PEUNet:一种用于脑出血病灶检测的多频电阻抗成像方法

摘要

目的 提出一种新的多频电阻抗成像方法，实现颅脑模型中的出血目标成像。方法 提出一种结合预处理模块和改进的UNet模型的PEUNet成像方法，首先通过预处理模块进行病灶图像初始化，随后采用注意力模块改进UNet模型，使其聚焦于图像重要特征，并用于初始图像的后处理，实现颅内出血目标的成像。结果 在构建的多层颅脑仿真模型中，PEUNet方法准确地重构出了多种目标分布方式下的出血目标。结论 在仿真模型上实现了多层颅脑模型中出血目标的成像，重构目标与真实目标的位置和面积差异较小，为后续多频EIT颅脑成像模型实验研究奠定了良好基础。

关键词

多频电阻抗断层成像 / 注意力模块 / UNet / 图像重构