进一步梳理胃肠疾病属于常见病症,通常伴随着胃动力异常,通过功能性医学成像检测胃动力状态,在疾病治疗过程中起到一定的监护作用。本研究基于生物电阻抗技术为基础建立三维胃动力阻抗检测控制系统,系统采用多层电极探究更丰富的胃阻抗信息,难点在于简化系统结构复杂和提高数据采集效率等。本文主要工作内容如下:（1）通过生物组织的等效模型分析得到其基本电特性,结合离体胃体组织在1KHz2MHz频段内阻抗特性实验,分析激励信号频率与阻抗的关系。针对二维断层成像信息不足,本研究结合电阻抗成像的理论基础和胃动力特点,设计了共48个电极的三维胃动力EIT阻抗检测系统,系统主要包括电极选通模块、信号预处理模块和阻抗信息解调模块等。（2）提高系统采集效率。首先,对多层电极的选通模型进行优化,提出一种基于频率变换的自适应电极选通模型,充分利用有效测量电极和排除无效测量电极,提高系统合理性。在相对激励、相邻采集过程中,通过有效电极窗矩阵选择有效电极,至少能降低系统4.5%的电极选通量,从而减少了重构算法中雅克比矩阵的维数、抑制算法时间复杂度和逆问题病态性。其次,利用幅度和相位检波器AD8302,降低模拟阻抗解调技术在硬件电路的复杂度,提高模块对周围高频信号的抗干扰性。而对于芯片的相位检测极性模糊问题,利用多参考信号交叉解调和相位比较算法得到信号间的具体相位信息。（3）通过设计信号选通模块实验,选通模块精度的相对误差为（-0.0055,0.0122）,并利用单因素方差证明了选通模块对信号的频率和激励电极位置不敏感特性。在阻抗解调模块实验中,对实验电路进行不同频率激励信号下的复阻抗检测,得到了模块的最大幅度误差为3.41dB,最大相位误差为6.86。最后还进行了胃阻抗模拟实验,并给出圆柱型琼脂模型的重构图像。本研究对系统的电极选通模型和阻抗解调模块进行优化设计,并对系统关键模块进行实验和分析,证明了三维胃阻抗信号检测系统的稳定性和有效性,为胃动力检测技术研究取得一定进步。
吴佳铭[4]（2019）在《基于EIT对ARDS的PEEP滴定监测研究》文中研究说明急性呼吸窘迫综合征（ARDS）是重症病人呼吸衰竭的常见原因,特点为顽固性低氧血症和高死亡率。作为ARDS主要的辅助治疗手段,机械通气的直接作用是改善患者的通气情况。通过设定合适的呼气末正压（PEEP）可改善氧合、加速肺组织修复,但若PEEP设定不当会引起呼吸机相关性肺损伤（VALI）。因此,对ARDS患者的肺通气情况进行监测,并指导PEEP值设定,优化通气策略,对预防和降低VALI具有重要的临床意义。现有的临床检测手段如X线、CT等能提供准确的肺组织病变情况,但此类设备由于辐射性等原因无法开展动态检测和实时评估;临床监测手段主要包括动脉血气分析和机械力学参数,然而此类技术均不能提供肺局部通气功能信息。因此,针对ARDS机械通气时肺局部动态监测和评估、降低VALI发生率的需求,需要一种能够应用于床旁快速监测肺通气信息、反映肺局部通气状态从而及时调整通气策略的无创功能成像技术。电阻抗断层成像（electrical impedance tomography,EIT）作为一种动态、快速、无辐射、成本低、操作简单的功能成像技术,可通过连续实时的床旁监护提供局部肺通气信息,在肺部应用方面具有其独特优势。当前,肺部EIT临床研究主要集中于肺通气功能监测、肺灌注监测和机械通气监测三个方面。其中,针对EIT监测ARDS机械通气的方法尚无统一标准,现有的EIT功能图像（functional EIT,fEIT）和指标不能全面表征VALI发展过程,国外在这方面的研究刚刚起步、国内的研究还比较薄弱。因此,本文在回顾国内外ARDS及EIT相关研究的基础上,从EIT监测ARDS指导PEEP设定、降低VALI的需求出发,通过实验平台搭建、软件模块化设计、信号处理、特征指标提取、动物模型实验和临床试验等方法开展了系列研究。主要研究内容包括:（1）搭建了EIT实验平台,建立了数据处理方法基于现有的EIT硬件系统,开发了EIT监测ARDS机械通气的软件平台,该数据后处理平台稳定易用,具备辅助监测、功能信息分析、一维曲线和二维图像显示以及指标提取等功能。本部分建立了数据预处理方法和EIT指标提取方法,优化了与肺单元呼气时间常数相对应的EIT呼气时间常数τpixel指标,并对该指标开展了健康人和COPD的对照研究。结果表明,（?）与肺单元的体积呼气时间常数具有较强的相关性（r=0.773）;（?）指标可有效区分健康组和COPD患者组（p<0.05）,（?）随COPD严重程度递增。结论:（?）指标从肺单元呼气能力的生理物理角度为监测ARDS患者肺通气提供了新思路,为机械通气PEEP设定提供了新指标。（2）EIT监测小猪ARDS模型PEEP滴定的实验研究对小猪ARDS模型开展了EIT监测肺复张和PEEP滴定研究,对各项EIT指标与动态顺应性Cdyn指导的PEEP进行了对比分析。使用油酸静脉注射法复制小猪ARDS模型（n=9）,依次按照PEEP递增法（IP）、压力控制通气法（PCV）和持续性肺膨胀法（SI）实施肺复张和滴定,PEEP由20 cmH2O至0 cmH2O每隔2 cmH2O实施滴定,同步使用PEIT4系统进行EIT监测,记录动态顺应性等呼吸机通气参数。求取GI、ODCL以及t三项指标以评价肺通气分布均匀性、过度膨胀塌陷程度和呼气时间常数。结果表明:相较于传统Cdyn方法,EIT技术为ARDS小猪模型PEEP设定提供了2D可视化图像;EIT各项指标可以对肺复张过程进行动态监测,为PEEP滴定设置合适的PEEP值提供指导;相对EIT的GI和ODCL指标,（?）指标与Cdyn指导的PEEP结果更接近,表明提出的（?）指标对指导PEEP设定、预警VALI有更广泛的应用潜力。（3）EIT监测心脏术后ARDS患者PEEP滴定的试验研究对入组心脏术后机械通气ARDS患者（n=11）开展了EIT监测PEEP滴定研究。机械通气驱动压恒定15 cmH2O,PEEP递增法实施肺复张及PEEP滴定;使用德尔格Pulmovista 500型EIT系统进行同步监测。