基于元启发式算法的电阻抗断层成像电导率分布优化方法研究

为解决电阻抗断层成像(EIT)中电导率分布重建精度不足的问题，研究人员创新性地提出了一种基于元启发式算法的优化方法。通过仿真模型对比和体模实验验证，该方法在成像清晰度、抗噪性等方面显著优于牛顿-拉夫逊法、Tikhonov正则化法和遗传算法，为EIT临床诊断提供了更精准的成像解决方案。

　　

在医学电阻抗断层成像(Electrical Impedance Tomography, EIT)领域，精准重建生物组织电导率分布对监测生理病理变化至关重要。这项研究另辟蹊径，将元启发式算法引入电导率分布优化，通过智能搜索策略突破传统成像瓶颈。仿真实验中，研究团队构建了多种生物组织模型，将新方法与牛顿-拉夫逊法(Newton-Raphson)、Tikhonov正则化法等传统算法同台竞技。令人振奋的是，新方法不仅准确勾勒出异常组织的边界，背景噪点也显著减少，就像用高清镜头取代了毛玻璃。面对噪声干扰测试时，该方法展现出"稳如泰山"的特性，信噪比波动下依然保持稳定成像。研究人员还精心设计了仿体实验，让硅胶模型模拟真实器官的电特性，进一步验证了该方法的临床适用性。这项突破为EIT技术装上了"智能导航系统"，让医生能更清晰地"看见"人体内部的电特性地图。