电阻抗层析成像(Electrical Impedance Tomography,EIT)是近30年兴起的新一代医学成像技术,是通过对安放于体表的电极施加安全的激励电流,同时测量相应电极的电压变化,并根据图像重建算法重构出人体内部电特性的分布情况。该技术不但能够获取到解剖学结构信息,还能够提供丰富的功能信息,在生物医学成像领域具有广泛的应用前景。但是,EIT图像重建问题属于病态非线性逆问题,克服EIT图像的病态性是EIT技术的关键和难点,也是本课题研究的重点。近些年来将稀疏与低秩理论方法引入EIT成像,分别从局部空间相关性以及时间相关性角度,对EIT成像算法进行了改进,有效地提高了成像质量。本文进一步将稀疏与低秩方法相结合,充分利用动态EIT成像的时间-空间相关性信息,保证成像速度的前提下,进一步提高成像质量。在此基础上,将低秩加稀疏新方法应用于肺部呼吸成像,以评估肺部运动参数。主要完成工作如下:1.基于低秩和稀疏相结合的动态EIT成像方法。为了使算法适用于对各种规则或者不规则的场域进行电阻抗进行成像,本文利用时间相关性和空间相关性,在EIT图像重建的迭代过程中,将结构化的块稀疏表示和低秩算法相结合,实现对各种规则或者不规则的场域进行电阻抗成像。通过仿真实验和胸腔实验,与传统的EIT重建算法做比较,改进的低秩加稀疏算法提高了成像质量和结构相似度,改进了对不规则物场进行成像的约束,证明了新算法的有效性。2.构建呼吸状态模型。提取了人体胸腔和肺组织的CT图片序列作为先验信息,分别构建人体肺部吸气末和呼气末两种状态下的三维肺部和胸腔模型,实现不同算法对肺部呼气末和吸气末的EIT肺部成像,证明不同的呼吸状态下EIT图像的可区分性。3.基于肺部不同呼吸状态电阻抗图像,检测肺部移动。提取吸气末与呼气末状态下肺部阻抗图像,通过计算不同状态下肺部中心位置,评价呼吸过程中肺部移动的状态,证明EIT对肺部呼吸状态监测的可行性。