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基于径向基函数神经网络的两步核磁共振头部组织电阻抗成像算法
目的 基于径向基函数(radial basic function,RBF)神经网络的两步核磁共振电阻抗成像(magnetic resonance electrical impedance tomography,MREIT) 算法,对人体头部进行MREIT.方法 首先利用高分辨率的核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)系统对成像物体进行三维构建和不同组织的边界区分;然后利用RBF MREIT方法对物体内不同组织的均匀电阻抗分布进行估计,并采用基于径向基函数-遗传算法的MREIT技术对每种组织有限元模型中每个单元的电阻抗值进行估计.结果 在三层球头模型(scalp skull brain,SSB)上进行的仿真实验证明了利用两步 MREIT算法进行头部组织三维电阻抗图像重构的合理性与可行性.结论 该两步MREIT算法可以用于头部组织三维电阻抗图像重构,具有潜在的应用价值.
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基于核磁共振技术的生物阻抗成像研究进展
我们对新发展的阻抗成像方法--核磁共振电阻抗成像(Magnetic resonance electrical impedance tomography,MREIT)技术进行了综述,简要介绍了CT(Computerized tomography,CT)和MRI(Magnetic resonance imaging,MRI)成像技术的基本原理,详述了MREIT技术基本理论和目前MREIT算法的发展状况,并就MREIT的发展前景及目前存在的问题进行了分析.