EIT指标GI、ODCL及（?）分别指导的PEEP值与呼吸机Cdyn指导的PEEP值进行对比,EIT成像结果与CT影像进行对照。结果表明,通过Cdyn指导的PEEP滴定过程,患者在滴定4h、8h后肺动态顺应性、氧合指数出现了较为明显的改善,EIT各指标和Cdyn方法指导的PEEP并无显着差异。影像学对照结果表明,fEIT图像上肺局部通气异常区与CT图像吻合,为EIT动态监测局部肺通气、预防VALI的发生提供了支撑。综上,本研究搭建了EIT肺通气监测实验平台,建立并实现了数据预处理和指标提取方法;优化了EIT呼气时间常数指标,验证了该指标的有效性;分别开展了EIT监测ARDS及PEEP滴定的动物实验和临床试验,与传统顺应性指导PEEP滴定方法进行了对比,验证了EIT在监测及指导PEEP滴定的应用价值。本研究的创新之处在于:1)开展了EIT指导ARDS机械通气PEEP设定的动物及临床实验系列研究,建立了EIT监测ARDS肺复张及PEEP滴定的方法;2)优化了EIT呼气时间常数指标,为fEIT反映肺单元呼气能力及通气不良区域打下了基础,为预警VALI的发生提供了参考。
郝振华[5]（2019）在《肺部疾病诊断电阻抗成像技术研究》文中指出电阻抗成像（Electrical Impedance Tomography,EIT）技术是一种无损伤的可视化成像技术,通过向被测物场的边界施加电激励,测量其电学响应特性,然后利用重建算法反演被测场域内的电导率分布及其图像变化。与诊断肺部疾病的主流成像技术相比,EIT具有无辐射、非侵入、响应快、价格低和便携性等优点,可实现长期连续的床旁监护,在医学监护领域有着诱人的发展前景。本论文针对肺部疾病诊断的EIT技术进行了深入研究,包括EIT传感器系统分析与设计、数据采集系统中的信号处理和基于肺部先验信息的EIT成像算法等。本论文的主要研究工作具体如下:1.针对EIT传感器系统进行了研究。通过对两层/多层EIT传感器的研究发现,存在最优的层间距使得成像效果最佳,采用两层/多层EIT传感器能够有效改善EIT敏感场的“三维效应”,并给出了两层EIT传感器层间测量电压的补偿关系。此外,为解决测量点的动态变化问题,提出并设计了用于人体胸腔EIT的胸腔轮廓数据采集装置、位移测量传感器及相关测量方法。2.针对传统相敏解调（Phase-sensitive Demodulation,PSD）要求参考信号和整周期采样的局限,提出了基于奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）的幅值解调方法。该方法给出了被测信号幅值与有效奇异值之间的数学关系,克服了传统PSD方法的缺点,并通过仿真和实验验证了该方法的有效性和可行性。3.针对冲击噪声抑制的多频PSD进行了研究。在实际的EIT测量系统中,由于心脏跳动、电路/开关切换、外部机械振动等因素的影响,测量信号常被冲击噪声污染。为有效降低冲击噪声对多频PSD的影响,提出了两种降低冲击噪声的多频PSD方法,分别为基于2维中值滤波的多频PSD和基于SVD的多频PSD。数值仿真和实验结果表明,两种方法均能有效降低冲击噪声对多频PSD的影响,并提供具有较高信噪比和较强鲁棒性的解调结果。4.针对肺癌及其转移的监测,提出了一种基于肺部先验信息的Tikhonov正则化算法。仿真和实验验证了肺癌疾病通过EIT的可测性,结果表明,该算法能够有效提高EIT图像的空间分辨率,可用于监测癌变组织及其转移过程。
曲志华[6]（2019）在《机械通气下肺通气与肺灌注的电阻抗断层成像评价方法优化研究》文中研究说明肺脏是进行气体交换的主要器官,良好的气体交换需要充分的肺通气与血流灌注。因而在危重病人的机械通气治疗过程中,医生需要密切关注患者的肺通气与肺灌注状况。然而目前传统的成像手段虽然能够满足临诊断和评估的需要,但由于其辐射性、体积庞大等原因,不适合在床旁对机械通气患者进行监测与评估。电阻抗断层成像（Electrical impedance tomography,EIT）可以对生物体内电阻抗分布或变化进行成像,具有便携、无创、无辐射、实时等优点,因而适宜于在床旁环境评估机械通气患者的肺通气与肺灌注状况。本文的研究工作围绕对机械通气下肺通气与肺灌注评估方法的优化展开,主要内容包括:首先本文对一种基于阻抗顺应性法评估肺通气区域的EIT方法进行了优化,避免使用单一值平台压来计算阻抗顺应性。随后使用优化前后的方法处理了6例急性呼吸窘迫综合症模型小猪的EIT数据,得到的结果与对应的CT数据进行了对比。优化后的过度膨胀占比相对误差减少了24.36±18.29%,塌陷占比相对误差减少了16.41±19.18%,表明本文对目前国际上常用的阻抗顺应性法的优化相对有效。其次本文对基于最大斜率法和基于非负矩阵分解法评估肺灌注分布的两种EIT方法分别进行了优化,对最大斜率法不进行伽马曲线的拟合,而直接对注入盐水后阻抗下降的斜率进行计算;对非负矩阵分解法则是自动选取初始基向量进行迭代,而非手动选取初始基向量。随后使用各自优化前后的方法对7例肺栓塞和7例肺正常术后病人的EIT数据进行处理,从结果上看,两种方法优化前后的结果相差甚微,但优化后的方法明显降低了计算量和手动操作量,表明本文对最大斜率法和非负矩阵分解法的优化相对有效。最后本文提出了EIT肺通气/灌注匹配分布图像的概念,以及过通气占比和过灌注占比的指标,用于评估肺通气/灌注的空间匹配情况。对上述的7例肺栓塞的EIT数据处理后得到平均过通气占比为29.00±7.31%,平均过灌注占比为25.21±8.80%;对上述的7例肺正常的EIT数据处理后得到平均过通气占比为12.44±9.86%,平均过灌注占比为13.01±8.18%,肺正常组的过通气占比和过灌注占比要明显低于肺栓塞组（P<0.01）,证明本研究提出的这两个指标可以用于评估肺通气/灌注空间匹配程度。
