基于VDD-Net的肺部电阻抗成像方法

摘要

本发明提供了一种基于VDD‑Net的肺部电阻抗成像方法，包括共轭梯度映预射模块、特征提取模块、深度图像重建模块和图像去噪模块。深度图像重建模块将测量得到的电压序列映射为场域空间分布信息，使得EIT病态问题转化为良态问题，然后通过多层卷积提取空间信息的抽象特征，并使用转置卷积运算重构肺部边界形状，重构得到的图像通过Dense连接低通滤波模块去除重构的高频噪声，得到最终的重建图像。VDD‑Net的训练数据使用包含了多种肺部边界信息的CT扫描图像，包含了肺部疾病、不同胸腔形状以及电极移动等噪声情况。经过肺部仿体模型实验，说明VDD‑Net在肺部EIT成像中对边界重建能力具有较高的准确性和对模型误差与测量噪声具有良好的鲁棒性。