基于微分进化算法的脑部阻抗成像技术研究

发布时间：2017-04-08 16:34

  本文关键词：基于微分进化算法的脑部阻抗成像技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：阻抗成像技术是一种基于生物内部电阻抗分布的成像技术,属于无创生物检测技术的重要分支。因其无创性和早期诊断的优势成为目前生物医学领域的研究热点,其无损检测在工业检测和地质探测方面也应用广泛。生物组织所具有的电学特征是生物组织器官、神经活动所产生的,是生物体的基本生理特征之一。不同组织的生理活动和组织形态的差异相对明显,电学特性也存在很大不同,根据这些电学现象,还原内部生理性组织活动,判断生物内部组织器官的生理、病理状态,帮助人类了解生物各个组织器官的工作机制,为临床诊断提供检测依据。本文主要对电阻抗成像(Electrical Impedance Tomography,EIT)和磁共振电阻抗成像(Magnetic Resonance Electrical Impedance Tomography,MREIT)的逆问题重构算法进行研究。此次研究的主要工作和研究内容如下:首先介绍医学影像技术的发展历程,阐述传统医学检测技术的优势和面临的问题,对阻抗成像的发展机遇以及研究意义背景做出介绍。其次介绍ANSYS有限元分析软件,阐明该有限元计算分析软件的优点及剖分准则的选取,根据MRI扫描大脑内部和边界信息构建真实模型。为验证算法的有效性降低仿真实验次数,头球模型先于真实模型验证算法。最后介绍EIT和MREIT的算法重构,算法重构均采用启发式微分进化算法(Differential Evolution,DE),针对微分进化算法在进化后期进化效率较低的现象,采取动态调整控制参数模型的方法对算法进行调整。本研究提出基于DE算法启发式DE算法,该算法在EIT和MREIT仿真重构中均表现出较好的结果。在MREIT重构中仅利用单一方向的磁感应强度数据重构出头球模型和真实模型的电导率分布,精确定位颅内深层浅层病变组织,分辨率较EIT已有很大的提高。
【关键词】：阻抗成像 脑部病变 有限元分析 电流激励 磁感应强度 启发式微分进化 电导率
【学位授予单位】：中国计量大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R318;TP18;TP391.41
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-13
• 1 绪论13-22
• 1.1 研究背景及意义13-15
• 1.2 国内外研究现状15-20
• 1.2.1 EIT研究现状15-17
• 1.2.2 MREIT研究现状17-20
• 1.3 章节安排20-22
• 2 有限元仿真模型22-27
• 2.1 ANSYS建模22-24
• 2.2 仿真模型建立24-26
• 2.3 病变组织模型26-27
• 3 基于线性调整策略DE算法的EIT重构研究27-41
• 3.1 EIT成像原理27-32
• 3.2 EIT逆问题求解32-33
• 3.3 EIT成像算法研究33-35
• 3.3.1 基本微分进化算法33-34
• 3.3.2 启发式微分进化算法34-35
• 3.4 EIT三维仿真研究35-39
• 3.4.1 算法参数设置35-36
• 3.4.2 重构结果分析36-39
• 3.5 本章小结39-41
• 4 基于不同参数策略DE算法的MREIT研究41-54
• 4.1 MREIT成像原理42-44
• 4.2 MREIT正问题研究44-45
• 4.3 MREIT重构仿真研究45-47
• 4.3.1 MREIT重构算法45-46
• 4.3.2 MREIT图像重建46-47
• 4.4 MREIT重构算法改进47-52
• 4.5 本章小结52-54
• 5 总结与展望54-56
• 5.1 工作总结54-55
• 5.2 展望55-56
• 参考文献56-60
• 作者简介60

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本文编号：293247