刘兆宇[7]（2018）在《胃动力阻抗断层成像的空间模型与算法研究》文中研究指明胃动力异常是胃肠疾病的最重要源头之一,但是由于人们关于胃动力异常的病理生理机制的认识还不够深入,并且缺少可以全面反映胃动力功能的检测方法,目前有关胃肠疾病的预防、治疗不太尽如人意。本文依据人体组织的功能性变化要先于器质性病变的特征,采用一种能用于疾病早期检测的电阻抗成像技术（Electrical Impedance Tomography,EIT）,利用该技术对胃动力进行功能性研究,提取胃动力的电学特性。主要工作内容如下:1.结合边界条件建立EIT正问题的数学模型。根据胃器官和腹腔的解剖学特性,建立人体上腹腔的有限元剖分模型。构建三层电极模型,并建立三种电极激励模型:同层相邻电极激励模型、同层相对电极激励模型、跨层上下电极激励模型,分析研究三种电极激励模型得到的数据结果,提出两种评价参数:边界测量电压敏感性d、边界测量电压动态范围U。利用Comsol Multiphysics软件平台进行仿真,对仿真结果进行分析可以知道:同层电极激励模型的边界测量电压的敏感性和稳定性性能更好,而且在区分胃内容物的效果上同层电极模型比跨层电极激励模型更好;两种同层电极激励模型的结果表示,在评价敏感性方面,相邻激励模型更好,而在测量电压动态范围的评价结果表示相对激励模型的结果值更小,而边界电压动态范围越小,模型的成像质量越好。在不同胃内容物的情况下,相对电极激励模型的参数值差别最大。2.介绍了开放式电极模型,用于与三层封闭式电极模型进行对比,通过对比发现,开放式电极模型的测量电压敏感性更高,但是对于不同电导率的区分能力比较差,而且电压动态范围比较大,相对于封闭式三层电极模型稳定性不足。故综合考虑,封闭式三层电极模型结合相对电极激励模型的方式更符合图像重建的要求。3.采用共轭梯度算法对胃动力阻抗成像进行图像重建。文中对等势线反投影类算法、最速下降算法以及Newton-Raphson算法进行了分析对比,提出适用于本研究图像重建的共轭梯度法。阐述了共轭梯度法的原理及其收敛性证明,得到了10次的最佳收敛次数。利用MATLAB软件进行图像重建计算,首先构建上腹腔模型,利用球体模拟胃器官,改变球体大小模拟胃排空状态,然后经过算法迭代得到了重建图像,并采用两个参数:结构偏离度函数SSIM（X,Y）、图像相关系数a,对重构图像进行了评价。评价结果:采用相对电极激励模型进行计算得到的重建图像的a值与SSIM（X,Y）值都最大,证明相对电极激励模型的成像质量最好。通过正问题及逆问题的研究证明EIT技术能用于胃动力功能成像的检测,明确了同层电极激励模型在胃动力研究中的优势和共轭梯度算法在逆问题求解中应用的可行性。
宋西姊[8]（2017）在《基于超声调制的电阻抗层析成像技术研究》文中研究表明针对传统电阻抗层析成像（Electrical Impedance Tomography,简称EIT）图像重建逆问题严重的不适定性,以及导致的重建图像空间分辨率较低的问题,基于声电效应原理,将电学与超声相耦合,研究基于超声调制的电阻抗层析成像（Ultrasound Modulated Electrical Impedance Tomography,简称UMEIT）新技术。作为一种新的混合成像技术,UMEIT充分利用电学的高对比度优势和超声的高空间分辨率优势,通过增加额外的有效信息,进而从根本上改善传统EIT图像重建逆问题的不适定性,提高重建图像的空间分辨率。论文主要工作如下:（1）针对EIT图像重建逆问题的病态性,分别提出将Tikhonov和总变差正则化相结合的混合正则化算法以及空间自适应总变差正则化算法。通过对总变差正则化算法正则化项作用的研究以及对总变差泛函特性的分析,分别利用自适应权重系数将Tikhonov正则化项和总变差正则化项相结合,利用曲率差作为空间特征指针构建空间自适应的总变差泛函,完成对总变差正则化算法的研究与改进,实现单一物理场EIT的图像重建,为后续多物理场耦合的UMEIT图像重建研究提供坚实的理论基础。（2）针对生物组织声电效应机理研究的问题,提出基于固体力学理论的生物组织声电效应模型。基于固体力学理论,同时考虑体积压缩和热膨胀两个物理过程,从声压改变聚焦域体积导致电导率变化,以及超声波传播过程组织吸收热量热膨胀导致电导率变化两个方面,研究生物组织介质的电学、声学特性对声学激励——电学响应的影响,建立被测介质电学、声学特性与声学激励——电学响应之间的映射模型,实现对生物组织多物理场耦合机理声电效应的研究。（3）针对现有功率密度计算公式的局限性,重新推导由声电效应信号重建功率密度的计算式,提出新的功率密度计算公式。在此基础上,讨论功率密度分布与电导率分布的关系,增强对功率密度分布特性的认识,为基于功率密度的UMEIT图像重建方法的深入研究提供理论基础。（4）针对基于功率密度的图像重建方法的问题,提出基于功率密度的线性化UMEIT图像重建方法。通过推导功率密度和电导率分布之间的雅克比矩阵,将两者间的非线性关系线性化,进而构建基于功率密度的线性化UMEIT图像重建逆问题方程,实现UMEIT的图像重建。图像重建过程分别比较了不同激励方式,相邻激励、相对激励以及垂直激励,对于图像重建结果的影响。结果显示,基于功率密度的图像重建方法在相对激励的电流激励模式下,能够取得更好的图像重建结果。（5）针对UMEIT图像重建问题,提出基于边界测量电压的UMEIT图像重建方法。根据最优化理论,直接构建边界测量电压和电导率分布之间的目标函数,进而实现基于边界测量电压的UMEIT图像重建。通过对不同迭代步数下重建图像的定量分析得出,UMEIT图像重建的收敛速率高于EIT图像重建的收敛速率,并且UMEIT具有更高的重建图像空间分辨率。
