3D-EIT图像重建的研究进展
医学影像三维重建技术研究
医学影像三维重建技术研究医学影像三维重建技术是一种将医学影像数据转换为三维模型的技术，可以帮助医生更全面地理解患者的情况，并辅助进行准确的诊断和手术计划。
随着计算机技术的不断发展，医学影像三维重建技术也取得了重要的突破和进展。
本文将详细介绍医学影像三维重建技术的研究进展和应用。
医学影像三维重建技术主要包括两个方面的内容，一是从医学影像数据中提取三维几何信息，二是对提取的几何信息进行可视化处理。
在提取三维几何信息方面，常用的方法包括表面提取、体绘制、容积渲染等。
表面提取是指通过对医学影像进行边缘检测、特征提取等操作，得到物体的表面边界。
体绘制是指将医学影像数据中的体素按照一定的规则堆叠起来，形成三维物体的表面。
容积渲染是指将医学影像数据中各个体素的数值和灰度信息进行合成，生成一个逼真的三维影像。
在可视化处理方面，医学影像三维重建技术主要有两种方法，一是直接将提取的几何信息进行可视化处理，二是将提取的几何信息与实际的医学影像数据进行融合。
直接可视化处理的方法主要包括体绘制、表面渲染、体渲染等，通过对三维几何信息进行颜色、光照等处理，使得医学影像更加符合实际。
融合方法则是将提取的几何信息与原始医学影像数据进行融合，可以将真实的医学影像数据与几何信息进行比较，从而更加准确地进行诊断和手术计划。
医学影像三维重建技术的研究在很多医学领域都有广泛的应用。
其中，最为常见的应用是在影像导航和手术规划方面。
通过对患者的医学影像进行三维重建，医生可以模拟手术过程，提前进行手术规划和操作训练，从而减少手术风险和手术时间，提高手术成功率。
此外，在疾病的诊断和治疗过程中，医学影像三维重建技术也发挥着重要的作用。
例如，可以将病灶的三维模型进行分析，帮助医生更好地了解病变的大小、位置和形态，从而制定更科学的治疗方案。
医学影像三维重建技术的研究还存在一些挑战和难题。
首先，医学影像数据的复杂性和多样性使得准确提取三维几何信息变得困难。
肺部三维EIT模型构建与图像重建研究
肺部三维EIT模型构建与图像重建研究陈晓艳;褚猛丽;常晓敏;章晓洁【摘要】肺部三维电阻抗图像重建是电阻抗成像技术的重要应用之一.利用3D光学云点技术对人体胸腔区域扫描,并融合X图像提供的肺部结构构建肺部三维EIT 仿真模型.根据肺部膨胀及收缩时的电导率先验知识,由COMSOL软件求解获得三维灵敏度矩阵,并在Matlab平台下由共轭梯度迭代算法重建肺部EIT断层图像,进行三维立体重构,获得3D EIT图像.为研究电流敏感场均匀性,设置4组不同电极层间距进行比较仿真实验,结果表明,对于33 cm胸腔区域,电极层间距为8 cm时,成像效果最佳,其最大相关系数为0.810 3,敏感场均匀性为1.869 6×103,结构相似度为0.482 5,灵敏场的均匀性明显改善,有利于图像重建质量的提高.【期刊名称】《中国生物医学工程学报》【年(卷),期】2017(036)005【总页数】5页(P622-626)【关键词】电阻抗成像;肺部三维;图像重建;共轭梯度迭代;先验信息【作者】陈晓艳;褚猛丽;常晓敏;章晓洁【作者单位】天津科技大学电子信息与自动化学院,天津300222;天津科技大学电子信息与自动化学院,天津300222;天津科技大学电子信息与自动化学院,天津300222;天津科技大学电子信息与自动化学院,天津300222【正文语种】中文【中图分类】R318.08EIT是一种新颖的无损成像技术，它根据物体内部组织电特性，对其表面施加安全电压/电流激励，通过测量物体边界电信号，重建物体内部电特性参数的分布及其变化情况［1-2］。
电阻抗成像技术在医学领域、工业领域的应用日趋广泛，尤其在医学领域［3］更为社会各界所关注，如在肺通气监测［4-5］、脑组织变化跟踪［6］、胃排空与收缩状态检测［7］等方面。
目前在国内肺部三维EIT成像研究中，天津大学王化祥小组采用人体胸腔轮廓，但仅局限于二维图像重建；河北工业大学徐桂芝小组利用4层电极在圆柱体边界模型下进行肺部成像，实现了动态肺呼吸过程图像重建［8］；国外的曼彻斯特大学EIT课题小组利用MR图像构建胸腔轮廓模型，并结合分割方法与信息相互计算进行肺部三维图像重建［9］。
燕山大学毕业设计：EIT图像重建技术研究
而多相流检测领域中的层析成像技术一般被称作过程层析成像(Process Tomography,PT)技术，它是医学工程中的层析成像技术与工业技术的要求相结合而形成的[4]。PT技术是在医学CT技术的基础上发展起来的一种新的层析成像技术。
电阻抗层析成像(ElectricalImpedanceTomography，简称EIT)技术是一种基于电阻传感机理的PT技术，它通过测量电阻率的分布获得相介质的分布[5]。相比较之下，虽然EIT技术在图像重建的某些方面比不上传统的医学技术，但由于其成本低、对人体无害、无损成像等特点，被当做一种具有广泛应用前景的功能成像技术。
关键词:EIT技术；正问题；逆问题；有限元法；图像重建
Abstract
Multiphase flow widely exists in many fields, such as power,petroleum, chemical,nuclear energy,food and medicine pared with the singlephase, multiphase flow have interface effect and the existence of phase velocity, the flow characteristics is more complex. Therefore, it’s important to establish a reliable multiphase flow dynamics model, so do the multiphase flow process prediction, design and control.Electrical impedance tomography technology(EIT)is a kind of electrical tomography technology,which can react the internal structure characteristics of object through electrical charcterstics by non contact mode.This paper aims to study the main principle of EIT and electrical impedance tomographyimage reconstruction algorithm what provide a theoretical basis for EIT technology in multiphase flow detection application.
