[发明专利]一种颅脑EIT局部最优正则化参数选取的方法

权利要求书

1.一种颅脑EIT局部最优正则化参数选取的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，获取颅脑电阻抗初始重建数据f₀，根据f₀选取全局最优正则化参数λ_global并重建图像，获得初始重建图像，其中，颅脑电阻抗初始重建数据f₀包含脑实质的阻抗变化信息、颅骨的阻抗变化信息与头皮层的阻抗变化信息；

步骤2，提取初始重建图像背景区域的阻抗变化ρ_BGD，初始重建图像背景区域为颅骨与头皮区域；

步骤3，计算背景区域的阻抗变化引起的边界电位变化f_BGD；

步骤4，从颅脑电阻抗初始重建数据f₀中去除背景区域的阻抗变化引起的边界电位变化f_BGD，获得仅包含脑实质区域阻抗变化的数据f_brain；

步骤5，基于仅包含脑实质区域阻抗变化的数据f_brain选择局部正则化参数λ_local，以局部正则化参数λ_local作为颅脑EIT局部最优正则化参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，根据f₀基于L曲线法选取全局最优正则化参数λ_global。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，基于阻尼最小二乘算法获取初始阻抗变化ρ₀，ρ₀＝(J^TJ+λ_globalW^TW)^-1J^Tf₀，其中ρ₀对应的图像为初始重建图像，J为敏感系数矩阵，W＝diag(J)为正则化矩阵。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中，初始重建图像背景区域的阻抗变化ρ_BGD＝Dρ₀，其中，D为背景提取矩阵，背景提取矩阵D为一对角矩阵，其对角元素d_ii满足m表示单元编号，E_i表示第i个单元，Ω_头皮颅骨表示头皮颅骨区域包含的单元集合，Ω_脑实质表示脑实质区域包含的单元集合；ρ₀为初始阻抗变化。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中，背景区域的阻抗变化引起的边界电位变化f_BGD＝Jρ_BGD，J为敏感系数矩阵。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4中，仅包含脑实质区域阻抗变化的数据f_brain＝f₀-f_BGD。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤5中，基于仅包含脑实质区域阻抗变化的数据f_brain再次利用L曲线法选择局部正则化参数λ_local。