研究室论文《A High-resolution Image Reconstruction Method of Lung nodules with B-spline based Whale Optimization Algorithm (B-WOA) for Electrical Impedance Tomography》被期刊《IEEE TRANSACTION ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT》录用。
论文提出了一种基于B样条的鲸鱼优化算法（B-WOA）来实现肺结节的高分辨率电阻抗断层成像（EIT）图像重建。该方法通过B样条曲线实现了目标位置与电导率分布之间的映射，并通过灵敏度矩阵法建立了优化的目标函数，在此基础上利用WOA实现了肺结节图像的重建。在随机生成的肺结节模型中，通过数值模拟比较了使用WOA和三种传统算法重建的图像的质量。仿真结果表明，与传统算法中性能最好的Tikhonov正则化算法相比，WOA重建图像的图像相关系数平均值提高了4.8%。此外，还建立了肺结节的实验模型来验证所提出的方法。使用不同直径的生物组织来模拟肺结节区域。在双目标成像实验中研究了WOA、Tikhonov正则化算法和GA的性能。实验结果表明，与Tikhonov正则化算法和GA相比，使用WOA重建图像的平均ICC值分别提高了4.7%和3.5%。因此，所提出的B-WOA可以实现对微小目标分布的高分辨率成像，有望用于肺结节的临床检测。
图 模拟模型