吴石增[9]（2015）在《医学影像检测仪器的现状和发展前景》文中提出医学影像检测仪器已成为人体病情临床诊断的重要设备,近些年来,在医院临床应用的医学影像设备主要是X射线断层成像（X-ray Computed Tomography,X-CT）、超声成像（Ultrasonic Tomography）、磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）等。它们的广泛应用,为广大患者病情的诊断起到了举世公认的作用。但是这些仪器本身存在共同的缺陷,它们均属于人体疾病形态病变的诊断设备,不能对人体疾病进行早期诊断。为此,科学家们开始研究能对人体疾病进行早期诊断的电阻抗成像技术,但是电阻抗成像技术也存在不能实用化的缺陷,科学家们继而又开始了克服电阻抗成像缺陷的磁感应式成像、磁共振电阻抗成像和感应式磁声成像技术的研究。本文介绍了这些新技术各自的工作原理、优势和缺陷以及发展前景。
高娜娜[10]（2015）在《数字电极式电阻抗成像技术研究》文中提出电阻抗断层成像（electrical impedance tomography, EIT）技术是近三十年发展起来的新型检测成像技术,与传统的成像技术如如X-射线计算机断层成像（X-ray computerized tomography, CT）和核磁共振成像（magnetic resonance imaging, MRI）相比,具有低成本、便于携带、无损伤、功能成像、医学图像监护等优点,是当今生物医学工程学的重要研究课题之一。其基本原理是利用不同组织、器官或同一组织、器官在不同生理、病理期的阻抗特性（电阻或电导）不同,通过对其表面施加安全驱动电压（电流）,测得响应电位信息,利用算法重建内部电导率分布或其变化的图像。本文构建了以ATmega16单片机为控制核心,八个AD5933为数字电极,nRF24L01为无线通信模块的数字式电阻抗测量系统。本系统采用了将DDS、LPF、ADC、可增益放大器、DSP微处理器内核等单元高度集成为一体的阻抗谱测量芯片AD5933,通过12C接口直接输出各频点下被测阻抗的实部与虚部信息,并对其外围电路进行了扩展,克服了其激励电压为1.98V时,激励与测量端存在的直流分量对未知阻抗的影响,克服了以往电阻抗测量系统由于包含了多个模块使得测量系统结构复杂、集成度低、抗干扰能力差等缺点,简化数据采集系统,提高了成像质量。通常电极与测量系统间、测量系统与计算机间均采用有线电缆传输,使得测量精度受到影响、传输距离受到限制。为了消除该不良影响,本文设计了数字式电极,即将AD5933集成在电极上,缩短了交流弱信号的传输距离,消除了外界干扰,避免了波反射现象；输出的数字信号采用无线通信,传输至计算机,不仅可以实现对未知阻抗进行阻抗测量还可利用高斯牛顿算法实现图像重建。该系统具有集成度高、准确度高、功耗低、成本低、无线传输、便于携带等优点,具有广泛的应用前景。
二、电阻抗断层功能成像技术的发展（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、电阻抗断层功能成像技术的发展（论文提纲范文）
（1）肺呼吸过程的实时三维电阻抗成像系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外的研究动态及发展趋势 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 2 电阻抗成像技术基础 |
| 2.1 电阻抗成像的数学模型 |
| 2.2 电阻抗成像的正问题与逆问题 |
| 2.2.1 正问题 |
| 2.2.2 逆问题 |
| 2.3 电阻抗成像的图像重建算法 |
| 2.4 三维EIT的共轭梯度算法介绍 |
| 3 三维电阻抗模型的构建和仿真成像 |
| 3.1 三维肺部模型的构建 |
| 3.2 仿真成像 |
| 4 三维电阻抗硬件系统的设计与性能指标评估 |
| 4.1 硬件设计 |
| 4.1.1 硬件架构 |
| 4.1.2 激励信号的产生 |
| 4.1.3 响应信号的采集 |
| 4.1.4 信号数据的处理和传输 |
| 4.1.5 测量模式 |
| 4.2 各项性能指标 |
| 4.2.1 系统输出阻抗 |
| 4.2.2 硬件系统的动态性能 |
| 4.2.3 各通道测量偏差 |
| 5 三维电阻抗成像系统并行运算与实时成像方法 |
| 5.1 系统响应时间分析 |
| 5.2 实时成像的工作流程及其实现 |
| 5.2.1 程序的并行运算与同步 |
| 5.2.2 实现方案 |
| 5.3 软件设计及界面功能介绍 |
| 5.3.1 成像软件设计 |
| 5.3.2 界面各功能介绍说明 |
| 5.3.3 软件程序运行说明 |
| 6 三维电阻抗实时成像及图像分析 |
| 6.1 实验装置及测试条件 |
| 6.1.1 装置准备 |
| 6.1.2 测试条件 |
| 6.2 实时动态成像 |
| 6.2.1 运动物体的实时成像 |
| 6.2.2 人体肺呼吸的实时成像 |
| 7 结论 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 论文的创新点 |
| 7.3 论文的不足之处 |
| 8 参考文献 |
| 9 攻读硕士学位期间发表论文情况 |
| 10 致谢 |
（2）一种基于高分辨率波达估计算法的电阻抗成像技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 EIT技术研究背景及意义 |
| 1.2 EIT技术发展水平与发展现状 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 EIT技术理论基础 |
| 2.1 生物医学EIT技术概述 |
| 2.2 EIT技术工作原理 |
| 2.2.1 EIT问题的数学描述 |
| 2.2.2 EIT测量技术 |
| 2.3 EIT硬件系统 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 EIT正问题与逆问题 |
| 3.1 EIT正问题 |
| 3.1.1 EIT正问题数学模型 |
| 3.1.2 有限元计算方法 |
| 3.1.3 有限元剖分 |
