内窥式近红外频域漫射层析成像图像重构算法

应用内窥式近红外频域漫射层析成像技术可望对早期宫颈癌进行诊断.研究了同时利用频域测量值中幅值和相位信息的光学参数图像重构算法.为解决计算时间长的问题,雅可比矩阵采用伴随源法和修正的广义脉冲谱技术构建,迭代更新因子采用广义最小余量Krylov方法求解.为验证所发展的算法,对吸收系数和约化散射系数分别进行了重构.在无限和有限2种吸收对比度情况下,验证目标深度对目标定位精度的影响.重构结果表明,所发展的算法具有较好的重构精度,吸收系数和约化散射系数的保真度可达80%;并且结果未表现出定位精度受目标深度影响.所发展的算法可用于内窥式近红外频域漫射层析成像.     

电容层析成像的BP网络重建

电容层析成像系统在工业上用于管道内流体的实时监测，本文提出用神经网络的方法来代替传统的反投影算法进行图像重建，以解决传统算法存在的扭曲形变和空间精度受限的问题。文中用改进的ＢＰ算法训练，采用一个两层感知机网络，网络的输入是预处理过的测量电磁量，输出直接对应到空间图像。     

过程层析成像传感器配置的仿真研究

对过程层析成像传感器配置进行了模拟研究 ,分析了传感器尺寸、阵列间距和传感器扫描步进角度对重建图像质量的影响。根据滤波反投影法重建了图像 ,并给出了相应的成像结果 ,绘出了空间图像误差曲线 ,分析了传感器配置各因素对重建图像质量的影响。     

电阻层析成像激励电极加权研究

电阻层析成像（ERT）技术逐步进入到了工业应用研究阶段，根据物体内部介质的电阻率（或电导率）的不同，通过对物体表面电流、电压的施加、测量来获知物体内部电导率的分布，进而重建出反应物体内部结构的图像，与传统的过程参数技术相比，具有非侵入、无辐射、成本低等许多优点。计算发现相邻激励模式电流密度过于集中，气泡出现在激励附近时，场域电流密度变化很大，提出对于泡状流气泡出现在气泡附近进行主动检测，获得的数据用于电极主动加权，加大激励电极权值和减少激励电极权值可分别对边界处成像和对中心处成像有利。     

利用反射差频参量阵进行生物组织B/A值的层析成像

在有限振幅插入取代法的基础上, 提出了利用反射模式的差频参量阵对生物组织的非线性声参量B/A值进行层析成像的理论和实验方法; 测量了差频声波的指向性, 并对若干生物样品进行了实验成像, 获得了满意的结果, 为医学超声提供了一个新的成像方法.     

电阻抗层析成像系统"软场"非线性特性 --基于统计的方法

基于图方法与均匀设计方法，分析了电阻抗层析成像系统中的非线性特性．定义了非线性度。研究了圆域内两子区域的参数变化。采用正态图及半正态图方法分析了5因子2水平的情形，采用8因子6水平进行均匀设计，“最坏”情形的非线性度为-93．265％，并采用基于灵敏度矩阵的双共轭梯度法进行图像重建．结果表明，由于灵敏度矩阵法将各区域的电导率变化与测量电压变化存在的非线性关系线性化，忽略了EIT系统中由于“软场”性质引起的耦合效应，导致图像质量降低及迭代次数不确定；由于不同子区域间的耦合效应，尽管控制迭代次数可实现部分补偿，但基于灵敏度定理的迭代重建算法仍有其局限性，难于重建精确图像．     

用于ECT图像重建的预处理Landweber迭代算法

针对Landweber迭代方法收敛速度慢的问题,采用预处理方法来加快其收敛速度,即减少为计算有效解所需的迭代步数,由求解方程ATAf=ATg变为求解DATAf=DATg,其中D是预处理矩阵.讨论了构建预处理矩阵的一般方法.采用两级预处理策略构建预处理矩阵,将大的奇异值聚合并与小的奇异值分隔开来,而不是将所有的奇异值聚合在一点上,避免信号与噪声混合.使用仿真数据对预处理Landweber方法的收敛速度以及重建图像质量进行了评价.实验表明,预处理投影Landweber迭代方法同未经预处理的Landweber相比只需很少的迭代步数就可以获得比较满意的重建结果,为电容层析成像技术在线进行定量的图像重建...     

中英过程层析成像研讨会

由国家自然科学基金委资助，浙江大学、中科院力学研究所和英国利兹大学主办，中英过程层析成像研讨会（U．K．-China Workshop on Process Tomography）2005年4月15-22日在中国北京、杭州两地分段召开。     

电磁层析成像实验系统中的修正共轭梯度算法

为了提高电磁层析成像实验室系统的图像重建能力,改善共轭梯度算法不严格收敛和不充分下降的特点,推导出适应于电磁层析成像技术的修正共轭梯度算法,并分析了修正共轭梯度算法的收敛情况。在实验室电磁层析成像系统中,验证了修正共轭梯度算法的图像成像效果,并用图像误差和相关度评价了正则化算法、Landweber迭代算法、共轭梯度算法和修正共轭梯度算法,得出结论:在8线圈高频电磁层析成像实验室系统中,对于不同流型,修正共轭梯度算法的图像误差远低于其他算法,和原始图像的相关性最大。