【摘 要】
：
电阻抗层析成像（Electrical Impedance Tomography,EIT）具有非侵入、无辐射、价格低廉等优点,在形状规则、介质分布简单的场域重建中有良好的重建效果。由于其存在病态性、非线性,其对于生物组织等复杂场域的重建图像质量有待提高。超声检测方法同样存在非侵入、无辐射等优点,同时其敏感场特性与EIT互补,综合两种模态各自的优点,通过双模态融合方法可以提高复杂场域重建图像的质量。课
论文部分内容阅读
电阻抗层析成像（Electrical Impedance Tomography,EIT）具有非侵入、无辐射、价格低廉等优点,在形状规则、介质分布简单的场域重建中有良好的重建效果。由于其存在病态性、非线性,其对于生物组织等复杂场域的重建图像质量有待提高。超声检测方法同样存在非侵入、无辐射等优点,同时其敏感场特性与EIT互补,综合两种模态各自的优点,通过双模态融合方法可以提高复杂场域重建图像的质量。课题的主要研究工作包括:（1）在总结分析EIT和超声检测技术发展的基础上,针对EIT在生物组织等复杂场域重建图像质量低的问题,提出基于电学与超声敏感场信息的互补特性,使用EIT与超声双模态融合的方法提高重建质量。（2）在构建的人体腹部仿真模型基础上,针对复杂场域内A型超声定位介质边界困难的问题,采用以场域声学特性为基础的脉冲回波法,实现复杂场域内介质边界准确提取。（3）针对EIT在被测场域中心灵敏度低、边界灵敏度高的问题,使用与EIT在被测场域中灵敏度互补的A型超声检测信息,采用模糊逻辑方法,实现EIT与A型超声双模态信息融合,仿真实验结果表明:该方法提高了复杂场域重建图像的精度。（4）针对EIT重建图像中边界信息不准确的问题,利用能够获得准确的边界信息的B型超声检测方法,进行双模态信息融合。采用B型超声指导EIT正则化矩阵构建的方法,提取B型超声图像中内含物及背景介质的信息并将该信息加入EIT计算过程中,实现双模态信息融合,提高复杂场域重建图像的精度。（5）在搭建电学/超声双模态实验系统的基础上,以人体腹部为研究对象,依据人体腹部真实二维解剖结构及组织参数,分别进行不同大小及不同位置的病变的数值仿真模型实验和仿体模型实验,实验结果表明:电学/超声双模态成像方法能够较准确的实现生物组织复杂场域内的病变的重建。
其他文献
＜正＞福建省作为全国第三批高考综合改革试点的省份,从2018年秋季入学的高中一年级学生开始推行选课走班制新高考改革。在选课走班制教学模式下,学生根据自己的意愿与兴趣对科目自主选择学习,有利于学生的个性发展。如何在选课走班模式下,引导学生顺利完成合格性考试与等级性考试,为学生进入更好的高校平台搭建桥梁,这是历史教师当前要解决的问题。
复杂系统广泛存在于日常生活和科学研究中,包括金融系统、交通系统、社交网络等,这些系统的共性是无法通过数学解析方法进行精确描述,需要借助观测得到的多元时间序列为中介,间接地实现对复杂系统规律的把控。近年来,深度学习方法在图像分割、无人驾驶、机器翻译等领域取得了重大突破,其中,卷积神经网络通过权值共享和局部感受的结构设计,获得的强大分析处理能力为多元时间序列的研究提供了极大助力。本课题以气液两相流电导
航天器发射升空后全天时运行,由于恶劣未知的空间环境及星上元器件的老化等原因,难以避免会发生故障,如果不及时对故障进行处理,有可能导致航天任务执行的滞后。因此,研究航天器的故障检测技术,根据故障的特征及早实现故障检测,不仅能够保证航天器的安全可靠运行,对其服务寿命的延长也具有十分重要的意义。航天器显著故障多由微小故障发展演变而来,处于早期的微小故障对航天器的正常运行影响很小,故而难以发现故障征兆,然
全方位移动机械臂由于其高度的机动性和操作灵活性被广泛应用。但是由于系统的复杂程度高、不确定性强,且建模过程对先验知识有较高的要求,精确建模难以实现。基于Koopman算子理论的建模方法能够在完全数据驱动条件下为复杂非线性动力学系统建立高维线性动力学模型的显性表达式而无需任何系统先验知识,且该模型适用于基于模型的控制器设计。本文以一台轮式全方位移动机械臂为研究对象,基于Koopman算子理论完成系统
深度脑刺激（Deep brain stimulation,DBS）是目前治疗帕金森、特发性震颤等运动障碍疾病的有效手段,其通过向病灶区施加高频脉冲刺激来缓解症状。影响DBS效果的主要因素是刺激的波形、频率、幅值及个体差异等,构建闭环DBS是解决上述问题的最优策略。为此,本文开发了一种兼容开闭环设定、多波形发生的多模式DBS装置,实现刺激波形优化及闭环调节。同时,搭建基于模型的DBS实验系统,模拟在
多相永磁同步电机因其具有低压大功率输出能力、可靠性高和转矩脉动小等优点,在工业领域中应用越来越广泛。在多种电机控制策略中,有限集模型预测控制由于具有多约束处理能力、脉冲输出方式简单、动态响应快等优点,成为多相永磁同步电机驱动系统控制策略的研究热点之一。但是相较于三相永磁同步电机,多相永磁同步电机相数增多,模型更加复杂,导致有限集模型预测控制存在计算量大,复杂度高的问题。针对以上两个问题,本文以双三
新冠肺炎（COVID-19）疫情期间在线教育使用者激增,庞大的音视频流量给网络基础设施带来了巨大冲击。如何在有限的带宽条件下提升音视频流畅度具有重要意义。针对此,本文研究基于超分辨率技术的低码率音视频重建方法,通过超分辨率方法将低采样率音视频重建为高采样率音视频。由于现有的重建方法难以满足高质量在线教育音视频的需求,本文使用外部参考引导的方式使重建音视频更加真实。在视频超分辨率方面,为了满足低时延
石油开采难度随着油田储油量的减少不断升级,为更准确的监控采集信息,多相流传感技术也随之不断发展。测量参数的增加使井下仪器需要采集的信息更丰富。随着数据传输量不断增加,对传输数据的正确性也提出了越来越高的要求。对于整个测井系统的发展,数据传输部分至关重要,且单芯电缆作为测井数据传输介质可用传输带宽有限,在井下温度和压力的影响下数据传输的误符号率（Symbol Error Rate,SER）难以保障。
室内布局估计是计算机视觉领域的研究热点之一,是室内场景理解的一个重要基础任务,其目的是根据室内场景图像还原出室内的几何结构。室内布局估计在机器人室内导航与定位、增强现实和室内场景三维重建等方面具有广泛的应用前景。室内布局估计问题面临着室内物体繁杂、平面边缘遮挡及物体表面纹理复杂等问题的挑战。目前的室内布局估计方法大多基于单一全局特征,且需要复杂的前处理或后处理过程,准确度一般,实时性较差。针对这些