| 3.1.4 有限元方程 |
| 3.2 EIT逆问题 |
| 3.2.1 EIT逆问题数学模型 |
| 3.2.2 等位线反投影算法 |
| 3.2.3 Gauss-Newton算法 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于DOA算法的EIT技术 |
| 4.1 基于DOA算法的EIT技术原理 |
| 4.1.1 正问题模型 |
| 4.1.2 信号模型 |
| 4.2 DOA成像算法 |
| 4.2.1 MUSIC-like算法 |
| 4.2.2 m-Capon算法 |
| 4.2.3 DOA算法成像过程 |
| 4.3 EIT实验仿真 |
| 4.3.1 m-Capon算法仿真实现 |
| 4.3.2 图像评价函数 |
| 4.3.3 不同成像算法仿真与评价 |
| 4.4 本章小节 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表、录用论文及参与科研项目情况 |
（3）三维胃动力阻抗检测控制系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 电阻抗技术基础 |
| 1.2 胃阻抗检测国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究进展 |
| 1.3 本文的研究内容及意义 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第2章 生物组织电特性与电阻抗成像 |
| 2.1 生物组织的电特性 |
| 2.1.1 生物组织电特性等效模型 |
| 2.1.2 离体动物胃体组织阻抗特性分析 |
| 2.2 电阻抗成像数学模型 |
| 第3章 系统关键技术研究 |
| 3.1 电极激励模型 |
| 3.1.1 信号传输特性分析 |
| 3.1.2 自适应电极选通模型 |
| 3.1.3 选通模型的优缺点分析 |
| 3.2 阻抗信号解调技术 |
| 3.2.1 增益相位检波器基本特点 |
| 3.2.2 相位模糊解决方法 |
| 3.2.3 相位和幅度检测算法 |
| 3.2.4 信号解调电路设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 系统设计 |
| 4.1 系统总体设计 |
| 4.1.1 系统指标要求 |
| 4.1.2 信号预处理设计方法 |
| 4.2 电流激励源设计 |
| 4.2.1 DDS实现激励源技术 |
| 4.2.2 压控信号电路设计 |
| 4.2.3 电压-电流转换电路设计 |
| 4.3 电极模块 |
| 4.4 信号预处理模块 |
| 4.4.1 电压缓冲与前级放大设计 |
| 4.4.2 信号滤波设计 |
| 4.4.3 后级放大电路设计 |
| 4.5 电源模块 |
| 4.6 系统软件控制设计 |
| 4.6.1 电极选通方法 |
| 4.6.2 增益处理软件控制 |
| 4.6.3 数据传输 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 实验结果与分析 |
| 5.1 电阻网络实验 |
| 5.1.1 不同频率激励实验 |
| 5.1.2 不同激励电极实验 |
| 5.2 阻抗信号解调实验 |
| 5.3 阻抗检测模型实验 |
| 5.4 本章小节 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得成果 |
（4）基于EIT对ARDS的PEEP滴定监测研究（论文提纲范文）
| 缩略语表 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 文献回顾 |
| 1 急性呼吸窘迫综合征 |
| 1.1 ARDS现有诊断和检测技术 |
| 1.2 ARDS治疗技术 |
| 1.3 ARDS监测技术面临的问题 |
| 2 电阻抗断层成像技术概述 |
| 2.1 EIT技术的原理 |
| 2.2 肺部EIT技术发展现状 |
| 2.3 肺部EIT临床研究现状 |
| 3 EIT监测ARDS机械通气的问题与需求 |
| 4 本文的主要研究内容 |
| 第一部分 EIT监测平台和数据处理方法建立 |
| 1 引言 |
| 2 EIT实验平台建立 |
| 2.1 EIT硬件平台 |
| 2.2 肺部EIT分析软件 |
| 3 数据预处理方法 |
| 3.1 通道滤波方法 |
| 3.2 图像重建 |
| 3.3 感兴趣区域识别 |
| 4 EIT指标提取与比较 |
| 4.1 现有EIT指标提取与实现 |
| 4.2 呼气时间常数τ |
| 5 小结 |
| 第二部分 基于EIT技术监测小猪ARDS模型PEEP滴定的研究 |
| 1 研究目的与意义 |
| 2 实验设计 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.3 数据后处理方法 |
| 2.4 统计学方法 |
| 3 实验结果 |
| 3.1 模型验证 |
| 3.2 PEEP递增法EIT监测结果 |
| 3.3 不同肺复张方法结果比较 |
| 4 讨论 |
| 4.1 IP法复张和滴定 |
| 4.2 不同肺复张方法滴定 |
| 5 小结 |
| 第三部分 EIT技术监测心脏术后ARDS患者PEEP滴定的研究 |
| 1 研究目的与意义 |
| 2 实验设计 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.2 实验方法 |
| 3 实验结果 |
| 3.1 指导PEEP结果 |
| 3.2 预后结果 |
| 4 讨论 |
| 5 小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 1 动物实验滴定结果图 |