EIT技术的应用领域及研究现状
EIT技术的应用领域及研究现状EIT（Electrical Impedance Tomography，电阻抗断层成像技术）是一种无创、无辐射的医学成像技术，广泛应用于医学诊断、生物学研究、材料检测等领域。
EIT通过测量电流注入对象并测量电压响应来推导出对象内部的电阻抗分布，从而获得对象内部的电阻抗图像。
在医学诊断方面，EIT技术可以用于肺部图像重建，可以监测呼吸机患者的气体分布情况，并可以诊断肺炎、肺水肿等肺部疾病。
此外，EIT还可以用于心脏电阻抗成骑及脑电阻抗成像，可以通过监测心脏和脑部电阻抗变化来诊断心脏疾病和脑部疾病。
在生物学研究中，EIT可以用于研究动植物器官的生理活动，如观察植物根系的水分吸收情况、监测动物心脏的电阻抗变化等。
此外，EIT还可以用于研究细胞培养中的生长和变化情况，对于细胞生物学研究具有重要意义。
在材料检测中，EIT可以用于检测材料中的缺陷、裂纹和内部结构等。
利用EIT技术可以对材料进行非破坏性检测，并能够检测出微小的结构变化，对于材料科学研究和工业生产具有重要意义。
目前，EIT技术在医学、生物学和材料检测等领域的应用研究已经取得了一些进展。
在医学领域，EIT技术已经应用于肺部图像重建和心脏电阻抗成像等方面，并在一些临床中得到了初步的验证。
在生物学研究领域，EIT技术已经被用于观察植物的根系水分吸收、动物心脏电阻抗成像等方面，并且对细胞生长和变化的研究也取得了一些成果。
在材料检测领域，EIT技术已经被应用于金属材料、陶瓷材料以及复合材料等的检测中，并且有相关的商业产品问世。
尽管EIT技术在上述领域有一定的应用，但还存在许多挑战和问题需要克服。
首先，EIT技术的成像分辨率还有待提高，特别是对于复杂的生物组织和材料结构，如肺部和大脑等。
其次，EIT技术需要解决电流注入和电极位置对成像结果的影响问题，以提高成像精度和可重复性。
此外，EIT技术在临床应用中还需要进一步的验证和严格的临床试验，以确保其安全性和准确性。
EIT 技术的应用领域及研究现状
EIT 技术的应用领域及研究现状目前，EIT技术主要有两大应用领域：医学领域和工业领域。
医学领域实验证明：人体各组织的电导率随健康状况的变化而变化，因此一些生理或病理的变化会引起电导率的改变。
特别是在一些病理变化的初期和恢复期。
EIT技术通过贴放于人体体表的电极，可提取与人体生理、病理状态相关的组织或器官的电信息，不仅反映了解剖学结构，重要的是给出功能性的图像结果，这是其他成像技术所欠缺的。
目前的临床研究主要集中在以下几个方面：肠胃与食管功能成像、肺功能成像、脑部功能成像和心脏功能成像等方面。
2005 年，以色列特拉维夫大学的研究人员设计了一套8 电极带、用于检测肺电阻率变化的便携式生物电阻抗监测系统。
通过检测左、右肺电阻率的变化情况，可帮助医生更好地调整患者的用药剂量。
2007 年，韩国庆熙大学（Kyung Hee University）和英国伦敦大学学院（University College London）联合设计了一套数字化多频EIT系统。
该系统采用数字化技术完成了传统EIT系统中的模拟滤波和模拟乘法解调部分，提高了工作速度、降低了噪声。
系统以DSP 作为主控制处理器、FPGA作为协处理器，工作频率范围在10Hz- 500KHz之间。
2008 年，以色列Hebrew 大学和加州大学伯克利分校的研究人员设计了便携式EIT系统。
该系统采用32 个电极带进行电压测量，并将测量结果传送到手机上，再通过手机拨号连接到中央电脑重建图像，最后电脑可将重建图像传回手机供病人查看或供医生诊断。
该项研究成果促进了远程医疗实用化的实现。
国内的EIT技术与国外相比仍有一定差距，还处于探索和发展阶段，但也取得了较好的研究成果。
天津大学研制的TERT- IV 系统具有较快的成像速度，并且已进入了EIT 系统数字化的研究。
2009 年，重庆大学研制了一套开放式EIT系统，该系统针对待测物体为不封闭的情况如乳腺电阻抗成像，目前已进行人体成像的研究。
节点反投影方法在三维EIT模型中的仿真与实验研究
中 国 生
物 医
学
工
程
学
报
Ｖｏ ． １ ３０
２１ ０ １年 １ ０月
Ｃ ｉｅ ｏ ｒａ ｉ ｅ ｉ ｌ ｎ ｉｅｒ ｇ ｈｎｓ Ｊ ｕｎ ｌｆ Ｂｏ ｄｃ ｇｎｅｉ ｅ ｔｂｅ １
节 点 反 投 影 方 法 在 三 维 Ｅ Ｔ模 型 中 的 仿 真 与 实 验 研 究 Ｉ
ｃ ｌｎ ｅ ｄ ｌ ｓ ｓ ｄ ｔ ｉ ｃ ｅ ｓ ｒｏ ｉ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ． Ｔｈ ｎ， ｔ ｅ ｉ ｇ ｓ ａ ｅ ｒ ｃ ｎ ｔｕ ｔ ｄ ｓｎ ｏ ｅ ｂ ｃ ｙ ｉ ｄ ｒ ｍｏ ｅ ｉ ｕ ｅ ｏ ｎ ｒ ａ ｅ ｐ ｉ ｒ ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｅ ｈ ｍａ ｅ ｒ ｅ ｏ ｓｒ ｃ ｅ ｕ ｉ ｇ ｎ ｄ ａ ｋ
水 槽 物 理 模 型 重 建 实 验 。仿 真 实 验 结 果 表 明 ， 之 传 统 的反 投 影 方 法 ， 种 目标 模 型 采 用 节 点 反 投 影 方 法 重 建 的 较 两 总 体 误 差 分 别 降 低 了 ８ ８ ％ 和 ６ ８ ％ ； 物 理 模 型 中 ， 建 图 像 可 清 晰 显 示 目标 物 体 。 所 提 出 的 方 法 有 望 用 于 提 ．７ ．５ 在 重 高 临床 检 测 与监 护 的成 像 质量 。
ｃ ｕ ｅ ｅ ｕ ｔ ｇ ｉ ｏ ｒｒ ｓ ｌ ｔｏ ｆｔ ｅ ｒ ｃ ｎ ｔｕ ｔ ｄ ｉ ｇ ｓ ｎ ｒ ａ ｉ ｇ ｐ ｉｒ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｉ ｅ ｓｂ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ａ ｓ ｓ ｒ ｓ ｌｉ ｎ ｐ ｏ ｅ ｏ ｕ ｉ ｎ ｏ ｅ ｏ ｓ ｒ ｃ ｅ ｍａ ｅ ．Ｉ ｃ ｅ ｓｎ ｒｏ ｉｉ ｆ ｒ ｔｏ ｓａ ｆ ａ ｉ ｌ ｔ ｏ ｎ ｈ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｉ ｇ ｓｑ ａ ｉ ． Ｉ ｈ ｓｐ ｐ ｒ ｈ ｏ ｙ ｏ ａ ｉ ｉ ｇ ｓ ｒａ ｅ ｏ ｏ ｎ ａ ｙ ｖ ｌａ ｅ ｒ ｍ ｉ ｌ ｔ ｎ ｏ ｉ ｒ ｖ ｍａ ｅ ｕ ｌｔ ｙ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ，ｔ ｅ ｐ ｌ ｎ ｍｉ ｌｆ ｔ ｕ ｆ ｃ ｆｂ ｕ ｄ ｒ ｏ ｔ ｇ ｓｆｏ ３Ｄ ｓｍｕ ａ ｉ ｔｎ ｏ
