電阻抗斷層成像（EIT）是一種不使用電離輻射的非侵入性成像技術(shù)。EIT由于其相對較低的成本、便攜性、尤其是處理的安全性,具有極高的理論研究和實際應用價值。然而,EIT圖像重建是由泊松方程控制的非線性病態(tài)逆問題。傳統(tǒng)圖像重建算法需求解非線性微分方程,計算量大,圖像重建精度較低。本文基于差分進化（DE）算法及其改進形式對二維及三維腦病變EIT圖像重建進行了深入的研究,主要的研究內(nèi)容如下:1、DE算法主要有三個隨機參數(shù):種群大�。∟P）、縮放因子（F）、交叉因數(shù)（CR）。這些參數(shù)的取值對EIT圖像重建效果的好壞起著重要的作用。但當前DE算法的參數(shù)選擇具有隨機性,大多數(shù)參數(shù)研究是通過標準測試函數(shù)進行的,沒有具體到特定的領(lǐng)域。針對這些問題,以頭部EIT圖像重建為例,在給定目標函數(shù)和終止條件的基礎(chǔ)上,通過大量的仿真實驗,分析了各個參數(shù)對圖像重建結(jié)果的影響,并給出了這些參數(shù)的合理選取區(qū)間。為DE算法在EIT圖像重建中的應用提供了有效的依據(jù)。2、針對DE算法和二維EIT圖像重建的特點,在詳細研究變異策略DE/rand/1/bin和DE/best/1/bin的優(yōu)勢后,提出了一種雙模式自適應差分進化算法（... 

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【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 EIT國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 硬件研究
        1.2.2 算法研究
        1.2.3 應用研究
    1.3 EIT技術(shù)問題及難點
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
2 EIT技術(shù)理論基礎(chǔ)
    2.1 EIT生物醫(yī)學基礎(chǔ)
    2.2 EIT成像原理
    2.3 EIT正問題
        2.3.1 ANSYS建模理論分析
    2.4 EIT逆問題
    2.5 本章小結(jié)
3 基于DE的EIT圖像重建控制參數(shù)研究
    3.1 DE算法簡介
    3.2 正問題有限元模型建立
    3.3 實驗參數(shù)設(shè)置
    3.4 仿真實驗結(jié)果與分析
        3.4.1 種群規(guī)模對重建結(jié)果的影響
        3.4.2 縮放因子對重建結(jié)果的影響
        3.4.3 交叉因數(shù)對重建結(jié)果的影響
    3.5 本章小結(jié)
4 基于DSaDE的二維EIT圖像重建
    4.1 DSaDE算法
        4.1.1 變異策略自適應調(diào)整
        4.1.2 參數(shù)自適應調(diào)整
        4.1.3 算法流程圖
    4.2 仿真實驗結(jié)果與分析
    4.3 本章小結(jié)
5 基于MDE的三維EIT圖像重建
    5.1 MDE算法
        5.1.1 隨機最佳變異
        5.1.2 局部增強算子
    5.2 仿真實驗結(jié)果與分析
    5.3 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
作者簡歷


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3702139