[发明专利]一种基于结构先验的肺部电阻抗层析成像方法

权利要求书

1.一种基于结构先验的肺部电阻抗层析成像方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：建立肺部电阻层析成像优化目标函数；

步骤2：构建CT先验图像与EIT成像图像的相似性算子，计算相似度，并对优化目标函数进行求解。

2.根据权利要求1所述的基于结构先验的肺部电阻抗层析成像方法，其特征在于，步骤1中，建立肺部电阻层析成像优化目标函数，具体为：

建立肺部电阻层析成像优化目标函数为：

式中，J为m×n的灵敏度矩阵，y为测量值，矩阵维度为m×1，x为成像值，矩阵维度为n×1，对其进行修正，得到：

式中，CT为CT先验图像，EIT为EIT成像图像，F为CT先验图像与EIT成像图像的相似度。

3.根据权利要求2所述的基于结构先验的肺部电阻抗层析成像方法，其特征在于，步骤2中，构建CT先验图像与EIT成像图像的相似性算子，计算相似度，并对优化目标函数进行求解，具体为：

通过正则化项描述CT先验图像与EIT成像图像的相似性，对优化目标函数进行修正，得到：

将F表示为：其中，不同z的取值表示不同的距离算子，包括：

不同的O代表不同的正则化类型，包括：

ed_CT及ed_EIT为求边缘算子，即用于求一帧图像的边缘轮廓，Normal为归一化操作算子，其中，求边缘算子不唯一，包括：

设CT先验图像及EIT成像图像的像素编码为：

Roberts梯度算子为：

GM(x,y)＝[f(x,y)-f(x+1,y+1)]²+[f(x,y+1)-f(x+1,y)]² (8)

设CT先验图像数据为提取完边缘后为ed_j,j∈[1,n]，n为像素点数，将F定义为2范数，即z＝2,p＝2，将O取2范数，得到：

将修正后的优化目标函数重写为：

对其进行求解，得到：

其中，β矩阵的计算表达式为：

对β矩阵进行简化，只取β矩阵中u＝v的情况，对求解的结果进行简化为：

通过LBP算法获取初始启动向量x₀为：

x₀＝J^Ty (14)

对CT先验图像数据及EIT成像图像的初始启动向量进行归一化操作，为：

式中，Max及Min分别取矩阵中的最大值及最小值，当ed＝Roberts,p＝2,z＝2,O＝1时，求解得到：

对求解得到的结果进行图像畸变矫正。

4.根据权利要求3所述的基于结构先验的肺部电阻抗层析成像方法，其特征在于，对求解得到的结果进行图像畸变矫正，具体为：

获取求解得到的结果，对求解得到的结果进行图像畸变矫正为：

式中，矩阵S与矩阵J相同。

5.根据权利要求3所述的基于结构先验的肺部电阻抗层析成像方法，其特征在于，对求解得到的结果进行图像畸变矫正，具体为：

获取求解得到的结果，对求解得到的结果进行图像畸变矫正为：

式中，One_m×1为数值为1的m×1矩阵，符号⊙为矩阵的哈达玛乘积。

6.根据权利要求2所述的基于结构先验的肺部电阻抗层析成像方法，其特征在于，步骤2中，构建CT先验图像与EIT成像图像的相似性算子，计算相似度，并对优化目标函数进行求解，具体为：

通过投影相似度描述CT先验图像与EIT成像图像的相似性，将CT先验图像数据映射到[-1,1]之间，CT先验图像中包含肺部区域的图像值为1，不包含肺部区域的图像值为-1，即：

对F[f(CT,EIT)]进行修正，得到：

当O取2时，优化目标函数修正为：

对其求解，得到：

当O取1时，得到解为：