医学图像处理中的三维重建方法与技巧研究
医学图像处理中的三维重建方法与技巧研究概述：三维重建是医学图像处理中一个重要领域，它在提供更准确诊断、制定治疗计划以及研究生物组织结构方面起着关键作用。
本文将介绍医学图像处理中的三维重建方法与技巧的研究进展。
一、基于体素的三维重建方法1. 体素表示法体素是三维空间中的一个离散的点，体素表示法是最常用的三维重建方法之一。
它将医学图像分成小的立方体（体素），通过计算每个体素的属性值来重建物体的三维形状。
2. 体素化算法体素化算法主要分为体素生成和体素优化两个步骤。
体素生成通过确定边界点和连接方法来产生体素网格。
而体素优化则通过平滑和去除无用的体素等技巧提高重建结果的质量。
3. 体素投影重建体素投影重建是将医学图像转换为体素表示，从而实现三维重建的一种方法。
它基于医学图像的切片数据，通过将每个切片映射到体素空间中，从而构建三维模型。
二、基于曲面的三维重建方法1. 计算机辅助设计技术计算机辅助设计技术可以在医学图像上进行操作，通过选择合适的曲面模型来实现三维重建。
这种方法通常使用有限元或有限差分等技术来对曲面进行建模和优化。
2. 曲面重建算法曲面重建算法的核心是从离散的点云数据中重建出光滑曲面。
常见的曲面重建算法包括Marching Cubes、Poisson等。
这些算法通过使用点云的邻域信息来估计曲面法线，并以此构建更完整的曲面模型。
三、多模态图像融合技术在三维重建中的应用1. 多模态匹配多模态匹配是将不同模态的医学图像进行配准和融合的技术，为三维重建提供更全面和准确的信息。
常用的多模态匹配方法包括基于特征点的方法、基于区域的方法等。
2. 空间变换技术空间变换技术可以将不同模态的医学图像对齐到统一的坐标系中，从而实现图像融合和三维重建。
常用的空间变换技术包括刚体变换、仿射变换等。
四、三维重建的应用领域1. 医学诊断与治疗三维重建技术在医学诊断中起到关键作用。
医生可以通过三维重建的可视化结果更准确地观察病灶位置、形状、大小等信息，从而制定更精确的治疗计划。
医学图像处理中的3D重建技术研究与应用
医学图像处理中的3D重建技术研究与应用现代医学在疾病诊断和治疗方面越来越依赖于图像技术。
医学图像处理技术作为一种技术手段，已成为医学领域的重要研究方向之一。
其中，3D重建技术是医学图像处理技术中的一种重要技术手段。
本文将探讨医学图像处理中的3D重建技术的研究与应用。
一、3D重建技术的基本原理3D重建技术是利用计算机处理技术对医学图像进行重建的一种技术手段，它可以将二维医学图像转换成三维物体模型。
其基本原理就是通过对图像进行分析和计算，根据图像的特征和结构等信息，重建出三维医学图像。
3D重建技术的基本流程分为三个阶段。
第一阶段是数据获取，即通过CT、MRI、超声等医学影像设备获取医学图像数据。
第二阶段是数据预处理，即对图像数据进行预处理，包括图像修复、增强、配准等操作。
第三阶段是图像重建，即根据图像数据进行三维重建。
二、3D重建技术的应用3D重建技术在医学领域中有广泛的应用。
以下是几个常见的应用场景：1. 神经外科手术规划：3D重建技术可以将MRI或CT图像转换成三维模型，帮助医生规划手术方案。
医生可以在计算机上模拟手术过程，提前了解手术难度程度，减少手术失败的风险。
2. 正畸矫正：对于口腔颌面科医生来说，通过3D重建技术可以精细地观察牙齿、颌骨等部位的结构和相互关系，为正畸矫正提供更准确的数据支持和治疗方案。
3. 普通外科手术导航：3D重建技术可以提供更加详细的解剖信息，帮助医生更加准确地定位器官、结构等。
将模型与实际手术操作相结合，医生可以准确地探查和治疗部位，提高手术准确性和安全性。
4. 医学教育与科普：通过3D重建技术，医学教育和科普方面可以提供直观、清晰、生动的展示效果。
学生和普通大众可以通过模型进行互动学习和科普，加深对医学知识的理解和认识。
三、3D重建技术的发展趋势随着计算机技术的不断发展，3D重建技术也不断得到升级和改进。
未来，3D 重建技术在医学领域中的应用将会更加广泛。
1. 机器学习与深度学习技术的引入：通过机器学习和深度学习技术，将重建过程自动化，提高重建准确度和速度。
医学图像分析中的3D重建方法研究
医学图像分析中的3D重建方法研究近年来，医学图像分析已经成为医学领域中的一个重要研究方向，它通过对医学影像的处理、分析，提供医生更准确的诊断结果，对于病人的治疗、康复起到重要作用。
其中，3D重建技术是医学图像分析中的一项关键技术，可以将2D图像转化为3D模型，为医生提供更清晰、直观的诊断结果。
本文将介绍医学图像分析中的3D重建方法研究。
一、医学图像的3D重建方法医学图像的3D重建方法主要是基于医学影像，通过对医学影像的处理与分析，生成三维模型。
其中，最常用的方法是基于CT、MRI等医学影像技术。
1. 基于CT影像的3D重建方法CT影像是利用X射线技术生成的医学影像，其优点是分辨率高、骨质结构清晰。
在CT影像的3D重建中，主要采用的方法是基于体素模型的体绘制（Volume Rendering）技术。
具体来说，体绘制技术主要是通过对CT影像进行分层处理，可以得到一个体素数据集，即一个三维填充图像。
通过对该数据集进行可视化渲染，可以获得高质量、逼真的三维模型。
此外，还可以对体绘制的结果进行多维度的剖面重建，以获得更加清晰的医学影像图像。
2. 基于MRI影像的3D重建方法MRI影像是通过利用磁共振技术生成的医学影像，其优点是对软组织、血管等有较好的显示效果。
在MRI影像的3D重建中，主要采用的方法是基于表面模型的曲面重建（Surface Rendering）技术。
具体来说，曲面重建技术主要是通过对MRI影像进行分层处理，可以得到一个二维的轮廓线。
通过对该轮廓线进行闭合处理，可以得到一个表面数据集。
然后，通过对表面数据集进行可视化渲染，可以获得一个逼真、高精度的三维模型。
二、医学影像分析中的3D重建应用医学影像中的3D重建技术在病例分析、手术规划、康复治疗等方面都有广泛的应用。
以下是医学图像分析中的3D重建应用举例：1. 病例分析在病例分析中，医生可以利用3D重建技术对患者的医学影像进行分析，获得更加准确的诊断结果。
医学图像的3D重建算法研究
