电阻抗断层成像(Electrical Impedance Tomography,EIT)作为电磁成像的一个分支,为医学诊断提供了新的技术手段。它通过体表电极,向被测目标施加安全的激励电流,然后测量体表电压,最后运用相应的算法对目标内部的实际电导率或者电导率变化进行重建成像。这种成像技术具有系统结构简单、造价低廉、实时动态、无损伤等显著特点。第四军医大学EIT课题组在前期基础性研究中已经取得重要突破,初步将EIT技术应用于临床实验研究,尤其是利用EIT对特定病人进行床旁监护。但是在EIT的临床实验中,存在很多实际问题影响着EIT的成像效果,特别是受试者的呼吸过程和体位变化往往会向EIT图像中引入较大的运动伪影。针对以上问题,本文从EIT成像算法的讨论出发,结合EIT临床应用中的需要,从以下两个方面对提高EIT图像质量的方法进行初步地探讨:(1)EIT重建算法的比较研究成像算法是EIT的基础和关键技术。重建算法的本质是解决EIT逆问题的病态性,并且在EIT图象的空间分辨率和抑制数据噪声之间选取合适的折中。除此之外,重建的效率和算法的稳定性也是必须考虑的因素。本研究结合Bayes估计和极大似然法,把极大后验(maximum a posteriori, MAP)估计理论应用到EIT重建问题中,讨论了一种新的MAP重建算法。该算法的基本思想是根据假设的电导率概率密度函数,利用物体边界的电位测量值来估计最可能的电导率变化值分布。这种统计类重建方法不仅考虑了电导率本身的变化,而且还考虑了测量噪声的变化。本文通过仿真实验,物理模型实验,和人体肺通气实验将MAP法与传统的等位线反投影法(Equipotential Backprojection, EPBP)进行了比较研究。与EPBP算法相比,MAP算法有效地提高了EIT的图像质量,例如,根据扰动目标的不同位置,在仿真实验中,MAP算法的空间分辨率比EPBP平均提高78%,定位准确度提高70%;在物理模型实验中,MAP算法的空间分辨率比EPBP平均提高85%,定位准确度提高46%。而且,在同样的硬件环境下,MAP算法的在线重建速度与EPBP算法相当,均小于50ms;在多次实验中,MAP算法均能长时间稳定成像。初步的实验结果表明,MAP算法在空间分辨率和定位准确度方面优于EPBP算法,在重建速度和稳定性方面与EPBP相当。因此,对于EIT临床应用来说,MAP算法是一种较优的EIT重建算法。(2)针对EIT动态监护应用的算法改进在EIT的动态监护应用中,由于EIT逆问题自身的病态性,使得测量的干扰和噪声对EIT的成像结果有很大影响,往往引入严重的图像伪影。所以排除测量干扰和抑制测量噪声是十分重要的工作。EIT具有较高的时间分辨率,利用这种特性不但可以对很多变化较快的生理病理过程进行监护,而且更重要的是可以提高EIT图像的抗噪性。一种考虑EIT数据帧前后时间相关性的方法是Kalman滤波算法。这种迭代的算法通过本帧的测量数据和前一帧重建值来估计本帧重建值。本文讨论了一种基于MAP算法的直接重建方法。该方法利用前后各3帧的采集数据之间的相关性,对当前帧的重建图像进行降噪。仿真的结果表明,即使在强噪声背景(0.5噪声水平)下,后者仍然能够对目标有效成像,表现出更好的抗噪特性。测量电极是EIT应用中至关重要的因素之一,它直接影响采集数据的质量和成像效果。然而被测对象的生理活动或体位变换不可避免地改变电极的位置或接触情况,将干扰引入测量数据中,最终影响EIT成像质量。本研究通过对MAP算法的重建矩阵进行扩展,将电极位置变化的信息引入重新成像中。仿真的结果表明,在1%电极移动的情况下,标准的MAP算法不能有效地对目标进行成像;改进的算法不但能够有效地重建出电导率变化,大大降低图像伪影,而且也能够有效地反映电极的位置变化,从而为研究人员对错误电极进行纠正提供了有价值的参考信息。