| 2 临床试验滴定结果图 |
| 个人简历和研究成果 |
| 致谢 |
（5）肺部疾病诊断电阻抗成像技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 电阻抗成像技术简述 |
| 1.2 电阻抗成像技术发展现状 |
| 1.2.1 国外发展现状 |
| 1.2.2 国内发展现状 |
| 1.3 医学电阻抗成像技术的应用 |
| 1.4 课题研究意义及主要挑战 |
| 1.5 论文结构及主要创新点 |
| 第2章 电阻抗成像理论基础 |
| 2.1 EIT敏感场的数学模型 |
| 2.1.1 ERT敏感场 |
| 2.1.2 EIT敏感场 |
| 2.1.3 边界条件 |
| 2.2 EIT正问题与反问题 |
| 2.3 常见的图像重建算法 |
| 2.3.1 灵敏度系数法 |
| 2.3.2 Landweber算法 |
| 2.3.3 共轭梯度算法 |
| 2.3.4 Tikhonov正则化算法 |
| 2.3.5 聚类成像算法 |
| 2.4 阻抗测量等效模型 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 EIT传感器系统分析与设计 |
| 3.1 多层传感器层间距优化 |
| 3.1.1 引言 |
| 3.1.2 层间距优化准则 |
| 3.1.3 EIT传感器仿真模型 |
| 3.1.4 仿真分析 |
| 3.1.5 实验与讨论 |
| 3.2 胸腔轮廓数据采集装置及测量方法 |
| 3.2.1 胸腔轮廓数据采集装置 |
| 3.2.2 位移测量传感器 |
| 3.2.3 测量步骤 |
| 3.3 小结 |
| 第4章 电阻抗成像幅值解调研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究基础 |
| 4.2.1 基于FFT的数字解调 |
| 4.2.2 数字正交解调 |
| 4.2.3 奇异值分解 |
| 4.3 基于奇异值分解的幅值解调 |
| 4.4 数值仿真 |
| 4.5 实验验证 |
| 4.5.1 实验平台 |
| 4.5.2 结果与讨论 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 冲击噪声抑制的多频相敏解调研究 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 基于二维中值滤波的多频相敏解调 |
| 5.2.1 引言 |
| 5.2.2 多频解调策略 |
| 5.2.3 数值仿真 |
| 5.2.4 实验与分析 |
| 5.3 基于奇异值分解的多频相敏解调 |
| 5.3.1 基于Hankel矩阵的SVD |
| 5.3.2 数字PSD |
| 5.3.3 结果与讨论 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 基于肺部先验信息的EIT图像重建 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 研究目的 |
| 6.3 基于先验信息的Tikhonov正则化算法 |
| 6.3.1 先验信息 |
| 6.3.2 基于“EIT+XCT”的肺部图像重建 |
| 6.3.3 可行性分析 |
| 6.3.4 改进的Tikhonov正则化算法 |
| 6.4 仿真和实验 |
| 6.4.1 仿真结果 |
| 6.4.2 实验结果 |
| 6.5 小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（6）机械通气下肺通气与肺灌注的电阻抗断层成像评价方法优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 肺通气与肺灌注评价概况 |
| 1.1.1 肺通气的传统评价方法 |
| 1.1.2 肺灌注的传统评估方法 |
| 1.2 电阻抗断层成像技术发展概况 |
| 1.3 肺部EIT研究现状 |
| 1.4 全文主要内容与章节安排 |
| 第二章 EIT评估肺通气区域方法的优化研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 肺通气区域评估方法介绍 |
| 2.2.1 EIT数据的采集 |
| 2.2.2 EIT数据的预处理 |
| 2.2.3 基于阻抗顺应性评估CL/OD占比的方法 |
| 2.3基于EIT和CT对ARDS小猪肺通气区域的评估实验 |
| 2.3.1 材料与方法 |
| 2.3.2 CT数据的处理方法与结果 |
| 2.3.3 EIT数据的处理方法与结果 |
| 2.3.4 CT与EIT结果的比较与讨论 |
| 2.4 EIT评估肺通气区域方法的优化 |
| 2.4.1 对阻抗顺应性法的优化 |
| 2.4.2 优化结果与讨论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 EIT评估肺灌注分布方法的优化研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 肺灌注分布评估方法介绍 |
| 3.2.1 EIT数据采集与预处理 |
| 3.2.2 基于最大斜率评估肺灌注分布的方法 |
| 3.2.3 基于非负矩阵分解评估肺灌注分布的方法 |
| 3.2.4 对EIT评估肺灌注方法的实现 |
| 3.3 EIT评估肺灌注分布方法的优化 |
| 3.3.1 对MS法的优化 |
| 3.3.2 对NMF法的优化 |
| 3.4 基于注入造影剂的EIT评估人体肺灌注分布实验 |
| 3.4.1 材料与方法 |