医学图像的3D重建算法研究一、引言医学图像学是医学中重要的分支之一，对于医学诊断和治疗起到了极其重要的作用。
然而，二维常规成像无法反映全部的病理学信息。
因此，开发三维（3D）医学图像重建算法，具有重要意义。
目前，基于计算机视觉的3D医学图像重建算法已经成熟，能够在医疗诊断、手术模拟和教学等方面为医护人员提供更好的技术支持。
二、3D重建算法的理论基础图像重建的本质是确定由对象散发或反射出来的电磁波（光、声等）的信息。
其中最主要的任务是获取物体的三维空间结构。
3D重建算法可以基于多种不同的成像方式，例如X线、CT扫描、MRI、PET和SPECT等。
其中，CT扫描和MRI是最常见的成像方式，并且由于其高分辨率、高质量和低辐射量被广泛应用。
3D重建算法主要分为以下几种：1. 体素法：体素是三维空间中最小的单位，因此体素法可以重建三维实体的精确表示。
它通过将成像数据中所有体素的强度映射到三维空间中生成一个体素集合。
在此基础上，通过等距插值或其他插值方法将连续的体素值与其坐标映射关系联系起来，从而得到所需的表面或实体。
2. 基于投影的方法：该方法利用由多个角度采集的2D图像来推断出空间中物体的3D结构。
在此过程中，需要对大量的2D图像进行计算，以确定医学图像的3D重建。
3. 体素填充法：该方法是一种快速和高效的3D重建方法，它利用二维图像中的区域生长算法，以及常见的体素填充方法（如Marching Cubes算法，Dual Contouring算法等）将二维图像数据转化为三维模型。
三、3D重建算法的实际应用现代医学图像重建应用于手术模拟、病理学分析、视觉化设计、分子影像学等领域。
其中，手术模拟利用3D重建模型，通过设计和配置手术操作过程和设备等，有助于提高手术效率和手术质量。
病理学分析利用3D重建模型，可以对人体器官进行观察研究，协助医生准确诊断和治疗疾病。
视觉化设计是利用3D重建模型进行医学产品设计和优化。
医学图像的三维重建技术
医学图像的三维重建技术近年来，医学图像技术越来越先进，医学图像三维重建技术应运而生。
医学图像三维重建技术通过将多张二维医学影像叠加，还原成三维图像，可以更加立体地呈现人体器官和病变部位的形态、位置等重要信息，更加直观、高效地为医生和患者提供诊断和治疗的参考。
1. 医学图像三维重建技术的发展历程医学图像重建技术最早起源于二十世纪六七十年代的电影工业。
利用电影影像处理中的数字化技术，研究人员发现可以通过将人体不同方向上的磁共振成像（MRI）切片进行叠加，形成立体结构，这就是医学图像三维重建技术的雏形。
当时，由于计算机技术尚未成熟，重建图像的过程需要耗费大量时间和复杂计算，还存在数据处理量大、存储和传输瓶颈的问题，所以应用较为有限。
随着计算机技术的飞速发展，特别是空间计算机的兴起，医学图像三维重建技术得到了快速发展。
在医学成像领域，计算机断层扫描（CT）和MRI技术的出现，让人们可以获取各种常见的医学图像，例如人体内部结构的图像、血管成像、肿瘤成像等等。
这为医学图像三维重建技术的应用提供了所需的关键技术支撑。
经过多年的发展，医学图像三维重建技术已经相对成熟，可以在各种医学影像领域得到广泛应用。
它不仅广泛应用于人体解剖、心脏和其他器官的评估，还应用于口腔颈部医学、眼部医学、孕产妇等方面，具有政治、社会和经济利益。
2. 医学图像三维重建技术的原理和工作流程医学图像三维重建技术是一种基于数字影像处理、计算机生成的图像处理技术。
一般而言，可以简要概括为以下几个步骤：(1) 根据病人病情采集不同方向上的医学影像，包括磁共振成像（MRI）、放射性同位素扫描（SPECT）、计算机断层扫描（CT）等。
(2) 对图像进行去噪、滤波、增强等预处理，以提高图像质量和信噪比。
(3) 利用数字图像处理算法将多张二维图像进行切片并处理为三位数据，即每个像素点的xyz坐标和灰度值，存储在计算机内存中。
(4) 利用三维可视化软件，将数据转换为三维的立体结构。
燕山大学毕业设计：EIT图像重建技术研究
大脑灰质
大脑白质 纵向心肌
2.8
6.8 1.6-5.8ຫໍສະໝຸດ 血液血浆 脑髓液1.5
0.66 0.65
横向心肌
4.2-5.1
EIT工作原理
• 由于管道或者容器内两相流体各相的组分具有不同的电阻率，因此可以说电阻 率的分布和各相组分的分布是一一对应的。在管道某一横截面的边界等间隔的 布置多个电极,这些电极在测量过程中分别作为电流激励电极和电压测量电极， 轮流对某一电极对施加激励电流作为输入信号，在管道内部建立起敏感场，再 测量其他电极对上的电压信号。当管道内两相流流体流动情况发生变化时，电 阻率的分布也会变化，电流场的分布也随之变化，从而管道边界上的测量电压 也要发生变化。利用边界上电压的变化，通过一系列的成像算法，可以重建出 管道内电阻率分布或者反应电阻率分布情况的灰度的变化，从而了解管道内两 相流流体的流动情况，实现可视化测量。 激励电极对
EIT技术优点
• • • • • 硬件设备体积小、便于携带。 是一种廉价的医学成像技术。 EIT技术不使用射线或核素，对人体无毒害。 是一种无损伤医学图像检测技术。 功能成像。
EIT工作原理
1
2
3
生物学基础
工作原理
系统简介
EIT生物学基础
组织 骨头 脂肪 肺 电阻率（Ω m） 166 21-28 7.3-24 组织 纵向骨骼肌 横向骨骼肌 肝脏 电阻率（Ω m） 1.3-1.5 18-23 3.5-5.5
大，电路的结构比较复杂，因此这种模式使用比较少。
电流驱动：电流驱动的方式可确保输入人体的电流大小符合要求，但高频、高精度的
恒流源制作起来比较困难。
• 电极
• EIT系统电极数目决定了可能的独立测量数目，对定量的图像重建算法而 言，其图像的分辨率是由独立测量数决定的，因此电极数目的增加可以提 高空间分辨率。 例如相邻激励模式下：
EIT技术的研究进展
广 西 轻 工 业
第 １ （ 第 １３ ） ０期 总 ４ 期
Ｇ Ａ Ｇ １Ｏ Ｒ Ａ Ｆ Ｉ ＴＩ ＵＴＹ 计算机 与信 息技术 Ｕ Ｎ Ｘ ＪＵ Ｎ ＬＯ Ｇ Ｄ ＳＲ ＬＨ Ｎ
ＥＩ 术 的研 究进 展 Ｔ技
周 舟 ， 晓 明 胡
（ ． 宁市城 市应 急联 动 中心通 信科 ， 西 南宁 ５ ０ ２ ；． １南 广 ３ ０ ｌ ２南宁市公 安局 第一看 守所 ， 西 南 宁 ５ ０ ２ ） 广 ３ ０ ４
统 中的模拟滤 波和模拟乘法解调部分 ， 高了工作速度 、 提 降低
通过某种图像重构算法 ，便 可计算 出场域 内电导率 的分布 ， 从
而实现可视化检测。
