换一批摘要电阻抗成像EIT(Electrical impedance tomography)技术利用不同媒质具有不同的电导率这一物理基础，通过测量目标场在一定电刺激下所呈现出的电特性，推导出目标场内部的电导率分布信息，进而推知该场中媒质的分布情况。EIT图像重建问题是一个非线性的病态逆问题，且测量系统往往存在噪声，使重建图像中存在伪影，传统的正则化方法对重建图像伪影的抑制能力有限。本文将一种统计学方法，即最大期望EM(expectation maximization)算法应用于EIT逆问题求解。它将EIT的数学模型转化为非负约束极小化问题，并通过梯度投影简化牛顿算法GPRN(gradient projection-reduced Newton iteration method)求解该问题。与传统的Tikhonov算法和共轭梯度算法CG(conjugate gradient)相比，有效地抑制了重建图像中伪影的产生。仿真和实验结果表明，EIT系统可以通过EM算法获得高质量的重建图像。
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关键词
EM算法电阻抗成像系统GPRN算法图像重建非负约束极小化问题EM methodelectrical impedance to mographyGPRN methodimage reconstructionnon-negatively constrained likelihood minimization problem
分类号
TP274.2
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1004-1699.2015.11.013
发布时间
2015-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家科技支撑计划（2013BAF06B00）
国家自然科学基金（61373104）
国家自然科学基金（61402330）
国家自然科学基金（61405143）
高等学校博士学科点专项科研基金（20131201120002）
天津市高等学校科技发展基金（2012ZD03）
天津市高等学校科技发展基金（20140727）
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