| 3.4.2 结果与讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 EIT评估肺通气/灌注空间匹配的研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 肺V/Q空间匹配评估方法介绍 |
| 4.2.1 EIT数据采集与预处理 |
| 4.2.2 V/Q空间匹配的估计 |
| 4.3 对肺V/Q空间匹配评估方法的实验验证 |
| 4.3.1 材料与方法 |
| 4.3.2 结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）胃动力阻抗断层成像的空间模型与算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 生物电阻抗成像技术 |
| 1.1.1 生物组织的电特性 |
| 1.1.2 电阻抗成像技术简介 |
| 1.1.3 国内外研究进展 |
| 1.2 胃动力的研究发展概述 |
| 1.3 本文的研究内容及意义 |
| 1.4 论文内容以及结构安排 |
| 第2章 胃阻抗成像正问题描述及模型建立 |
| 2.1 EIT正问题的求解方法 |
| 2.1.1 EIT正问题的数学模型 |
| 2.1.2 EIT正问题的有限元剖分 |
| 2.2 胃区模型的仿真分析 |
| 2.2.1 胃区模型的建立 |
| 2.2.2 胃区模型的有限元剖分和电极结构 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 电极激励模型建立与仿真研究 |
| 3.1 三层电极激励模型的建立 |
| 3.1.1 电极激励模型 |
| 3.1.2 电极激励模型的评价 |
| 3.2 仿真实验与结果对比 |
| 3.2.1 实验结果 |
| 3.2.2 结果评价 |
| 3.3 开放式电极模型 |
| 3.3.1 开放性电极激励模型 |
| 3.3.2 结果评价与对比 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 胃阻抗成像的重建算法研究 |
| 4.1 重建算法对比分析 |
| 4.1.1 动态成像算法 |
| 4.1.2 静态成像算法 |
| 4.2 胃动力阻抗的逆问题建模 |
| 4.3 共轭梯度法 |
| 4.3.1 算法原理 |
| 4.3.2 算法的收敛性 |
| 4.4 成像结果分析 |
| 4.4.1 图像重建结果 |
| 4.4.2 重建图像结果评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结束语 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 课题展望 |
| 参考文献 |
| 附录 球体直径为4cm的图像重建结果图 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（8）基于超声调制的电阻抗层析成像技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 符号定义 |
| 角标定义 |
| 缩略语说明 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 生物医学成像技术 |
| 1.2.1 现代医学成像技术 |
| 1.2.2 新兴医学成像技术 |
| 1.3 基于超声调制的电阻抗层析成像 |
| 1.3.1 发展历程 |
| 1.3.2 存在的问题 |
| 1.4 论文研究内容与创新 |
| 1.5 论文的主要工作内容与结构 |
| 第2章 电学及声电耦合成像理论基础 |
| 2.1 电阻抗层析成像理论基础 |
| 2.1.1 电阻抗层析成像 |
| 2.1.2 电阻抗层析成像正问题 |
| 2.1.3 电阻抗层析成像逆问题 |
| 2.2 声电效应基本原理 |
| 2.2.1 声电效应 |
| 2.2.2 声电效应机理的研究 |
| 2.3 基于超声调制的电阻抗层析成像理论基础 |
| 2.3.1 基于超声调制的电阻抗层析成像 |
| 2.3.2 基于超声调制的电阻抗层析成像正问题 |
| 2.3.3 基于超声调制的电阻抗层析成像逆问题 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 总变差正则化图像重建算法改进 |
| 3.1 总变差正则化算法 |
| 3.2 算法改进——混合正则化算法 |
| 3.2.1 Tikhonov和 TV正则化结合的混合正则化算法 |
| 3.2.2 仿真结果 |
| 3.2.3 实验结果 |
| 3.3 算法改进——空间自适应总变差正则化算法 |
| 3.3.1 空间自适应总变差正则化算法 |
| 3.3.2 仿真结果 |
| 3.3.3 实验结果 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 生物特性被测场声电效应机理 |
| 4.1 组织声电效应建模 |
| 4.1.1 基于固体力学理论对组织声电效应建模 |
| 4.1.2 仿真条件和结果 |
| 4.1.3 实验条件和结果 |
| 4.2 电场和声场特性对声电效应信号的影响 |
| 4.2.1 电场对声电效应信号的影响 |
| 4.2.2 声场对声电效应信号的影响 |
| 4.3 小结 |
| 第5章 电场与声场耦合场功率密度分布 |
| 5.1 功率密度 |
| 5.1.1 功率密度定义 |
| 5.1.2 功率密度计算 |
| 5.1.3 功率密度分布 |
| 5.2 功率密度分布与电导率分布关系讨论 |
| 5.2.1 功率密度分布与电导率分布关系 |
| 5.2.2 实验验证 |
| 5.3 小结 |
| 第6章 基于超声调制电阻抗层析成像的图像重建 |
| 6.1 基于功率密度的重建方法 |
| 6.1.1 重建方法 |
| 6.1.2 雅克比矩阵计算式推导 |