了噪声。 系统 以 ＤＳ Ｐ作为主控制处理器 、 Ｐ Ａ作为协处理器 ， ＦＧ 工作频率 范围在 １ Ｈｚ ５ ０ ｚ ０ 一 ０ ＫＨ 之间。
人查 看或供 医生诊断。 该项研究成果促进 了远程医疗实用化的
实现。
图１ 所示系统的工作 过程为 ： 目标体的表面安装一定数 在 目的电极 ， 利用多路转换开关通过 电极 向成像 目标体注入某一 频率和幅度 的交流电信号 ， 再通过 电压测量单元在其余电极上 测量得到体表边界电压值 ， 最后 由电压值计算 出成像区域 的电 阻抗分布。 Ｅ Ｔ系统具有非侵入 性无损成像 、 Ｉ 功能性 成像 （ 指电 阻抗 成像不仅仅 能反映物质的 内部结构 ， 还能体现 出内部物质在一 定条件下产生变化所代表的功能性信息 ） 、设备简单及使 用方
基础是 ： 不同的物质具有不 同的电导率 ， 通过判 断敏感场 的电
导率分布便可得到物场的媒质分布。
Ｅ Ｔ系统 的实 现 原 理 如 图 １ 示 。 图 中 的 Ｑ 表 示 包 含 有 Ｉ 所
医学影像处理中的3D重建技术研究
医学影像处理中的3D重建技术研究为了更好地帮助医学诊疗工作，近年来医学影像学领域不断涌现出新的影像处理技术。
其中3D重建技术是医学影像处理的重要方向之一，它可以将二维影像转换成三维空间中具体的模型。
这给医生提供了全新的途径去观察病变、诊断等，极大地提高了治疗的成功率。
本文将介绍医学影像处理中的3D重建技术及其研究进展。
一、3D重建技术与医学诊疗在很多医学领域中，如：骨科、口腔颌面外科等临床医学领域，医生需要通过体内图像技术，尤其是医学成像技术，来了解患者病情。
这里所用到的成像技术有：X光、CT、MRI（磁共振成像）等，而3D重建技术就是基于这些成像技术中获得的二维图像数据进行处理，最终呈现出三维重建的效果。
与传统的2D影像相比，3D重建技术可以更加准确地了解病变的位置、大小和形状等，从而更好的帮助医生诊疗决策。
同时，3D重建技术还可以将患者的CT和MRI数据用于手术的模拟，帮助医生在手术前对手术进行全面评估，并制定更合理的手术方案，从而大大降低手术风险。
二、3D重建技术的研究进展1、初始算法最早期的3D重建技术采用的是粗糙的迭代法，该方法通过一系列的像素值来处理，从而构建出3D模型。
这种方法的优点是容易处理和理解，但是制作的3D模型往往不够精准。
2、基于阈值处理算法基于阈值处理算法是采用统计方法，筛选出CT和MRI图像数据中对应的像素点，形成3D模型。
这种方法具有较高的准确性和精度，但处理较为费时，且对噪声敏感。
3、基于分水岭算法基于分水岭算法是一种先进的3D重建技术，其特点是通过一种改进的分水岭算法，将图像转化成基于水平标记的的分割算法。
这种方法具有很高的精度和准确性，并且在处理一些噪声和文化差异方面也有很好的应用。
三、未来的3D重建技术发展方向随着技术的不断发展，未来的3D重建技术将进一步发展和完善。
我们可以期待更加快速、准确和稳定的3D重建技术，以及更完善的人机交互。
这些技术的进步将进一步提高临床医学中的成像技术，推动医学成像领域的不断发展。
基于虚拟现实技术的3D磁共振医学图像重建研究
基于虚拟现实技术的3D磁共振医学图像重建研究随着科技的不断发展，虚拟现实技术越来越受到人们的青睐。
而在医学领域里，虚拟现实技术也得到了广泛的应用，其中就包括了基于虚拟现实技术的3D磁共振医学图像重建研究。
这一研究领域将使得医学图像的处理效果得到大大提升，为医务人员提供更好的辅助诊断、手术设计等服务。
一、基于虚拟现实技术的3D磁共振医学图像的意义3D 磁共振医学图像是医学影像诊断常用的一种手段。
它可以将人体内部的结构以虚拟的形式呈现出来，使得医务人员能够更精确地进行诊断以及制定治疗方案。
但是，在传统的医学影像处理中，常常存在着一些难以解决的问题，例如，医务人员需要大量时间去处理医学影像，同时也容易出现不必要的误诊等状况。
而通过基于虚拟现实技术的3D磁共振医学图像重建研究，这一问题可以得到很好的解决。
这种处理方式可以将医学图像化繁为简，去除医学图像中的干扰因素，并将其以立体的形式呈现出来。
通过这种方式，医务人员能够更直观地观察影像，并且可以深入了解人体内部结构，有效地减少了误诊率，并提高了医学影像处理的效率。
二、基于虚拟现实技术的3D磁共振医学图像的构建方式在基于虚拟现实技术的3D磁共振医学图像重建研究中，主要有两种构建方式，分别是基于四叉树和基于室外场有限元法。
1、基于四叉树基于四叉树构建的3D磁共振医学图像重建研究是一种比较常见的处理方式。
它利用四叉树数据结构将医学影像中的体素按照其灰度值的升序排列，再将其进行分割并逐步细化，最终构建出高质量的三维模型。
这种构建方式可以方便地对医学影像进行处理，并且可以大大降低构建过程中的计算量。
2、基于室外场有限元法基于室外场有限元法构建三维磁共振医学图像则对计算机技术的要求要比基于四叉树更高。
它利用有限元的数值计算方法，对医学影像进行分析和建模。
通过这种计算方法，可以对复杂的医学影像进行准确快速的模拟，并生成高精度的三维磁共振医学图像。
三、基于虚拟现实技术的3D磁共振医学图像在医学领域的应用基于虚拟现实技术的3D磁共振医学图像的应用范围非常广泛，既可以用于手术设计、病因研究，还可以用于医学教育、病例报告等领域。
医学影像的三维重建技术研究
医学影像的三维重建技术研究随着科技的不断进步，医学影像技术也在不断地提高，三维重建技术就是其中之一。
三维重建技术是一种通过计算机将二维图像转换成三维模型的技术，它可以用于医学影像领域中的多种应用。
一、三维重建技术的基本原理三维重建技术是基于医学影像的数据，对图像进行处理，将其转变为三维数字化的建模，通过不同的软件对其进行优化处理，生成三维构型。
具体的实现原理是通过摄像机或者扫描设备获取物体表面或内部的一系列图像，然后通过计算机软件将这些图像经过处理后转化为三维模型。
这个过程可以分为三个大的步骤：1、数据采集：医学影像是三维重建的基础。
通过CT、MRI等技术采集到的影像数据都是一系列的散点数据，需要进行处理才能转化为可呈现的数字模型数据。
2、数据处理：将采集到的数据进行处理，包括去噪、分割、配准、重构等等，最终形成一个数字化的三维模型。
3、数据可视化：将处理好的三维模型进行可视化，应用于各种医学领域。
同时，三维模型还可以应用于医学模拟手术和计算机辅助手术，大大提高了手术的安全性和准确性。
二、三维重建技术的应用及优点三维重建技术在医学领域中的应用，主要有以下几个方面：1、医学教学与科研：三维重建技术可以通过对人体内部器官结构等进行三维重建，帮助医学生更好地了解人体构造，同时还可以辅助医生进行研究和改进诊疗方案。
