1、磁感應(yīng)斷層成像(magnetic induction tomography，MIT)是一種基于電磁檢測原理進(jìn)行生物組織電導(dǎo)率分布測量的成像技術(shù)。該技術(shù)不僅可以實現(xiàn)功能性成像，進(jìn)行實時動態(tài)顯示，且具有非接觸性、成像速度快、攜帶方便、成本低等特點。其在臨床醫(yī)學(xué)無創(chuàng)檢測和動態(tài)實時監(jiān)護(hù)領(lǐng)域具有很好的應(yīng)用前景，特別是對顱腦內(nèi)疾病的連續(xù)監(jiān)護(hù)，是當(dāng)今生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域重大研究課題之一。
　　本文主要通過對磁感應(yīng)斷層成像中圖像重建的分析，嘗試提高重

2、建后圖像的分辨能力，主要開展MIT技術(shù)正問題的建模與求解、圖像重建的研究兩個方面的工作。在正問題的建模與求解方面，采用變分有限元法進(jìn)行正問題模型的分析，通過場域剖分和合適的插值函數(shù)，將非線性偏微分方程近似離散為等價線性方程組求解問題，并計算檢測線圈電壓值。在圖像重建方面，一方面，為改善重建后圖像分辨能力較差的問題，提出一種改進(jìn)型迭代Newton-Raphson算法，該算法引入加權(quán)矩陣和L1范數(shù)正則化項，以改善圖像重建估計誤差大、穩(wěn)定性差

3、的問題，重建后圖像的質(zhì)量有較大改善。另一方面，為改善圖像重建的欠定病態(tài)性，基于期望最大化算法在數(shù)據(jù)缺失方面的應(yīng)用，將圖像重建轉(zhuǎn)化為極大似然函數(shù)的求解。該算法引入缺失數(shù)據(jù)，將測量數(shù)據(jù)視為存在不能直接觀測的變量，對測量數(shù)據(jù)和靈敏度矩陣同時進(jìn)行補償，以改善檢測線圈電壓的數(shù)目遠(yuǎn)小于待求電導(dǎo)率個數(shù)的問題，可有效地提高重建后圖像的分辨能力。此外，為使重建后的圖像更易識別出病變區(qū)域、并能夠隨著患者病變區(qū)域的改變而改變，將圖像分割用于圖像重建，使重建后