论文摘要
电阻抗成像（Electrical Impedance Tomography,简称EIT）是一种新兴的生物医学成像技术,它的具体做法是在人体表面设置大量电极,注入安全电流,测量人体表皮上的电势分布,把这些数据传输给计算机,通过计算,得到人体内部的电阻率分布,并将其转化为灰度或彩色图像.由于人体各部分电阻率不同,因此这实际上是一个人体内部的图像.EIT在地球物理探矿,工业无伤检测,水下目标探测等领域也有着重要的应用前景（[5,10,11,12,13]）,从而引起了人们广泛的兴趣,其研究涉及理论,数值计算和实验等几个方面,横跨数学,物理学,电子信息,生物医学等多个学科.电阻抗成像实际上是一类椭圆型偏微分方程反问题.反问题有别于传统的数学物理方程的定解问题（通常称为正问题）,反问题研究由解的部分已知信息来求定解问题中的某些未知量,正问题通常都是适定的,而反问题往往是不适定的,该特点也是反问题的难点所在.基于实际应用问题的推动,20世纪60年代中期苏联科学院院士Tikhonov（[2]）提出了处理不适定问题的正则化方法,为不适定问题和反问题的研究开辟了道路.在中国,反问题的研究始于20世纪80年代冯康院士的大力倡导.正是由于非线性和严重不适定性,EIT问题的数值求解是非常复杂和困难的.目前求解EIT问题的算法大体可分为三类:1.基于全局线性化的非迭代算法,2.直接法,3.解完全非线性问题的迭代法.其中基于全局线性化的非迭代法可看作迭代法的一步迭代即终止而来,如Calderon算法,等势线反投影法和一步牛顿法（NOSER）,其局限性在于只能求解和均匀分布较为接近的电阻率分布,而且求解精度较差;直接法是指刻画在均匀分布介质上嵌入的分解法或实现唯一性证明的直接方法,由于其需要在目标的整个边界上施加电流,测量电压,用数学的语言来讲,就是要观测Neumann-to-Dirichlet映射,不适用于有限电极系统,因而在实际应用上受到限制.基于有限元的迭代法目前是求解EIT问题的一类比较有效的方法,但其收敛性分析一直没有得到解决.除了该问题的严重不适定性所带来的数值解的稳定性差这一难题外,由于计算量大,难以实时成像是其另一难点.为解决这一问题,Cheney（[6]）等人提出了著名的一步牛顿法（NOSER）.在该方法中,把均匀分布作为初始猜测解,这样,均匀分布下的Jacobi矩阵可预先计算好并存储起来,实际计算时只进行一步迭代,从而有助于快速求解.但这样的方法也限制了其适用范围和求解精度.本文作者在袁益让教授的精心指导下,在大量的数值试验的基础上,选择Levenberg-Marquardt方法与偏微分方程数值解法相结合,对电阻抗成像进行数值模拟研究.L-M方法是一种信赖域方法,也是一种正则化的迭代算法,因而可以用来稳定地求解非线性反问题（[18,19]）.本文主要考虑两种电阻抗成像模型:连续模型（continuum model）和电极模型（electrode model）.分别应用有限元、体积元和块中心有限体积方法在规则和不规则区域,对二维和三维EIT问题进行求解.其中体积元和块中心有限体积方法是首次用于求解电阻抗成像问题.对于连续模型,我们用精确解来进行数值模拟,验证模型的正确性和算法的可靠性及可行性,然后应用到电极模型上去,并在电极模型下给出了适用于以上三种数值方法（对称格式）的一类电流模式,将计算量最大的Jacobi矩阵的计算彻底简化.全文共分三章.第一章介绍基于有限元方法的电阻抗成像的数值模拟和分析.§1.2-1.5研究了基于有限元的二维EIT问题的数值模拟的方法和技术.采用了两种不同的网格:三角形网格和四边形网,给出了伪单元刚度矩阵的计算公式,进行分析比较.在矩形区域上,采用连续模型,对边界条件施以不同幅度的扰动,分别用不同空间步长的数值解和精确解进行对比,验证了连续模型的正确性和算法的可靠性及可行性.数值实验表明,当步长缩小时,反问题的数值解能逼近精确解;数值解关于Neumann边界条件的稳定性优于Dirichlet边界条件,四边形网格优于三角形网格.§1.5在电极模型上的应用,研究两种网格上EIT问题的各种数值表现.特别比较研究了固定发射电极模式和轮换发射电极模式下的数值表现,结果表明轮换发射电极模式优于固定电极模式.