2、指导手术：通过将手术场景进行数字化模拟，医生可以提前进行计划和策略，避免了手术中的意外情况，提高了手术的准确性和安全性。
3、康复治疗：三维重建技术可以构建出一套3D虚拟人体模型，可以辅助理解以及对疾病进行宏观的分析，为临床人员提供更精确的治疗手段以及更好的康复计划。
三维重建技术相较于传统的二维影像技术具有以下几个优点：1、全方位感知：通过三维重建技术，医生可以更直观地感知人体各种部位的结构及其对周围组织的关系，显然比二维的影像信息要更具有意义。
2、精准可靠：三维重建技术可以将器官、组织等的形状、大小、位置等信息展现出来，一定程度上减少了误判的概率，同时也为医生提供了更精确的治疗手段及相关的研究。
医学影像处理技术的三维重建方法研究
医学影像处理技术的三维重建方法研究近年来，随着医学影像技术的不断发展，医学影像处理技术的三维重建方法研究也得到了广泛关注和研究。
医学影像三维重建是将医学影像数据转化为三维模型，可以为医生提供更直观、全面的信息，帮助医生进行诊断和手术规划等工作。
本文将介绍医学影像处理技术的三维重建方法的研究进展、应用场景和挑战。
1. 研究进展在医学影像处理技术的三维重建方法研究方面，目前已有多种方法得到广泛应用。
其中，基于体素的重建方法是一种常见的方法。
该方法通过对医学影像数据进行体素化处理，然后利用体素之间的关系进行三维重建。
此外，还有基于点云的重建方法，该方法将医学影像数据转化为点云，然后利用点云之间的关系进行三维重建。
此外，还有基于曲面的重建方法，该方法通过将医学影像数据转化为曲面，然后利用曲面之间的关系进行三维重建。
这些方法各有优劣，可以根据具体需求选择适合的方法。
2. 应用场景医学影像处理技术的三维重建方法在医学领域有广泛的应用场景。
首先是在临床诊断方面，医生可以通过三维重建技术更全面地了解患者的病情，进而制定更准确的诊断方案。
其次是在手术规划方面，医生可以通过三维重建技术对患者进行全面的术前模拟，提前规划手术路径和方法，降低手术风险。
此外，在医学科研和教育方面，三维重建技术也有重要作用，可以帮助医生进行科研实验和教学演示。
3. 挑战与展望虽然医学影像处理技术的三维重建方法已经取得了一些进展，但仍然面临一些挑战。
首先是数据质量问题，医学影像数据通常存在噪声和伪影等问题，如何准确地提取有效信息并去除噪声是一个难题。
其次是计算效率问题，医学影像数据通常包含大量的体素或点云，如何在保证结果准确性的前提下提高计算效率也是一个挑战。
此外，医学影像的多样性和复杂性也给三维重建方法带来了一定的挑战，需要开发更复杂的算法和模型来适应不同情况。
展望未来，医学影像处理技术的三维重建方法有望进一步发展和完善。
首先，可以通过引入机器学习和深度学习等方法来提高三维重建的准确性和效率。
医学影像处理中的三维重建技术研究
医学影像处理中的三维重建技术研究三维重建技术是医学影像处理领域中一项非常重要的技术。
它能够将二维影像转化为三维形态来更加精确的进行医学预测和诊断。
在近些年，三维重建技术越来越被广泛应用于医学领域之中，不仅应用于手术前第一次评估，而且在术中或术后的联合手术治疗中也能起到显着的作用。
医学影像处理的三维重建技术是一种通过计算机将二维图像转换成三维模型或成像技术。
该技术利用计算机处理软件和图形学原理，利用成像设备产生的二维影像数据，生成可以分层观察的三维模型图像。
这种技术非常需要熟练的医学专业知识和良好的计算机技能，因为它们显著影响结果准确程度。
在目前的医学研究中，越来越多的研究人员在展开三维成像之前，都会对二维影像进行数字化。
三维重建技术的研究开始于20世纪80年代，它随着计算机科学和医学科学技术的发展而逐渐成熟。
近年来，随着医学成像技术的精度和复杂度的不断提高，对于三维重建技术仍有许多不足之处需要改进，例如如何更精确地重建人体三维结构模型，如何提高三维重建效率、如何适应不同研究体量的差异等等。
一个成功的三维影像重建需要以下基本步骤：首先，采集体素。
这就是医学成像技术中确立空间分辨率的基本操作，也是获得可用于成像处理的数据。
在各种成像技术中，CT和MRI是最常用的体素采集工具。
进入采集环节之后，对于每个采集对象，初始的图像处理涉及到图像的预处理，这可以去除一些和图像增强有关的噪声和变形。
接下来的数据处理环节，涉及到预分割或者需要将数据分割成相对大片的区域，例如器官。
这一步骤的完成直接影响了三维图像的重建质量，因此这一步骤需要非常注意，确保数据的准确性和完整性。
最后，在所有预处理和分割后，我们的目标就是使用计算机三维图形成型技术对形态进行重建，生成包含形态信息的三维图像。
这项工作既包括对重建与修整器官或器材的三维模型，也包括重建整个人体的三维模型，以及整个器官或器材体系。
三维重建技术在医学领域的应用非常广泛，它不仅用于一些医疗设备的制造，甚至可以应用于手术的治疗。
3D医学影像重建与分析技术的研究
3D医学影像重建与分析技术的研究随着科技的不断发展，3D医学影像重建与分析技术正在日益成为医学领域中一项重要的研究课题。
该技术的出现为临床诊断与治疗带来了新的方法与工具，使医生能够更加全面、准确地了解患者的病情，并提供个性化的治疗方案。
本文将探讨3D医学影像重建与分析技术的研究进展、应用领域以及未来的发展方向。
首先，3D医学影像重建技术是指将医学影像数据通过计算机处理和算法重建成三维模型的过程。
这项技术最早的应用可以追溯到上世纪80年代，当时主要利用MRI和CT等设备获得二维影像数据，然后将这些数据转换为三维空间中的立体模型。
随着计算机计算能力的提高以及图像处理算法的不断改进，现在的3D医学影像重建技术已经能够实时地生成高质量的三维模型，为医生提供更加明确的解剖结构信息。
例如，在骨科手术中，医生可以使用3D重建模型来制定更有效的手术计划，减少手术风险和创伤。
其次，3D医学影像分析技术是指通过对3D重建模型的进一步处理和分析，提取出更多的有关患者病情的信息。
这项技术主要依赖于图像处理、模式识别和机器学习等方法。
例如，在肿瘤学中，医生可以利用3D医学影像分析技术来定量评估肿瘤的大小、形状和生长速度，以帮助判断疾病的进展情况和制定相应的治疗方案。
此外，该技术还可以用于虚拟手术模拟，帮助医生在手术前进行全面的规划和预测，提高手术的成功率和患者的康复质量。
3D医学影像重建与分析技术的研究已经在多个领域取得了显著的成果。
首先，该技术在临床诊断中的应用越来越广泛。
例如，在神经科学领域，医生可以利用3D重建和分析技术更好地了解脑部结构和功能，从而帮助诊断和治疗脑部疾病。
