一种生物电阻抗成像方法
专利汇可以提供一种生物电阻抗成像方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于粒子群和正则化高斯- 牛 顿 迭代 算法 的 生物 电阻 抗成像 方法。在生物 电阻抗成像 问题求解中，采用粒子群算法产生一个接近真实值的初值作为正则化高斯-牛顿迭代算法的初始值，然后利用正则化高斯-牛顿迭代算法求解逆问题。本发明的优点：1)正问题计算中采用非均匀剖分，提高了成像的 精度 。2)采用标准的粒子群法为正则化高斯-牛顿迭代算法产生一个初始值，这样就很好的克服了牛顿类算法对初始值敏感的缺点。同时，由于只需要产生一个接近真实值的近似值，对精度要求不高，故可以使用较少的粒子数和较少的迭代次数，这大大减少了计算量。3)采用正则化高斯-牛顿迭代算法进行图像重建，获得图像精度较高，图像 定位 准确。，下面是一种生物电阻抗成像方法专利的具体信息内容。
1.一种生物电阻抗成像方法，是基于由分布在被测场域表面的16个电极及外围电路组成的数据采集系统和采用MATLAB平台编制的图像重构仿真软件组成的系统架构，其特征包括以下步骤：
步骤1：对要求解的场域通过有限元法进行三角形剖分，建立FEM模型；
步骤2：采用粒子群算法产生一个接近真实值的初值作为正则化高斯-牛顿迭代算法的初始值；
步骤3：利用正则化高斯-牛顿迭代算法求解逆问题，进行图像重构。
2.根据权利要求1所述的一种生物电阻抗成像方法，其特征在于步骤1中，采用有限元法进行正问题求解时，场域剖分采用非均匀剖分法：使用FEM工具箱对场域进行三角形剖分，将圆形场域分成6层同心圆，同心圆半径向量r=[13,12,10,8,6,3,0]，每个圆上节点数量的向量N=[32,28,24,18,14,8,1]，再对剖分所得的各三角单元采用连接各边中点的方法进行剖分。
3.根据权利要求1所述的一种生物电阻抗成像方法，其特征在于步骤2包括：
a.初始化：随机初始化种群的位置、速度、设定加速常数、惯性常数和迭代常数；
b.计算每个粒子的适应值；
c.比较每个粒子的适应值，获取当前个体最优解；
d.比较每个粒子的适应值与全局最优解，获取当前全局最优解；
e.种群更新：根据粒子群算法的进化方程更新粒子的速度方向和位置，产生新的种群；
f.检查终止条件：若满足，则结束；不满足则跳到步骤b继续寻找最优值。
4.根据权利要求3所述的一种生物电阻抗成像方法，其特征在于所述的粒子群算法的进化方程为：
（1）
（2）
其中： 为微粒i当前的飞行速度； 为微粒i当前位置； 为微粒i所经
历的最好位置； 为群体中所有微粒所经历的最好位置；取惯性权重 ；学习因子；、 为（0，1）上的随机数。
5.根据权利要求1所述的一种生物电阻抗成像方法，其特征在于所述的步骤3包括：
a.取粒子群算法得到的场域内电导率分布值作为正则化高斯-牛顿迭代算法的初始值，计算相应电极电位分布；
b.判断是否满足终止条件：若满足，则终止，进行图像重构；不满足，则继续迭代；
c.计算雅克比矩阵和迭代步长 ；
d. 根据 ，计算 对应的电位分布，转至步骤b。
6.根据权利要求1所述的一种生物电阻抗成像方法，其特征在于所述的正则化高斯-牛顿迭代算法是采用Tikhonov正则化方法对高斯-牛顿迭代算法进行修正，其迭代步长公式为：
（3）
其中： 为雅克比矩阵；V为边界电极上的测量电压值； 为关于电导率 的先验信息调制矩阵；正则化因子 ，采用迭代次数为5~10次。
7.根据权利要求6所述的一种生物电阻抗成像方法，其特征在于Tikhonov正则化高斯-牛顿迭代算法，其先验信息调制矩阵R的构造如下：假定有限元剖分单元数为N，则R为一个N*N的矩阵，其元素取值规则为：对每个单元进行编号后，如果两个单元拥有同一条三角边则对应元素值为-1，如果单元有一条边在边界上则其对应元素值为1，如果单元任一条边都不在边界上则其对应元素值为3。
一种生物电阻抗成像方法
技术领域
背景技术
2002年）中均给出了等位线反投影算法的原理和仿真结果。
发明内容
具体实施方式
M为场域剖分的单元数，本发明将场域剖分为864个单元；
Fi为边界电极电压的计算值，i的取值范围1~16；
ρi为第i个单元的电导率值,i的取值范围1~864；
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
(1) 对场域进行非均匀三角形剖分：使用FEM工具箱函数makemeshdata.m对场域进行三角形剖分。将圆形场域分成6层同心圆，同心圆半径向量r=[13,12,10,8,6,3,0]，每个圆上节点数量的向量N=[32,28,24,18,14,8,1], 再对剖分所得的各三角单元采用连接各边中点的方法进行剖分,并对各节点和单元进行编号。如图5圆形场域剖分示意图所示，将圆形场域按半径向量r剖分成6层同心圆，每层同心圆按照对应的节点向量N均匀分成对应的节点数，如：第一层同心圆半径为3，节点数为8，第二层同心圆的半径为6，节点数为
14，以此类推。连接节点形成三角形网格，再对每个三角形采用连接各边中点的方法进行剖分。对三角形单元从第一层往外按逆时针顺序编号，各单元中节点也按逆时针顺序编号。
其中： 为激励电流，本发明中采用10~100kHz的安全电流。 为与各节点坐标有关的系数矩阵，对步骤1中的单个三角形单元进行求解得到单元电导率系数矩阵 ，逐个三角形单元按照总体下标相同的予以相加的原则得到总的系数矩阵 。
b.计算每个粒子的适应值；
c.比较每个粒子的适应值，获取当前个体最优解；
d.比较每个粒子的适应值与全局最优解，获取当前全局最优解；
e.种群更新：根据粒子群算法的进化方程更新粒子的速度方向和位置，产生新的种群；
f.检查终止条件：若满足，则结束；不满足则跳到步骤b继续寻找最优值。
（2）
其中： 为微粒i当前的飞行速度； 为微粒i当前位置； 为微粒i所经
历的最好位置； 为群体中所有微粒所经历的最好位置；取惯性权重 ；学习因子；、 为（0,1）上的随机数。
b.判断是否满足终止条件：若满足，则终止，进行图像重构；不满足，则继续迭代；
c.计算雅克比矩阵，和迭代步长 ；
d.根据 ，计算 对应的电位分布，转至步骤b。
其中： 为雅克比矩阵；V为边界电极上的测量电压值； 为关于电导率 的先验信息调制矩阵；正则化因子 ，采用迭代次数为5~10次。
1、正问题计算中采用非均匀剖分。由于边界附近受电极接触电阻等因素干扰，成像精度较差，对边界附近进行加密剖分可以提高边界附近成像的准确度。同时又避免对整个场域进行密集剖分造成后续粒子群算法中各粒子维度大幅度增加以及正则化高斯-牛顿迭代算法中系数矩阵元素大幅增加而产生的巨大的计算量。
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