在§1.6-1.9研究了三维EIT问题的数值模拟的方法和技术.针对基于有限元方法的迭代算法计算量大的特点,给出了基于伪单元刚度矩阵不变性的计算技巧,可大大减少有限元方法所需的数值积分的计算.提出了一类特殊的电流施加模式,可充分利用每一步迭代中已有的计算结果来简单计算目标函数Jacobi矩阵,而不再需要另外求解任何大规模线性方程组.最后给出三维不规则区域上对电阻抗成像的实际数值模拟的结果.§1.2-1.5的主要内容已投稿《Acta Mathematica Scientia》,§1.6-1.9的主要内容已投稿《Computers and Mathematics with Applications》,并已投修改稿.第一章的创新之处有:（1）首次采用精确解对EIT问题进行数值模拟,尤其是三维EIT问题.而前人所做的都是二维的,而且是用有限元方法求得的近似解来代替边界测量（边界条件）来进行数值模拟.（2）首次提出伪单元刚度矩阵方法,简化了有限元方法中数值积分的计算.（3）本文提出的Jacobi矩阵的计算方法适合多次迭代,并使每次迭代中求解正问题的次数降到最低.第二章介绍基于有限体积元方法的电阻抗成像的数值模拟和分析.本章§2.2-2.5为二维区域上的数值模拟和分析.将体积元方法用于二维电阻抗成像的数值模拟,给出了Jacobi矩阵的计算公式.并在正方形区域上,用精确解进行数值模拟,结果验证了连续模型的正确性和算法的可靠性和可行性.在2.5应用于电极模型,给出了在扇形区域上图像重建的仿真结果.本章§2.6-2.9为三维区域上的数值模拟和分析.对于三维椭圆方程Neumann边值问题,提出了四面体单元上的一类对称体积元格式,并证明了格式的半正定性及解的存在性;引入单元形状矩阵的概念,简化了系数矩阵的计算;提出了对电阻率进行拼接逼近的方法来降低反问题求解规模,使之与正问题的求解规模相匹配;导出了相应的误差泛函的Jacobi矩阵的计算公式.在正方体上进行了一系列数值实验,结果验证三维情形下EIT连续模型的正确性和算法的可靠性及可行性.§2.9论述了利用体积元格式的对称性和特殊的电流基向量同样可以简化Jacobi矩阵的计算,将每次迭代中需要求解的正问题的个数降到最低.并将这些方法成功应用于三维不规则区域上电阻抗成像的实际数值模拟.§2.2-2.5内容已投稿《APPLIEDMATHEMATICAL MODELLING》,并已提交修改稿.§2.6-2.9内容已在《计算数学》上发表.第二章的创新之处有:（1）对于三维椭圆方程Neumann边值问题,提出了四面体单元上的一类对称体积元格式,并证明了格式的半正定性及解的存在性.引入单元形状矩阵的概念,使得体积元方法可以象有限元一样,通过单元分析、整体合成、代数解算,实现程序的标准化.（2）首次提出用体积元方法求解EIT问题,该方法可保持局部电量守恒.并在二维、三维,规则及不规则区域上进行了数值模拟.（3）给出了在电极模型下,相应于体积元方法的计算Jacobi矩阵的简单方法,可把每次迭代中需要求解正问题的个数降到最低.第三章介绍基于块中心有限体积方法的电阻抗成像的数值模拟和分析.本章§3.2-3.5为二维区域上的数值模拟和分析.提出了块中心有限体积格式,并证明了格式的半正定性及解的存在性,导出了误差泛函的Jacobi矩阵的计算公式.通过用精确解进行数值模拟,验证了连续模型的正确性和算法的可靠性和可行性.在电极模型下的模拟也取得了成功.本章§3.6-3.9为三维区域上的数值模拟和分析.块中心有限体积格式对三维EIT的模拟也取得了类似的结果.在§3.9论述了利用块中心有限体积格式的对称性和特殊的电流基向量,同样可以简化Jacobi矩阵的计算将每次迭代中需要求解的正问题的个数降到最低.这些方法也成功地应用于电极模式下三维阶梯形区域上电阻抗成像的实际数值模拟.本章§3.6-3.9已投稿《Applied Mathematics and Computation》第三章的创新之处在于:首次将块中心有限体积方法用于的EIT求解,并进行了二维以及三维的数值模拟.该格式简单对称,可实现Jacobi矩阵的简单计算并保持电量守恒,是求解EIT的这三种算法中工作量最小的.