此外，在心血管学中，该技术可以用于动脉瘤的诊断和治疗规划，提供精确的测量数据和立体展示。
其次，3D医学影像重建与分析技术还在医学研究中发挥了重要的作用。
例如，在新药研发中，研究人员可以利用该技术来评估药物的疗效和毒性，从而加快药物的开发进程。
未来，3D医学影像重建与分析技术的研究仍有许多有待提高的方面。
生物医学图像三维重建技术应用与研究进程
生物医学图像三维重建技术应用与研究进程摘要：随着我国科学技术的发展，计算机断层扫描、核磁共振成像、超声等医学成像技术得到了广泛应用，在生物医药学领域中，三维重建技术则是以二维图像为基础来生成三维结构的立体形态和空间关系，这样能进一步的为生物医药学提供图像信息。
本文就生物医药学图像三维重建技术应用与研究进程作一综述。
关键字：生物医学；三维重建技术；应用；引言随着我国信息技术的不断发展，信息技术在生物医学图像上的应用也得到了很大的进步，特别是在生物医学图像三维重建技术领域对医学界的影响十分重大。
现阶段如何将信息技术更好的应用到生物医学图像三维重建技术当中，对未来医学影像专业的发展是十分重要的，具有重要意义[1]。
根据生物医学三维重建技术的特点，了解其技术应用的重要性，对于提高生物医学图像三维重建技术的研究水平是关键性的一步，因此重视生物医学图像三维重建技术方面的研究是具有积极意义的[2]。
1生物医学图像三维重建技术的概述生物医学图像三维重建主要包括二维数据采集，即通过采用CT、MRIBCT和超声扫描等设备对研究对象进行扫描获得生物医学图像三维重建原始数据、数据预处理，即对获得对原始数据进行去噪等预处理以突出研究目标、三维重建，即采用三维重建软件建立研究对象的实体模型，为后续医疗诊断等提供准确的数据基础。
2三维重建技术的应用2.1影像数据的三维重建经过计算机的辅助可以将二维图像转化为三维图像，可以实现对生物器官或单细胞进行三维重建，那么这就提高了医生定量病人病体区域的准确性与可靠性。
2.1.1超声数据的三维重建随着超声技术的发展，现阶段我国许多医院都已配备三维超声技术，这项技术能够将二维超声诊断变为了三维图像，可以实现一系列的连续三维图像为医生提供一个动态的三维超声造影，并能够显示病人的血管形状血流情况以及空间结构与走向[3]。
对于肿瘤的诊断更为准确。
但超声三维与CT、MRI相比仍需有许多不足，还需要进一步的改进与完善。
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干
２ ０ ０ １ 年， Ｈ ｙ ａ ｒ ｉ ｃ 等［ ｉ ｔ ］ 将Ｇ ａ ｐ 模型和 Ｎ Ｏ Ｓ Ｅ Ｒ算
法结合在一起， 也取得了较好的成像效果。
０ Ｙ ０ Ｙ ，
Ｅ ０ ０ ｅ ，
在线性条件下区域中电 位中 的拉普拉斯方程为：
３ 几种 ３ Ｄ － Ｅ Ｉ Ｔ成像模型和算法
３ ． １ 全电极模型 全电极模型由以下方程组成： ｖ ＂ （ ａ ｖｕ ） ＝ ０ ， 二 Ｅ ｎ
律加人：
下平面的图像以合适的比 例归 一 化， 升与中间平面 图像相减， 这样就可以消除平面以 外的物体在中问 平面引起的扰动。 １ ９ ９ ５ 年， Ｍ ｏ ｍ ｃ ｅ ｉ 等月 提出了一种用于快速３ ｌ － Ｅ Ｉ Ｔ 成像的直接灵敏度矩阵为 一 法，由于建立灵敏度 矩阵时采用边界元方法， 而边界元力 一 法要求被给定
ｖ ＂ （ （ Ｙ ＋ ｉ ） ＆ ｅ ） ｖ Ｐ （ ） ＝ （ Ｙ ＋ ｉ － Ｅ ） 令＋
‘ 二 ・ ｅ ） ａ ＋ （ ｙ ＋ ｉ ｗ Ｅ Ｊ ｚ ａ ｀ ０ ＝ ０
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根据人体内 不同组织具有不同的电阻 抗这一原理， 通过给人体注人微小的安全电流并测量体表的电
位来重建人体的电阻抗分布图像 ， 从而得到人体内
部的 结构和功能信息。 完整的Ｅ Ｉ Ｔ 系统包括激励和
测量电极阵列、 交流激励源 、 测量电路 、 控制电路 、 数据采集和图像重建单元。 其中图像重建部分是电 阻抗成像系统的关键环节之一。 Ｅ Ｉ Ｔ的图像重建问题是根据边界的测量值重建 出区域内部的电阻抗分布的过程。为了简化计算， 早期的许多 Ｅ ｒ ｒ 研究组的成像都是基于注入电流 被限制在电极平面的假设 ， 将成像 目标看作一系列 的二维断层 ，从环绕平面边界的电极上采集数据。
关键词： 电阻抗成像； 三维； 图像重建； 分辨率
中图分类号 ： Ｒ ３ １ ８ ； Ｒ ３ １ ２ 文献标识码 ： Ａ 文童编号 ： １ ０ ０ １ － １ １ １ ０ （ ２ ０ ０ ３ ） ０ ６ － ０ ２ ６ ５ － ０ ４
王 妍， 任超世
Ｋ ４ 物 ｌ ｋ ＇ ＝ 噬 ５ ｝ １ ｙ １ ２ ０ ３ 生Ｔ ，２ ６ １ Ｆ ％ ６
个 平面１ ６ 电 极， 上 下平而 距中间平面 １ ０ ｅ ｍ 。三个
电极平面的测量结果被独立的用于相应平面的二 维成像。中间平面的物体和中问平面以外的物体在 中间平面的图像重建中均为可见的。 他们提出将 仁
Ｑ ｏ ｄ ＝ ０ ， ｘ Ｅ ａ Ｓ Ｚ ＼ Ｙ ｅ ，
其中， 。为电阻率分布， 。 ‘ 为电位分布的梯度， ｒ ｅ 为边界ａ ｓ １ 的单位外法线， ：为接触阻抗， 乙 为注人 电流， Ｕ ， 为电极 卜 相应的电位 ， Ｌ为电极数， 。表示 第ｌ 个电极， 几为被测目 标。 为确保解的存在性和惟一性， 要将电荷守恒定
但事实是电流穿过成像目 标时是成三维发散的， 在
Ｅ Ｉ Ｔ中从一个断层注人的电流并不能被限制于电极
收稿日 期： ２ ０ ０ ３ － ０ １ － ０ ３
用傅里叶 级数展开， 对于给定的边界条件， 计算三维 和二维均匀媒质测量电压的比值， 再将这个比值和 二维真实测量电压值相乘得到二维边界数据， 最后 用有限元和迭代等位线反投影方法重建二维图像。 １ ９ ９ ２ 年， Ｇ ａ ｄ ｄ 等Ｌ ４ １ 将３ Ｄ － Ｅ Ｉ Ｔ 的测量结果应用 于二维成像， 他们的采集系统为三个电极平面， 每
边界包围的区域具有惟一的阻值 ， 因此该方法的适
还需确定参考点 ：
应性受到限制。
Ｉ Ｕ ， ＝ Ｏ
