公开(公告)号：CN110969677A

公开(公告)日：2020-04-07

申请号：CN202010004004.2

申请日：2020-01-02

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 戎舟 ,  李若愚 ,  方滔

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  A61B5/053

Abstract: 本发明揭示了一种基于神经网络的电阻抗成像方法，该方法包括以下步骤：S1：对背景区域以三角形为剖分单元，使用有限元剖分；在背景区域内模拟生成不同的仿真目标物体，设置目标物体的阻抗分布数据；S2：根据S1步骤得到的阻抗分布数据，使用有限元法计算边界电压的分布；以电压值和阻抗分布分别作为神经网络的输入和输出，得到神经网络模型的训练数据集；S3：根据S2步骤得到的训练数据集搭建神经网络的输入层、隐藏层、输出层结构。使用仿真数据进行训练，对于实测数据也有很好的适应性，成像效果良好。经过训练的神经网络精度高，抗噪能力强，成像质量高，而且提前训练好的网络运算速度快，具有较好的效果。

公开(公告)号：CN109646000B

公开(公告)日：2022-05-20

申请号：CN201811571506.2

申请日：2018-12-21

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 戎舟 ,  成民民 ,  程大元 ,  李若愚

IPC: A61B5/0536

Abstract: 本发明公开了一种基于局部细剖分的节点电阻抗成像方法，方法包括步骤：构建具有扰动物的目标模式，扰动物和背景区域构成待求解的目标区域，采用指定幅值的电流输入目标区域进行激励，基于激励获取边界电压矩阵U；对目标区域以三角形为单元通过有限元法剖分，建立FEM模型；基于FEM模型采用一步牛顿法获取目标区域的第一阻抗信息，根据第一阻抗信息对目标区域做局部细剖分；根据FEM模型中的节点与单元的关系，求出经局部细剖分的目标区域的节点雅克比矩阵，并采用Newton‑Raphson法求解逆问题，获取经局部细剖分的目标区域节点的第二阻抗信息；将第二阻抗信息转换成单元阻抗，基于单元阻抗进行图像重构成像；本发明能在减少计算量的同时提升成像的精度。

公开(公告)号：CN109646000A

公开(公告)日：2019-04-19

申请号：CN201811571506.2

申请日：2018-12-21

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 戎舟 ,  成民民 ,  程大元 ,  李若愚

IPC: A61B5/053

Abstract: 本发明公开了一种基于局部细剖分的节点电阻抗成像方法，方法包括步骤：构建具有扰动物的目标模式，扰动物和背景区域构成待求解的目标区域，采用指定幅值的电流输入目标区域进行激励，基于激励获取边界电压矩阵U；对目标区域以三角形为单元通过有限元法剖分，建立FEM模型；基于FEM模型采用一步牛顿法获取目标区域的第一阻抗信息，根据第一阻抗信息对目标区域做局部细剖分；根据FEM模型中的节点与单元的关系，求出经局部细剖分的目标区域的节点雅克比矩阵，并采用Newton-Raphson法求解逆问题，获取经局部细剖分的目标区域节点的第二阻抗信息；将第二阻抗信息转换成单元阻抗，基于单元阻抗进行图像重构成像；本发明能在减少计算量的同时提升成像的精度。