• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

使用带直径激励的拉格朗日乘数重建算法提高头部电阻抗断层成像(EIT)图像的定位精度。

Improvement of the positional accuracy of EIT images of the head using a Lagrange multiplier reconstruction algorithm with diametric excitation.

作者信息

Bayford R H, Boone K G, Hanquan Y, Holder D S

机构信息

Middlesex University, London, UK.

出版信息

Physiol Meas. 1996 Nov;17 Suppl 4A:A49-57. doi: 10.1088/0967-3334/17/4a/008.

DOI:10.1088/0967-3334/17/4a/008
PMID:9001602
Abstract

A novel algorithm for the reconstruction of dynamic images using diametric excitation has been developed. The algorithm is specifically designed to image impedance changes in the brain using boundary data obtained from scalp electrodes by incorporating a priori information. The a priori information is obtain by solving the forward problem using a finite-element model (FEM) which includes the discontinuity of the skull resistivity. The advantages with this new approach are that the sensitivity and accuracy of the location of the impedance changes are improved compared to methods based on adjacent excitation.

摘要

一种用于使用直径激励重建动态图像的新型算法已经被开发出来。该算法专门设计用于通过合并先验信息,利用从头皮电极获得的边界数据来对大脑中的阻抗变化进行成像。先验信息是通过使用包含颅骨电阻率不连续性的有限元模型(FEM)解决正向问题来获得的。这种新方法的优点是,与基于相邻激励的方法相比,阻抗变化位置的灵敏度和准确性得到了提高。

相似文献

1
Improvement of the positional accuracy of EIT images of the head using a Lagrange multiplier reconstruction algorithm with diametric excitation.使用带直径激励的拉格朗日乘数重建算法提高头部电阻抗断层成像(EIT)图像的定位精度。
Physiol Meas. 1996 Nov;17 Suppl 4A:A49-57. doi: 10.1088/0967-3334/17/4a/008.
2
Three-dimensional image reconstruction for electrical impedance tomography.电阻抗断层成像的三维图像重建
Physiol Meas. 1996 Nov;17 Suppl 4A:A77-83. doi: 10.1088/0967-3334/17/4a/011.
3
Some boundary problems in electrical impedance tomography.电阻抗断层成像中的一些边界问题。
Physiol Meas. 1996 Nov;17 Suppl 4A:A91-6. doi: 10.1088/0967-3334/17/4a/013.
4
Penalty methods for the inverse problem in EIT.电阻抗断层成像逆问题的惩罚方法
Physiol Meas. 1996 Nov;17 Suppl 4A:A73-6. doi: 10.1088/0967-3334/17/4a/010.
5
A multi-shell algorithm to reconstruct EIT images of brain function.一种用于重建脑功能电阻抗断层成像(EIT)图像的多壳算法。
Physiol Meas. 2002 Feb;23(1):105-19. doi: 10.1088/0967-3334/23/1/310.
6
Experimental validation of a novel reconstruction algorithm for electrical impedance tomography based on backprojection of Lagrange multipliers.基于拉格朗日乘子反投影的电阻抗断层成像新型重建算法的实验验证
Physiol Meas. 1995 Aug;16(3 Suppl A):A237-47. doi: 10.1088/0967-3334/16/3a/022.
7
An interleaved drive electrical impedance tomography image reconstruction algorithm.一种交错驱动电阻抗断层成像图像重建算法。
Physiol Meas. 1996 Nov;17 Suppl 4A:A59-71. doi: 10.1088/0967-3334/17/4a/009.
8
Validation of a 3D reconstruction algorithm for EIT of human brain function in a realistic head-shaped tank.在逼真的头部形状水箱中对用于人类脑功能电阻抗断层成像的三维重建算法进行验证。
Physiol Meas. 2001 Feb;22(1):177-85. doi: 10.1088/0967-3334/22/1/321.
9
Lobe based image reconstruction in Electrical Impedance Tomography.电阻抗断层成像中基于叶的图像重建
Med Phys. 2017 Feb;44(2):426-436. doi: 10.1002/mp.12038. Epub 2017 Jan 25.
10
Electrical impedance tomography of human brain function using reconstruction algorithms based on the finite element method.基于有限元法重建算法的人脑功能电阻抗断层成像。
Neuroimage. 2003 Oct;20(2):752-64. doi: 10.1016/S1053-8119(03)00301-X.

引用本文的文献

1
Improved Sensing Pulses for Increased Human Head Depth Measurement Sensitivity With Electrical Impedance Spectroscopy.用于通过电阻抗光谱法提高人体头部深度测量灵敏度的改进传感脉冲
IEEE Trans Biomed Eng. 2013 Dec;60(12):3306-13. doi: 10.1109/TBME.2013.2280877. Epub 2013 Sep 10.
2
Intracranial electrical impedance tomography: a method of continuous monitoring in an animal model of head trauma.颅内阻抗断层成像术:一种颅脑创伤动物模型中连续监测的方法。
Anesth Analg. 2013 Oct;117(4):866-875. doi: 10.1213/ANE.0b013e318290c7b7. Epub 2013 Jul 10.