脑卒中，闭合性损伤，内出血等疾病是临床常见急重症，如未及时发现，常常危及患者的生命，现有临床检查方法均不能对其进行连续监测，以达到及时检测病情的目的，常会导致错过最佳治疗时期的不良后果。电阻抗断层技术（Electricalimpedancetomography,EIT），能够通过反映人体内部组织的电阻抗变化来监测人体病理生理学变化过程，具有无创、功能成像、成本低、体积小等优点，在以上疾病的床旁动态图像监测应用上具有很好的应用前景和研究价值。　　图像重构算法是EIT研究的重要关键问题，也是EIT国内外研究的热点。虽然有关EIT图像重构的算法报道很多，有不少多算法在仿真实验上表现较好，但却不能针对动物和人体数据成像，能够在临床应用研究实验上初步成像的只有反投影法（BackProjection,BP）。而BP算法存在空间分辨率低，伪影很大等问题，难以满足临床实际应用需要，所以研究能基本满足临床应用的成像算法是推进EIT研究的关键。　　针对EIT图像重构算法存在的问题，本文基于最小二乘原则，利用解剖图像边界先验信息，提出并实现了一种自适应优化的阻尼最小二乘动态重构算法，并通过仿真实验、物理模型实验、动物模型实验和临床初步实验对成像算法进行了评估研究工作，结果表明该算法具有较好的实际成像效果。主要研究内容包括以下几个方面：　　（1）EIT阻尼最小二乘法的研究　　将最小二乘原理引入到EIT动态算法重构当中，实现了EIT阻尼最小二乘重构算法，该算法可以通过事先计算好重构矩阵，实现快速实时图像重构，是一种满足床旁动态监测的实时性要求的EIT动态重构算法。算法具有严密的数学推导，重构参数物理意义明确，可方便面对不同应用需求进行相关改进。　　（2）EIT阻尼最小二乘法与反投影算法的仿真对比研究　　通过计算机仿真，在多个指标方面，仔细对比了阻尼最小二乘法与反投影重构算法，仿真结果表明：相较于反投影法，阻尼最小二乘法具有成像分辨率高、定位准确、伪影较小的优点，同时也表明临床应用很关心的抗噪性能具有很大的不稳定性，其抗噪能力与重构正则化参数密切相关，如果参数选取不恰当，会导致重构目标失败。　　（3）EIT阻尼最小二乘法自适应优化改进研究　　针对阻尼最小二乘法抗噪性能不稳定的不足，以及临床应用研究的实际需求，提出了自适应优化改进的阻尼最小二乘法。完成了自适应解剖边界的重构模型的构建和自适应较优正则化参数的选取，该优化方法还将EIT图像与解剖图像进行融合显示，通过优化克服了阻尼最小二乘法抗噪能力不稳定的缺点，充分利用了阻尼最小二乘法分辨率高、定位准确、伪影较小的优点。通过充分利用解剖图像，提高了EIT图像的对病灶的定位能力，方便了临床应用研究人员对EIT图像的判读。　　（4）适用于床旁动态监测的EIT软件实验平台的研究与开发　　针对EIT床旁动态监测的应用特点，研究并开发了能够实时动态成像的图像监护软件。软件系统包含自适应优化的阻尼最小二乘法，可以进行有限元仿真实验和图像监护实验。对于实验研究人员，该软件操作简单、信息明了，可同时显示EIT一维和二维信息；对于系统设计与算法研究人员，该软件功能强大、参数设置灵活、采用模块化设计、可扩展能力强。软件实验平台的研究工作为相关实验研究打下了基础。　　（5）物理模型实验研究　　利用研发的软件系统，进行了物理模型实验。采用物理模型实测数据，对阻尼最小二乘法与反投影重构算法进行了对比研究，进一步用实测数据确认了阻尼最小二乘法的各项优点。　　（6）动物模型实验研究　　作为最接近真实床旁动态监测的评估手段，我们采用动物模型数据全面评估了阻尼最小二乘法及其自适应优化方法。实际使用效果表明：经过自适应优化改进后的阻尼最小二乘法，抗噪性能稳定，能够在注血量很少的情况下，检测出注血变化；相较于传统圆域反投影法，新算法所得最终的EIT/CT融合图像可在器官级别精确定位出血位置，EIT所反映的出血位置与CT中的出血位置吻合度好。融合后的图像，临床接受程度也较高。　　（7）初步临床实验研究　　通过对临床典型病例数据的分析，进一步证明了本文所述算法是一种性能较优，可以替代反投影法的适应于临床床旁动态监测的重构算法。有着很大的应用潜力。　　综上，本文的特色和创新之处在于：以内出血EIT床旁动态监测为目标，基于临床应用需求，提出了一种自适应优化的阻尼最小二乘动态重构算法，设计了能够实时动态成像的图像监护软件。通过仿真实验研究、物理模型实验研究、动物模型实验研究和初步临床实验研究，仔细对比了本文所提算法与目前正在使用的反投影法，结果表明本文所提算法在空间分辨率、定位能力、伪影大小等各方面都优于反投影法，通过自适应优化改进，能够稳定的检测出出血目标。本研究为EIT下一阶段的临床实验打下了良好基础。