| 6.1.3 图像重建结果 |
| 6.2 基于边界电压的重建方法 |
| 6.2.1 重建方法 |
| 6.2.2 测量场的灵敏度矩阵 |
| 6.2.3 图像重建结果 |
| 6.3 小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 发表学术论文 |
| 申请授权专利 |
| 参与科研项目 |
| 致谢 |
（9）医学影像检测仪器的现状和发展前景（论文提纲范文）
| 1. 前言 |
| 2几种常用的医学影像诊断仪的诞生和发展 |
| 2.1 、X射线影像诊断仪诞生和发展 |
| 2.2核磁共振成像仪诞生和发展 |
| 2.3超声成像诊断仪诞生和发展 |
| 3医学影像诊断仪的性能指标 |
| 3.1分辨率 |
| 3.1.1分辨率的含义 |
| (1) 、显示屏幕的性能指标 |
| (2) 、对人体组织最小尺寸的识别力 |
| 3.1.2几种常用医学影像诊断仪的分辨率 |
| (1) X- 射线成像仪的分辨率 |
| (2) 超声影像诊断仪的分辨率 |
| (3) 核磁共振的分辨率 |
| 3.2对比度 |
| 3.2.1对比度的含义 |
| (1) 显示屏幕的性能指标 |
| (2) 对人体组织颜色的识别力 |
| 3.2.2几种常用医学影像诊断仪的对比度 |
| 3.3几种常用医学影像仪器的优势和缺陷比较 |
| 3.3.1X射线胸透仪和X-CT |
| 1) 优势 |
| 2) 缺陷 |
| 3.3.2磁共振影像诊断仪 |
| 1) 优势 |
| 2) 缺陷 |
| 3.3.3超声波影像诊断仪 |
| 1) 优势 |
| 2) 缺陷 |
| 3.3.4共同缺陷 |
| 4人体功能成像仪器的研究和发展 |
| 4.1电阻抗成像 ( Electrical Impedance Tomography, ) EIT |
| 4.1.1电阻抗成像的原理 |
| 4.1.2电阻抗成像的研究和进展 |
| 4.1.3电阻抗成像的优势和缺陷 |
| 1) 优势 |
| 2) 缺陷 |
| 4.2磁感应断层成像 |
| 4.2.1工作原理 |
| 4.2.2优缺点 |
| 1) 优点 |
| 2) 缺点 |
| 4.3感应式磁共振电阻抗成像 |
| 4.3.1工作原理 |
| 4.3.2优缺点 |
| 1) 优点: |
| 2) 缺点 |
| 4.4感应式磁声成像 |
| 4.4.1工作原理 |
| 4.4.2优缺点 |
| 1) 优势 |
| 2) 缺陷 |
| 4.4.3研究现状 |
| 5结束语 |
（10）数字电极式电阻抗成像技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 前言 |
| 1.1 电阻抗断层成像技术的概述 |
| 1.2 EIT技术的国内外发展 |
| 1.3 EIT技术的难点 |
| 1.4 本论文的组织形式 |
| 2 电阻抗成像理论基础 |
| 2.1 EIT技术基本原理 |
| 2.2 EIT数学模型 |
| 2.3 EIT的正问题 |
| 2.4 EIT的逆问题 |
| 2.5 图像重建算法 |
| 2.5.1 动态图像重建算法 |
| 2.5.2 静态重建算法 |
| 3 数字式生物电阻抗与电阻抗断层成像测量系统 |
| 3.1 硬件系统设计 |
| 3.2 AD5933工作原理 |
| 3.2.1 激励信号产生模块 |
| 3.2.2 接收采样模块 |
| 3.2.3 DFT模块 |
| 3.2.4 系统时钟 |
| 3.3 电极阵列 |
| 3.3.1 环形电极阵列 |
| 3.3.2 线电极与复合电极 |
| 3.3.3 电极数的选择 |
| 3.3.4 激励/测量模式 |
| 3.4 基于AD5933的数字式电极 |
| 3.4.1 电极工作模式 |
| 3.4.2 隔直与缓冲电路 |
| 3.4.3 反馈电阻的选择 |
| 3.4.4 晶振的选择 |
| 3.5 EIT无线测量系统 |
| 3.5.1 控制器的选择 |
| 3.5.2 无线通信模块 |
| 3.5.3 电路板设计 |
| 3.6 软件设计 |
| 3.6.1 AD5933软件设计 |
| 3.6.2 无线部分软件设计 |
| 3.6.3 整体软件设计 |
| 4 系统性能测试及物理实验 |
| 4.1 阻抗计算及标定 |
| 4.2 系统信噪比与系统精度的测试 |
| 4.3 动物组织阻抗测量 |
| 4.4 用实验圆桶进行测试 |
| 5 结论 |
| 6 展望 |
| 7 参考文献 |
| 8 论文发表情况 |
| 9 致谢 |
四、电阻抗断层功能成像技术的发展（论文参考文献）
- [1]肺呼吸过程的实时三维电阻抗成像系统研究[D]. 吴翟. 天津科技大学, 2020(08)
- [2]一种基于高分辨率波达估计算法的电阻抗成像技术研究[D]. 韦国恩. 广西大学, 2019(02)
- [3]三维胃动力阻抗检测控制系统设计[D]. 相尚志. 重庆邮电大学, 2019(02)
- [4]基于EIT对ARDS的PEEP滴定监测研究[D]. 吴佳铭. 中国人民解放军空军军医大学, 2019(06)
- [5]肺部疾病诊断电阻抗成像技术研究[D]. 郝振华. 天津大学, 2019(06)
- [6]机械通气下肺通气与肺灌注的电阻抗断层成像评价方法优化研究[D]. 曲志华. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [7]胃动力阻抗断层成像的空间模型与算法研究[D]. 刘兆宇. 重庆邮电大学, 2018(01)
- [8]基于超声调制的电阻抗层析成像技术研究[D]. 宋西姊. 天津大学, 2017(01)
- [9]医学影像检测仪器的现状和发展前景[A]. 吴石增. 2015年现场检测仪器前沿技术研讨会论文集, 2015
- [10]数字电极式电阻抗成像技术研究[D]. 高娜娜. 天津科技大学, 2015(02)