近二十余年发展起来的电学层析成像(ET)技术,以其无辐射、非侵入性、价格低廉、响应快速等技术优势,在过程工业和生物医学领域具有广阔的应用前景。电学层析成像技术中,将阵列电极附于物体表面并交替施加电流/电压激励,测量电极上的电压/电容值,运用边界上的测量值重建内部场域的电导率或介电常数的近似空间分布。应用于过程工业领域的电阻层析成像(ERT)和电容层析成像(ECT)技术分别检测内部场域的电导率分布和介电常数分布;应用于生物医学领域的电阻抗层析成像(EIT)技术则同时检测内部场域的电阻和电容信息。如何从电学层析成像数据中提取有用信息,是本课题研究的一项重要内容。本文中,应用统计参数图方法研究电学层析成像仿真图像。主要内容如下:1、在COMSOL中建立圆筒模型,三维EIT仿真得到圆筒内小圆柱的电导率随时间变化的断层图;2、探讨脑功能成像数据分析方法——统计参数图(SPM)的原理,运用SPM5软件包分别对无噪声、添加信噪比为70 dB的白噪声、添加信噪比为80 dB的白噪声三组三维EIT仿真图像进行数据分析,得到初步的统计结果;3、借鉴SPM图像融合的思想,运用一种可自确定最佳聚类数的K均值聚类算法分割ERT、ECT及ERT/ECT双模态图像。最后,作者对统计参数图的研究提出了一些建议。
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