電學(xué)層析成像激勵測量模式及圖像重建算法研究的開題報告

電學(xué)層析成像激勵測量模式及圖像重建算法研究的開題報告【題目】電學(xué)層析成像激勵測量模式及圖像重建算法研究【背景】電學(xué)層析成像（ElectricalResistanceTomography，ERT）是一種非侵入性、無輻射、無污染、實時性良好的成像技術(shù)，已被廣泛應(yīng)用于流體力學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程、地質(zhì)礦產(chǎn)勘探等領(lǐng)域。ERT的基本原理是通過電極陣列對待測對象施加電流，再測量電勢分布，根據(jù)歐姆定律、卡曼定理等理論，計算出整個物體內(nèi)部的電阻率分布，從而獲得物體的空間電阻率分布。目前，ERT技術(shù)已經(jīng)相對成熟，但在特定條件下，如流體較為復(fù)雜或介質(zhì)的電導(dǎo)率變化較大等情況下，ERT成像的準(zhǔn)確性和空間分辨率會受到較大的影響。為了克服這些限制，新的ERT激勵測量模式和優(yōu)化的圖像重建算法需要被開發(fā)和提高?！狙芯績?nèi)容】本研究將圍繞上述問題展開，主要研究內(nèi)容包括：1.基于多個電流源和電勢探測電極的ERT激勵測量模式及其對應(yīng)的硬件設(shè)計和實現(xiàn)；2.優(yōu)化的ERT圖像重建算法的設(shè)計和實現(xiàn)，包括正則化、迭代重建等基本方法的研究和改進(jìn)；3.利用新激勵測量模式和優(yōu)化算法對不同介質(zhì)和復(fù)雜流體體系進(jìn)行實驗驗證和成像分析；4.針對實驗結(jié)果對優(yōu)化算法進(jìn)行修正和改進(jìn)，提高ERT的成像準(zhǔn)確性和分辨率?！狙芯恳饬x】本研究的意義在于：1.開發(fā)新的ERT激勵測量模式，拓寬ERT技術(shù)的應(yīng)用范圍；2.優(yōu)化ERT圖像重建算法，提高ERT成像的準(zhǔn)確性和空間分辨率；3.發(fā)現(xiàn)ERT成像技術(shù)在流體力學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程、地質(zhì)礦產(chǎn)勘探等領(lǐng)域的新應(yīng)用；4.推動ERT技術(shù)在工程實踐中的應(yīng)用和推廣，進(jìn)一步促進(jìn)科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和社會發(fā)展的進(jìn)步?！狙芯糠椒ā勘狙芯恐饕捎脤嶒炁c理論相結(jié)合的方法，具體包括：1.設(shè)計和制造ERT電壓和電流源，采集和記錄電勢分布數(shù)據(jù)；2.進(jìn)行計算機模擬，分析和優(yōu)化ERT圖像重建算法；3.基于新的激勵測量模式和優(yōu)化的ERT圖像重建算法，開展實驗驗證和成像分析；4.分析實驗結(jié)果并對算法進(jìn)行改進(jìn)和修正?！绢A(yù)期成果】本研究預(yù)期取得以下成果：1.開發(fā)一種新的ERT激勵測量模式，提高ERT成像的準(zhǔn)確性和分辨率；2.設(shè)計和實現(xiàn)一種基于優(yōu)化算法的ERT圖像重建工具，提高ERT成像的準(zhǔn)確性和空間分辨率；3.實驗驗證新的ERT激勵測量模式和優(yōu)化算法的有效性，并分析和討論實驗結(jié)果；4.在國內(nèi)外相關(guān)學(xué)術(shù)期刊和會議上發(fā)表相關(guān)論文2-3篇。【研究計劃】本研究計劃分為如下階段：1.研究文獻(xiàn)查閱和調(diào)研，明確研究方向和重點，設(shè)計研究方案和實驗技術(shù)路線圖，擬定實驗流程和數(shù)據(jù)分析方法，安排實驗人員和實驗場地。2.設(shè)計和制造新的ERT電壓和電流源，開發(fā)電路板和系統(tǒng)軟件；3.利用多物理場仿真軟件進(jìn)行ERT圖像重建算法的計算機模擬分析，包括正則化算法、迭代重建算法等基本方法的設(shè)計和評估；4.基于新的激勵測量模式和優(yōu)化算法，開展不同介質(zhì)和流體體系的ERT實驗，采集和記錄電勢分布數(shù)據(jù)，分析實驗結(jié)果和數(shù)據(jù)；5.定量分析和比較優(yōu)化算法對ERT成像結(jié)果的影響和改進(jìn)效果，進(jìn)一步修改和優(yōu)化算法，提高ERT成像的準(zhǔn)確性和分辨率。6.撰寫實驗報告和學(xué)術(shù)論文，撰寫研究總結(jié)和展望報告?！緟⒖嘉墨I(xiàn)】[1]LiDP,LiB,LiJ,etal.2Dand3DERimagingofmetalstructuredpackingbyelectricalresistancetomography[J].ChemicalEngineeringScience,2018,193:131-142.[2]WangW,LeiGY,ZhangX,etal.Imagereconstructionofelectricalresistancetomographyusingmulti-objectiveoptimization[J].JournalofPhysics:ConferenceSeries,2021,1853(1):012142.[3]ZhangM,ZhangY,SongR.Real-TimeCerebralHemodynamicsMonitoringandERTImagingofTraumaticBrainInjuryinRats[J].JournalofMedicalSystems,2020,44(6):113.[4]XuJ,ZhangD,ZhaoP,etal.Imaginganddynamicobservationofdyed