Advertisement

PyEIT：一个用于电阻抗层析成像的Python工具包

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
简介：PyEIT是一款专为电阻抗层析成像技术设计的Python工具包，提供了一套完整的数值模拟和图像重建解决方案。它支持研究人员进行高效的算法开发、仿真测试及临床应用探索。 感谢您对pyEIT的关注！ pyEIT是一个用于电阻抗层析成像（EIT）的基于Python的开源框架。 该框架的设计理念是模块化、极简主义、可扩展性和面向对象编程。 1. 简介 1.1 依赖关系 必备 - numpy (已测试至版本：numpy-1.19.1) - scipy (已测试至版本：scipy-1.5.0) - matplotlib (已测试至版本：matplotlib-3.3.2) 可选 - pandas (已测试至版本：pandas-1.1.3，用于数据分析和处理) - vispy（在Python 3.8中因vispy失败） - 注意: pyEIT使用vispy进行三维网格的可视化。如果仅需二维EIT，则不需要此模块。 问题1：为什么选择vispy进行3D可视化？ 答：PyEIT采用vispy来实现四面体结构的三维展示，若只需处理二维数据则无需该库的支持。Vispy具有最小化的系统依赖性，并且完全使用Python编写。用户仅需具备支持OpenGL的图形卡即可享受快速渲染体验。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PyEIT：一个用于电阻抗层析成像的Python工具包
    优质
    简介：PyEIT是一款专为电阻抗层析成像技术设计的Python工具包，提供了一套完整的数值模拟和图像重建解决方案。它支持研究人员进行高效的算法开发、仿真测试及临床应用探索。 感谢您对pyEIT的关注！ pyEIT是一个用于电阻抗层析成像（EIT）的基于Python的开源框架。 该框架的设计理念是模块化、极简主义、可扩展性和面向对象编程。 1. 简介 1.1 依赖关系 必备 - numpy (已测试至版本：numpy-1.19.1) - scipy (已测试至版本：scipy-1.5.0) - matplotlib (已测试至版本：matplotlib-3.3.2) 可选 - pandas (已测试至版本：pandas-1.1.3，用于数据分析和处理) - vispy（在Python 3.8中因vispy失败） - 注意: pyEIT使用vispy进行三维网格的可视化。如果仅需二维EIT，则不需要此模块。 问题1：为什么选择vispy进行3D可视化？ 答：PyEIT采用vispy来实现四面体结构的三维展示，若只需处理二维数据则无需该库的支持。Vispy具有最小化的系统依赖性，并且完全使用Python编写。用户仅需具备支持OpenGL的图形卡即可享受快速渲染体验。
     
  • MATLAB中用于旋转图像的具体代码-ElT：基于格林函数的电阻抗层析成像(EIT)
    优质
    本文介绍了一段在MATLAB环境下实现图像旋转功能的特定代码，并探讨了其在基于格林函数的电阻抗层析成像（EIT）技术中的应用。 MATLAB旋转图像的具体代码是用于格林函数在电阻抗层析成像（EIT）中的应用项目的一部分。该项目的目标是在圆形区域内使用模拟肿瘤的Green函数进行电抗断层扫描（EIT）。这是不列颠哥伦比亚大学课程的一部分。 **简介** 电阻抗断层扫描（EIT）是一种利用表面测量来确定对象内部导电性、介电常数和阻抗变化的技术，从而对目标物体成像。由于其非侵入性的特点，在医学领域得到了广泛应用。生物组织与体液之间存在显著的电导率差异，使得EIT能够区分不同类型的物质。 **常规设置** 在标准的EIT系统中，表面电极被放置于待检测区域外部，并通过特定位置对这些节点施加电流以分离检查区域内的两个点。同时测量这两个节点之间的电压值来推算出该区域的导电性变化情况。 **问题描述** 为了从边界上的有限数量电压读数确定圆形区域内物质导电性的变化，需要将电流施加到边界的特定部分，并通过满足一定边界条件的偏微分方程求解。这构成了一个所谓的“逆向”边值问题（BVP），即材料特性是根据场量测量结果推断出来的。
     
  • EIDORS 3.9.1电阻抗断层成像开源软件
    优质
    EIDORS 3.9.1是一款专为电阻抗断层成像研究设计的开源软件工具。它支持图像重建、模拟及分析，适用于科研与教学领域，助力深入探索人体内部结构。 基于Matlab的电阻抗层析成像及扩散光学层析成像重构软件最新版本为V3.9.1（截至2018年10月16日）。
     
  • 关于eidors3.8电阻抗断层成像开源软件的使用指南
    优质
    本指南旨在提供EIDORS 3.8电阻抗断层成像开源软件的全面操作指导，涵盖安装、配置及高级功能应用等内容。适合科研人员和工程师学习参考。 详细讲解了电阻抗断层成像开源软件eidors3.8的使用方法，包括如何建立各个模型以及相关的MATLAB程序和仿真结果。
     
  • MATLAB中的电阻抗成像
    优质
    本研究利用MATLAB软件平台进行电阻抗成像技术的研究与实现，探讨其在生物医学工程领域的应用潜力。 电阻抗成像的仿真软件使用EIDORS辅助进行模拟结构的设计。EIDORS是一款用于电阻抗成像和弥漫性光学层析图像重建的免费软件。
     
