2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、電阻抗成像技術(shù)(Electrical Impedance Tomography,EIT)是一種較為新穎的無損傷的醫(yī)學(xué)功能成像技術(shù),它通過置于人體表面的電極向其施加激勵(lì)電流,測(cè)量其表面的電特性信息,來重構(gòu)被測(cè)區(qū)域內(nèi)部的電導(dǎo)率分布,從而反映人體內(nèi)部結(jié)構(gòu)與組織器官的功能。與傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)成像技術(shù)相比較,電阻抗成像技術(shù)不使用射線或者核素,對(duì)人體安全無傷害,可以多次測(cè)量、長期重復(fù)使用,其設(shè)備體積小、成本相對(duì)低廉,對(duì)工作環(huán)境無特殊要求,便于大規(guī)模推廣。

2、這些特點(diǎn)使得EIT技術(shù)不僅是在醫(yī)學(xué)方面,而且在工業(yè)監(jiān)測(cè)、無損探傷等工業(yè)領(lǐng)域都備受矚目。
   本論文以EIT圖像重構(gòu)為研究對(duì)象,實(shí)現(xiàn)了全電極模型下的有限元法電阻抗成像正問題的計(jì)算過程,并分析了電阻抗成像逆問題的研究難點(diǎn)和病態(tài)性。在介紹粒子群優(yōu)化算法和量子粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)缺點(diǎn)后,選定了使用量子粒子群優(yōu)化算法來進(jìn)行電阻抗圖像重構(gòu),最后做了大量的仿真實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證該算法的可行性。
   本文的主要工作如下:
   ①首先

3、在電阻抗成像技術(shù)的生物醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)上,簡(jiǎn)要闡述了EIT成像正問題的控制方程及邊界條件,在此基礎(chǔ)上推導(dǎo)出全電極模型下的基于三角形剖分的有限元方程,通過實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和計(jì)算數(shù)據(jù)的對(duì)比,驗(yàn)證了全電極模型下有限元法的計(jì)算精度。為了兼顧求解的精度與速度,給出了EIT正、逆問題所采用的有限元剖分模型,以及其加密策略。著重對(duì)EIT逆問題的研究難點(diǎn)和病態(tài)性作了較為詳細(xì)的分析,為后面的EIT圖像重構(gòu)奠定了良好的基礎(chǔ)。
   ②分析了基本粒子群算法和幾種改進(jìn)

4、的粒子群算法的原理、算法流程、優(yōu)缺點(diǎn),以此為基礎(chǔ)重點(diǎn)介紹了量子粒子群算法的產(chǎn)生、原理和實(shí)現(xiàn)流程,并與PSO算法進(jìn)行了分析比較。最后用PSO算法和QPSO算法分別對(duì)Rosenbrock函數(shù)和Rastrigrin函數(shù)進(jìn)行仿真測(cè)試,分析結(jié)果可知QPSO算法在收斂精度和速度等方面都要優(yōu)于傳統(tǒng)的PSO算法,為QPSO算法的改進(jìn)和在EIT圖像重建中的應(yīng)用打下了基礎(chǔ)。
   ③在上述的研究基礎(chǔ)上,給出了EIT逆問題的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型,并提出了基于

5、量子粒子群優(yōu)化算法(QPSO)的電阻抗圖像重構(gòu)算法,為了提高QPSO算法搜索全局最優(yōu)解的能力,將NOSER算法的求解結(jié)果賦予該算法的初始種群,以提高算法的性能;為了驗(yàn)證該算法的性能,在封閉式場(chǎng)域做了仿真實(shí)驗(yàn),并與牛頓法、PSO算法的仿真結(jié)果做了對(duì)比;并結(jié)合實(shí)際應(yīng)用情況,進(jìn)行了開放式EIT重構(gòu)仿真和水槽試驗(yàn),結(jié)果表明重構(gòu)圖像具有良好的分辨率。在MATLAB環(huán)境下建立并完善了開放式電阻抗成像軟件平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了有限元模型顯示、串口通信、電壓數(shù)據(jù)

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