Ｖ ａ ｕ ｈ ｋ ｏ ｎ ｅ ｎ 等［ ９ ］ 将全电极模型应用到三维 Ｅ Ｉ Ｔ １ ９ ９ ６ 年， Ｍ ｏ ｒ ｕ ｃ ｃ ｉ 等ｆ ６ ］ 改进了经典灵敏度法， 用 图像重建中。 正问题采用四面体基于一阶和二阶基 于计算灵敏度矩阵的电势分布 ｕ 从下式解得： 函数的有限 元法， 逆问题分别采用Ｔ ｉ ｋ ｈ ｏ ｎ ｏ 、 正则化 ｕ ＝ ｒ ｌ － ｉ － ｒ ２ ＇ ， 方法［ ， ２ ］ 和高斯一 牛顿型一次性迭代法来解决动态和 ｒ ， ， ｒ ２ 分别表示图像点到激励电极对和测量电极 静态成像问题。 对的距离， 这个方法被用于人的胸部成像。 全电极模型由于考虑到电极间的影响和电极电 １ ９ ９ ６ 年， Ｒ ａ ｂ ｂ ａ ｎ ｉ 等［ ７ ． ８ ］ 分析了三维 Ｅ Ｉ Ｔ对二维 解液接触阻抗， 因此是 Ｅ Ｉ Ｔ中较为准确的模型［ １ ３ ． 叭 Ｅ Ｉ Ｔ 的影响， 发现平面外的阻抗变化会增大或减小 但这种方法应用于相当复杂的人体皮肤阻抗的效 该平面图像的阻值， 并且成像目 标向中心的位置漂 果仍是个问题， 可能需要更为优化的模型。 移与它到电极平面的距离几乎成线性关系， 这个线 ３ ． ２ 各向异性成像算法 性变化的斜率取决于成像目 标的径向距离， 基于 人的头部和纤维组织都是三维的和各向异性 此， 他们提出了一种仅用两个电极平面来定位三维 的， 因此研究三维各向异性电阻抗成像算法［ Ｉ Ｓ ］ 是十 物体的方法。 分必要的。 １ ９ ９ ９ 年， Ｖ ａ ｕ ｈ ｋ ｏ ｎ ｅ ｎ 等［ ９ ］ 人将全电极模型应用 线性各向异性媒质的构成关系为： 到二维Ｅ Ｐ Ｉ ＇ 图 像重建中， 得到同一实验装置的静态 Ｊ ＝ （ Ｙ ＋ Ｊ Ｗ ｅ ） ＂ Ｅ 成像结果与 动态成像结果相当。 式中， Ｙ 为电导率张量， 。 为相对介电率张量， Ｊ 为电 １ ９ ９ ９ 年， 清华大学的宫莲等「 ， ｏ ］ 用三维有限元法 流密度， Ｅ 为电场强度。 考虑Ｙ 和 二 在同 一主坐标系中 解各向异性 Ｅ Ｉ Ｔ 的正问题， 用广义线性增量函数理 可对角化的情况， 则有： 论和奇异值分解法解逆问题， 并作了计算机模拟成 像， 成像结果误差在 ０ ． １ ％ － ５ ％ 之间。 Ｙ 勺０ ）‘ 二
ｌｅｓｅｓｅｓＪ
（ １ ）
万方数据
国 ９ Ｆ Ｋ 堂生勿 叁 兰到 塑 吐 ２ ０ ０ ３ ｔ 第 ２ ６ ｔ ； Ｎ ６ 塑
有限元代数方程的矩阵形式为：
． ２ ６ ７－
计算中 要将电流密度广以 傅里叶级数展开：
Ｋ ） － － Ｐ （ ４ ）
国 丝 堡 查些物 医生 〔 程分 朋 ２ ０ ０ ３ 年第２ ６ 卷第６ 期
＂ ２ ６５＂
３ Ｄ － Ｅ Ｉ Ｔ图像重建的研究进展
（ 中国医学科学院生物医学工程研究所， 天津 ３ ０ ０ １ ９ ２ ） 摘要： 本文回 顾了二维医学电阻抗成像（ ３ Ｄ － Ｅ Ｉ Ｔ ） 图像重建技术近年来的研究进展， 介绍 了 几个新的有效的成像模型， 并指 出了该项研究目 前存在的主要间题。
平面内， 而是同时会流过电 极平面以 上和以 下的部 分。 这意味着所有的这些区域的电阻率分布都对侧 量信号有贡献。要消除这个问题的影响， 数据采集 和图像重建都必须以完全意义的三维问题来考虑。
也就是说 ，要通过在整个 目标表面放置电极来实 现。典型的做法是以一系列平面电极的形式放置 ， 平面内和平面间的电极对都用来注人电流和提取 测量电压［ ［ ２ １ 。 尽管 ３ Ｄ － Ｅ Ｉ Ｔ 的成像在原理上与２ Ｄ － Ｅ ｒ ｒ
边界条件为： （ ， 勺 ｗ ｓ ） （ ｄ 侧ｄ ｎ ） ＂ ｎ ＝ 一 了 ‘ 此处月 是单位外法线向量， Ｊ 是注人电流密 度。 偏 微分方程（ １ ） 可由三维考虑各向异 性的有限元法［ １ ６ ］ 解出。 对于人体， 采用了ｃｒ ｙ ， Ａ 和Ｙ ＝ ， ｝Ｅ ＝ ６ ． 和Ｅ ： ．
ｍ ａ ｉ ｎ ｐ ｏ ｒ ｂ ｌ ｅ ｍ ｏ ｆ ｔ ｈ ｉ ｓ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ￣ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｅ ｄ ｏ ｕ ｔ ．
Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ； ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ ｌ ａ ｉ ｍ ｐ ｅ ｄ ａ ｎ ｃ ｅ ｔ ｏ ｍ ｏ ｇ ｒ ａ ｐ ｈ ｙ ； ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ ｄ ｉ ｍ ｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ｌ ａ ； ｉ ｍ ａ ｇ ｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ； ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ
Ｉ 引言 电阻抗断层成像（ ｅ ｌ ｅ ｃ ｈ ｉ ｃ ａ ｌ ｉ ｍ ｐ ｅ ｄ ａ ｎ ｃ ｅ
Ｅ ｆ） 技术是继形态结构成像之后， 于最近 ２ ０ 年才出 现的新一代无损伤功能成像技术 ，它具有功能成 像、 无损伤性和实现医学图像监护三大突出特点［ Ｐ １ 在医学和工业上都有广泛的应用。医学电阻抗成像
式中， Ｋ是刚度矩阵， ｙ 是节点电位的列矩阵， Ｐ 是对 应于边界条件的列矩阵。 艺乏Ａ Ｌ Ｉ ｃ ｏ ｓ （ ｎ ｏ ） ＋ Ｂ ｝ ， ｓ ｉ ｎ （ ｎ Ｏ ） ｃ ｏ ｓ （ 等‘ ） 对于非零的增量矩阵Ａ ‘和△ ０ ， 用广义线性 其中（ Ａ 怎 ， Ｂ － ＇ ） 为待定实系数。 增量函数理论［ ｎ ； 可 得： 由于 Ｇ ａ ｐ 模型充分考虑 了 电流模式的离散效 Ａ ｐ ＝ － Ｋ － ＇ Ｍ 应 因此是一种比 较接近现实的樟型ｕ ｕ 其中Ｍ ＝ Ａ Ｋ Ｋ － ＇ （ Ｉ ＋ Ａ Ｋ Ｋ － ＇ ） － ＇ Ｐ ， ｌ 是单位矩阵， 令 各向异性增量矩阵为△ ｒ ＝ ［ Ａ ｙ ＋ ｊ ） Ｏ Ａ Ｅ ， Ａ ｙ ， ＋ ｊ ） ＆ Ａ ａ ， ｊ Ｔ ， ４ 结语
没有本质的区 别， 但由于涉及到更多的侧量和更大 的灵敏度矩阵， 要求具有更快的收敛速度和更大的 存储空间， 因此在成像模型和成像算法的选择上更
具挑战性。
２ ３ Ｄ － Ｅ Ｉ ］ ｒ 的研究成果
１ ９ ９ ０ 年， Ｉ ｄ ｅ ： 等［ ３ １ 提出 了 一 种用三维 测量 数据
得到二维图像的方法。他们先将边界条件和电势场
Ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ３ Ｄ － Ｅ Ｉ Ｔ