[發(fā)明專利]基于靈敏度矩陣優(yōu)化的電學(xué)層析成像正則化重建方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910403259.3
• 申請日: 2019-05-15
• 公開（公告）號: CN110232720B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 許燕斌;劉子琦;董峰
• 申請（專利權(quán)）人: 天津大學(xué)
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00
• 代理公司: 天津市北洋有限責(zé)任專利代理事務(wù)所 12201
• 代理人: 程毓英

本發(fā)明涉及一種基于靈敏度矩陣優(yōu)化的電學(xué)層析成像正則化重建方法，將電學(xué)層析成像問題近似線性化為一個線性不適定問題Ax＝b，其中A為靈敏度矩陣，b為被測場和參考場邊界測量值的差值，x為被測場和參考場的電導(dǎo)率分布的差值，稱其為解向量，其特征在于：根據(jù)場域內(nèi)像素點(diǎn)的電導(dǎo)率的大小更新靈敏度矩陣，利用TV正則化進(jìn)行求解，最后根據(jù)所求解x完成圖像重建。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于電學(xué)層析成像技術(shù)領(lǐng)域，涉及利用TV正則化實(shí)現(xiàn)圖像重建的方法。

背景技術(shù)

電學(xué)層析成像技術(shù)(Electrical?Tomography，ET)是層析成像技術(shù)的一種，包括電容層析成像(Electrical?Capacitance?Tomography，ECT)、電阻層析成像(ElectricalResistance?Tomography，ERT)、電磁層析成像(Electromagnetic?Tomography，EMT)和電阻抗層析成像(Electrical?Impedance?Tomography，EIT)。電學(xué)層析成像技術(shù)是基于對被測敏感場域的電學(xué)參數(shù)測量，實(shí)現(xiàn)參數(shù)分布重建的技術(shù)，其研究對象涵蓋了電導(dǎo)率、電容率、磁導(dǎo)率等主要電磁參數(shù)，具有非侵入、低成本、無輻射、速度快的優(yōu)點(diǎn)。

電學(xué)層析成像系統(tǒng)的敏感場(電場)是一種軟場，它的分布受介質(zhì)分布的影響，隨介質(zhì)特性的改變而改變。軟場特性使得場域的邊界測量值與電阻抗分布的關(guān)系無法用一個恒定的表達(dá)式描述，兩者之間具有非線性關(guān)系，電學(xué)層析成像問題本身是一個非線性的逆問題。1985年，Murai和Kagawa根據(jù)Geselowitz提出的四端口網(wǎng)絡(luò)的靈敏度理論提出了應(yīng)用于電阻抗層析成像圖像重建的靈敏度系數(shù)法，靈敏度矩陣的建立為非線性逆問題的線性化提供了可能，也為此后的基于靈敏度矩陣提出的重建方法奠定了基礎(chǔ)。

電學(xué)層析成像的圖像重建方法包括差分成像和絕對成像。與絕對成像方法相比，差分成像方法的計(jì)算相對簡單，并且可以消除一部分模型誤差的影響，目前在電學(xué)層析成像領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛。采用差分法進(jìn)行成像時，通常采取參考場的靈敏度矩陣進(jìn)行求解，這一做法滿足了大多數(shù)電特性參數(shù)變化不大的應(yīng)用場合。然而實(shí)際上靈敏度矩陣隨著場域介質(zhì)參數(shù)變化而變化，當(dāng)場域內(nèi)電特性變化較為顯著時，采用參考場的靈敏度矩陣進(jìn)行求解引入的誤差是不可忽視的。誤差產(chǎn)生的根源是實(shí)際重建過程的非線性，將它近似為線性的問題進(jìn)行差分求解時忽略了整個非線性過程中場域靈敏度的變化。為了減少誤差的產(chǎn)生，有學(xué)者針對基于靈敏度矩陣的重建方法進(jìn)行改進(jìn)：M.K.Choi等人在2014年發(fā)表于《科學(xué)與工程中的逆問題》(InverseProblems?in?Science?andEngineering)第22卷，第1029-1044頁，題為《基于靈敏度因子分解的線性化EIT重建方法的正則化》(Regularizing?alinearized?EIT?reconstruction?methodusing?a?sensitivity-based?factorizationmethod)的文章；構(gòu)造簡化的擴(kuò)展靈敏度矩陣的ECT圖像重建方法：J.M.Ye等人在2016年發(fā)表于《IEEE傳感器雜志》(IEEE?Sensors?Journal)第16卷，第2466-2476頁，題為《基于擴(kuò)展靈敏度矩陣的ECT圖像重建》(Image?reconstruction?for?ECT?based?on?extendedsensitivity?matrix)的文章；依據(jù)仿真測量建立具有更多線性化點(diǎn)的擴(kuò)展靈敏度矩陣的方法：H.L.de?Moura等人在2017年發(fā)表于《IEEE傳感器雜志》(IEEE?Sensors?Journal)第17卷，第8157-8165頁，題為《基于冗余靈敏度矩陣的電容層析成像圖像重建》(Imagereconstruction?for?electrical?capacitance?tomography?through?redundantsensitivity?matrix)的文章。以上方法從各個角度對靈敏度矩陣進(jìn)行改進(jìn)，減少軟場了效應(yīng)對成像效果的影響，提高了成像的穩(wěn)定性。在邊界和形狀的重建上仍有待于進(jìn)一步的改善。