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中文部分中文摘要英文摘要第一章 基于有限元方法的电阻抗成像的数值模拟和分析§1.1 引言§1.2 解二维Neumann问题的有限元方法§1.2.1 伪单元刚度矩阵的计算:三角形网的情形§1.2.2 伪单元刚度矩阵的计算:四边形网的情形§1.3 二维反问题的迭代算法§1.4 两种网格上二维反问题的数值模拟及比较§1.4.1 三角网的情形§1.4.2 四边形网的情形§1.4.3 结论及讨论§1.5 在二维电阻抗成像问题中的应用§1.5.1 固定发射电极模式§1.5.2 轮换发射电极模式§1.6 解三维Neumann问题的有限元方法§1.7 三维反问题的迭代法§1.8 六面体网格上三维反问题的数值模拟§1.8.1 数值实验1§1.8.2 数值实验2§1.8.3 数值实验3§1.8.4 结论§1.9 在三维电阻抗成像问题中的应用§1.9.1 伪单元刚度矩阵策略§1.9.2 电极模型及Neumann边界条件的处理§1.9.3 电流模式与Jacobi矩阵的简化计算§1.9.4 三维非矩形区域上图像重建的仿真实验第二章 电阻抗成像的体积元方法的数值模拟和分析§2.1 引言§2.2 解二维Neumann问题的体积元方法§2.3 二维反问题的迭代算法§2.4 二维反问题的数值模拟§2.4.1 数值实验1§2.4.2 数值实验2§2.4.3 结论及讨论§2.5 二维扇形区域上图像重建的仿真实验§2.6 解三维Neumann问题的修正体积元方法§2.7 三维反问题的迭代算法§2.8 三维反问题的数值模拟结果§2.8.1 数值实验1§2.8.2 数值实验2§2.8.3 数值实验3§2.8.4 结论及讨论§2.9 在三维电阻抗成像中的应用第三章 电阻抗成像的块中心有限体积方法的数值模拟和分析§3.1 引言§3.2 解二维Neumann问题的块中心有限体积方法§3.3 二维反问题的迭代算法§3.4 二维反问题的数值模拟§3.4.1 数值实验1§3.4.2 数值实验2§3.4.3 结论及讨论§3.5 在二维图像重建中的应用§3.6 解三维Neumann问题的块中心有限体积方法§3.7 三维反问题的迭代算法§3.8 三维反问题的数值模拟§3.8.1 数值实验1§3.8.2 数值实验2§3.8.3 结论及讨论§3.9 阶梯形区域上图象重建的仿真实验参考文献致谢作者简介作者攻读博士学位期问完成的论文目录学位论文评阅及答辩情况表英文部分Abstract摘要Chapter 1 Numerical Simulation and Analysis for Electrical Impedance Tomography Based on Finite Element Methods§1.1 Introduction§1.2 FEM for two-dimensional Neumann problem§1.2.1 Evaluation of PESM for triangular grid§1.2.2 Evaluation of PESM for quadrilateral grid§1.3 Iterative algorithm for two-dimensional inverse problem§1.4 Numerical simulation and comparison of two-dimensional inverse problem on two grids§1.4.1 The case of triangular grid§1.4.2 The case of quadrilateral grid§1.4.3 Conclusion and discussion§1.5 Practical applications in two-dimensional image reconstruction§1.5.1 The model of fixed emitting electrode§1.5.2 The model of variable emitting electrode§1.6 Finite element methods for three-dimensional Neumann problem§1.7 Iterative method for three-dimensional inverse boundary value problem§1.8 Simulation of three-dimensional inverse boundary value problem§1.8.1 Experiment 1§1.8.2 Experiment 2§1.8.3 Experiment 3§1.8.4 Conclusion§1.9 Applications in EIT§1.9.1 Strategy of PESM§1.9.2 Electrode Model and Treatment of Neumann boundary condition§1.9.3 Electrical current patterns and reduction in computation of Jacobian matrix§1.9.4 Simulations of reconstruction on non-rectangular domain in three dimensionsChapter 2 Numerical Simulation and Analysis for Electrical Impedance Tomography Based on Finite Volume Methods§2.1 Introduction§2.2 Finite volume element method for two-dimensional Neumann problem§2.3 Iterative algorithm for two-dimensional inverse problem§2.4 Numerical simulation of two-dimensional inverse problem§2.4.1 Experiment 1§2.4.2 Experiment 2§2.4.3 Conclusion§2.5 Applications in practical imaging§2.6 Finite volume element method for three-dimensional Neumann problem§2.7 Iterative algorithm for three-dimensional inverse problem§2.8 Numerical simulation of three-dimensional inverse problem§2.8.1 Experiment 1§2.8.2 Experiment 2§2.8.3 Experiment 3§2.8.4 Conclusion§2.9 Applications in practical imagingChapter 3 Numerical Simulation and Analysis for Electrical Impedance Tomography Based on Cell-Centered Finite Volume Methods§3.1 Introduction§3.2 Cell-centered finite volume method for two-dimensional Neumann Problem§3.3 Iterative algorithm for two-dimensional inverse problem§3.4 Numerical simulation of two-dimensional inverse problem§3.4.1 Experiment 1§3.4.2 Experiment 2§3.4.3 Conclusion§3.5 Simulation of two-dimensional image reconstruction§3.6 Cell-centered finite volume method for three-dimensional Neumann Problem§3.7 Iterative algorithm for three-dimensional inverse problem§3.8 Numerical simulation of three-dimensional inverse problem§3.8.1 Experiment 1§3.8.2 Experiment 2§3.8.3 Conclusion§3.9 Simulation of Image ReconstructionBibliographyAcknowlegment（In Chinese）Resume（In Chinese）List of Papers Completed During the Study for Doctorate学位论文评阅及答辩情况表
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