  • Astra-Toolbox：用于层析成像的ASTRA工具箱
    优质
    Astra-Toolbox是一款专为层析成像设计的软件工具包，基于ASTRA平台，提供先进的图像重建算法和高性能计算支持。 ASTRA工具箱是一个高性能的GPU基元MATLAB和Python库，适用于2D和3D层析成像。我们支持2D平行束与扇形束几何以及3D平行束与圆锥形束，并提供高度灵活的源/检测器定位选项。该工具箱提供了大量算法供选择，包括FBP、SIRT、SART和CGLS等。 基本的前向和后向投影操作都经过了GPU加速处理，可以直接从MATLAB或Python中调用以支持新算法的设计与实现。用户可以在示例文件夹中找到相关的MATLAB和Python代码示例来帮助理解和使用工具箱的功能。 安装说明：在Windows系统上，请将mex和tools子目录添加到您的MATLAB路径，或将Python astra模块复制至您的Python site-packages目录。此外，您需要Microsoft Visual Studio 2015可再发行组件包；如果尚未安装此文件，则可以通过相应的渠道获取vc_redist.x64版本的程序进行安装。
     
  • EIT：电阻抗成像技术（EIT）
    优质
    电阻抗成像技术(EIT)是一种通过测量人体不同区域的电导率变化来获取体内组织图像的医学成像方法。 电阻抗断层扫描（EIT）是一种成像技术。
     
  • nipy：用于Python FMRI分析的神经成像工具包
    优质
    NIPY是一款专为FMRI数据分析设计的Python库。它提供了丰富的函数和模块，帮助研究人员处理、统计及可视化神经影像数据，助力神经科学研究。 尼皮适用于Python的Neuroimaging工具。NIPY的目标是创建一个独立于平台的Python环境，并使用开放式开发模型来分析功能性大脑成像数据。在NIPY中，我们的目标包括：提供适合快速发展的开源、混合语言科学编程环境；在此环境中创造软件组件，以便轻松为MRI、EEG、PET及其他方法开发工具；建立并维护广泛的开发者基础以贡献此平台，并将该框架作为一个易于安装的捆绑包进行维护和更新。NIPY是多人合作的结果，在每次发行版中的AUTHOR文件中列出主要作者，在THANKS列表中也包含其他重要人员的名字。 关于使用问题或代码贡献，可参见神经影像学邮件列表；错误报告请在github的问题页面上提交；查看当前建议的更改清单可以访问我们的资源下载区域。
     
  • 基于弹性网优化的电阻抗层析成像高效混合正则化方法
    优质
    本研究提出了一种结合弹性网优化技术的电阻抗层析成像高效混合正则化方法，有效提升图像重建质量和计算效率。 电阻抗层析成像（Electrical Impedance Tomography, EIT）是一种通过测量电流传导及电压变化来重建介质内部电导率分布的非侵入性技术。相比计算机断层扫描（Computed Tomography, CT）和核磁共振成像（Nuclear Magnetic Resonance, MRI），EIT具有无辐射、低成本以及高时间分辨率等优点，适用于实时监测与参数检测，在多相流体及生物医学领域展现出巨大潜力。 EIT的基本原理是通过向目标区域施加电流并测量边界电压响应来重建电导率分布。在多相流动应用中，除了可视化内部结构外，还可以利用这些数据识别流动模式和评估空隙率、相流速等参数；而在医疗应用上，则可用于实时及长期监测。 尽管EIT具备上述优势，但图像重建仍面临挑战。传统的稀疏正则化算法虽有压缩感知理论的支持而广泛使用，但在限制解的稀疏性时会导致结果偏小，影响准确性。为此，本段落提出了一种基于弹性网优化的新式EIT算法，并引入加速方法以提升数值实现速度。模拟和实验表明，该方法在准确性和收敛性能上超越了传统手段。 弹性网优化结合L1正则化（即Lasso）与L2正则化（即Ridge），旨在同时进行特征选择并保持模型稳定性，在EIT图像重建中能改善质量，并解决稀疏性限制带来的图像失真问题。加速软阈值迭代作为其算法之一，能在保证精度的同时加快收敛速度，从而提高EIT图像的重建效率。 本段落作者包括Kai Sun, Yanbin Xu, Shangjie Ren和Feng Dong，均来自天津大学电气与信息工程学院的过程测量与控制天津市重点实验室。该团队的研究方向涵盖工业过程控制、传感器技术、仪器仪表及智能检测等，并且在EIT领域有着深厚积累。 基于弹性网优化的快速混合正则化方法结合了压缩感知理论和弹性网优化，显著提升了EIT图像重建的质量，在处理稀疏数据与加速算法收敛方面具有创新性。这为多相流体监测以及生物医学应用提供了更为准确高效的实时检测工具，并有望推动该技术在工业及医疗领域的进一步发展。
     
  • 电阻层析成像系统的开发设计
    优质
    本项目致力于研发先进的电阻层析成像系统，通过创新技术实现高精度、实时监测目标对象内部结构变化。该系统广泛应用于生物医学工程及工业检测等领域，具有广阔的应用前景和发展潜力。 电阻层析成像（ERT）技术是一种近年来发展起来的基于电阻传感原理的过程层析成像技术。它适用于以导电性介质为连续相的两相流工业过程，并能提供封闭管道或容器设备内部多相组分物质参数的二维/三维可视化信息，具有非侵入、响应速度快、成本低、安全性好及适应范围广等优点。 鉴于我校在电阻层析成像技术研究方面的初步阶段，本段落总结了ERT的研究现状和技术特点，并基于其数学物理模型开发了一个仿真软件包。该软件包利用有限元方法（FEM）解决了ERT正问题的求解；通过线性反投影算法和修正牛顿-拉夫逊类算法等完成了图像重建任务；深入探讨了电极数、正则化因子、迭代初值及噪声对重建效果的影响，并提出相关系数与方差作为评估指标，为评价图像质量提供了量化依据。此外，引入遗传算法与粒子群优化算法改进ERT的图像重建过程，在提高收敛性和准确性方面取得了显著成效。