王琦, 毕旭, 赵晓赟, 李秀艳, 段晓杰, 汪剑鸣
天津工业大学学报. 2024, 43(05): 59-65.
为了对肺水肿过程进行连续可视化监测,实时监测肺水肿动态特征,提出了一种基于Split-Bregman算法的3D-TV正则化三维EIT成像方法。将3D-TV正则化方法与传统的共轭梯度(conjugate gradient, CG)算法和总变差正则化(total variation, TV)算法重建图像的相对误差(relative error, RE)、相关系数(correlation coefficient, CC)和结构相似度(structural similarity index measurement, SSIM)进行对比与评价;并将3D-TV正则化方法应用于大鼠肺水肿实验,监测大鼠肺水肿的整个过程并进行分析。结果表明:与传统TV算法相比,3D-TV正则化方法使三维EIT成像的RE降低了9.1%,CC提高了9.1%,SSIM提高了7.7%,说明3D-TV正则化方法更适合三维EIT图像重建,并且可以对大鼠肺水肿的整个过程进行监测和成像。