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龙图腾网获悉河南师范大学申请的专利一种脑电阻抗层析成像中单电极接触阻抗变化的补偿方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115908598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211068781.9，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种脑电阻抗层析成像中单电极接触阻抗变化的补偿方法是由施艳艳;杨坷;王萌;李亚婷设计研发完成，并于2022-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑电阻抗层析成像中单电极接触阻抗变化的补偿方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脑电阻抗层析成像中单电极接触阻抗变化的补偿方法，该方法依据三层脑部结构信息以及各层电导率信息完成建模；依据被测场域获取重建所需的边界电压值和灵敏度矩阵；同时得到在不包含夹杂物的情况下，电极接触阻抗发生变化的边界电压值与电极接触阻抗未发生变化的边界电压值变化量；利用正向问题中电极接触阻抗未发生变化时得到的灵敏度矩阵，根据电极接触阻抗发生变化时补偿后的边界电压值，采用L1正则化方法对场域内部电导率变化值进行反演，实现图像重建。本发明能够有效地抑制电极接触阻抗变化对电导率分布的影响，提高重建图像的空间分辨率，改善成像质量，在电极接触阻抗发生变化时的电阻抗层析成像中具有很大的应用前景。

本发明授权一种脑电阻抗层析成像中单电极接触阻抗变化的补偿方法在权利要求书中公布了：1.一种脑电阻抗层析成像中单电极接触阻抗变化补偿方法，其特征在于具体步骤为： 步骤一、依据脑部目标场域的结构信息以及场域内的各层电导率信息，在计算机上完成三层脑部模型构建； 步骤二、在被测场域外等距均匀放置16个电极，电极按照逆时针分别编号为1,2，…，16，采用相对电流激励、相邻电压测量且激励电极不测量的模式，依次采集循环激励循环测量下的边界电压； 步骤三、根据步骤二中得到的空场边界电压值，在场域内不含夹杂物情况下得到单个任意电极接触阻抗变化时测量的边界电压值U'，除了接触阻抗变化的电极，其它电极接触阻抗不发生变化，进一步得到单个电极接触阻抗变化时边界电压值U'与此电极接触阻抗未变化时边界电压值U的变化量ΔU，表示为ΔU＝U'-U，式中 表示矩阵，Y为测量得到的电压值个数； 步骤四、场域内不含夹杂物时，根据步骤三，在预先设定的接触阻抗变化范围内，以固定变化率ΔN改变接触阻抗值，测得N组接触阻抗变化值下的边界电压值ΔUN，建立由ΔN与ΔUN组成的先验矩阵UP，其中，Y为一帧下电压值个数，N为接触阻抗值变化个数； 步骤五、场域内包含夹杂物时，确定接触阻抗发生变化的电极，具体步骤为： 步骤5.1、在真实测量场域表面均匀粘贴16个电极，当其中15个电极接触阻抗不发生变化，只有任意单个电极接触阻抗值改变，根据步骤三，在一帧测量所得电压值中，每个电极作为测量电极时的相关电压值个数为24，以1号电极为例，计算1号电极作为测量电极时的相关电压值个数：在1号电极和9号电极注入正弦激励电流，1号电极无法作为测量电极，即无相关电压值，相关电压值个数为0；在2号电极和10号电极注入正弦激励电流，1号电极作为测量电极，可采集16号电极和1号电极之间的电压值，但无法采集1号电极和2号电极之间的电压值，即相关电压值个数为1；在3号电极和11号电极注入正弦激励电流，1号电极作为测量电极，可采集到16号电极和1号电极以及1号电极和2号电极之间的电压值，即相关电压值个数为2；依此类推，最终，1号电极作为测量电极时的相关电压值个数共为24个，按照以上方法可知，其它电极作为测量电极时的相关电压值个数与1号电极作为测量电极时的相关电压值个数一致； 步骤5.2、根据步骤5.1计算每个电极作为测量电极时的24个相关电压值的平均相对变化量，计算公式为： 式中，ARCM表示平均相对变化，为接触阻抗发生变化后的电压值，表示接触阻抗未发生变化的电压值，n＝1,2,3,...,24； 步骤5.3、依次计算16个电极分别作为测量电极时的24个相关电压值的平均相对变化量，由此对比，发生接触阻抗变化的电极因受影响最大，其为相关电压值平均相对变化量最大的电极，据此方法，判断出接触阻抗发生变化的电极； 步骤六、计算电极接触阻抗发生变化程度，在场域内包含夹杂物且已确定接触阻抗发生变化的电极时，需对电极接触阻抗变化程度进行判断，具体步骤为： 在场域内包含夹杂物时，得到单个任意电极接触阻抗发生变化时一帧边界电压值并得到接触阻抗未发生变化时一帧边界电压值边界电压变化量的计算公式为： 求一帧边界电压变化量的平均相对变化，计算公式为： 由此得到边界电压变化量的平均相对变化与其对应的接触阻抗变化量之间的关系，对此关系进行线性拟合，进而确定电极接触阻抗发生变化的程度； 步骤七、经步骤五和步骤六得到接触阻抗发生变化的电极以及其变化的程度，由计算得到的接触阻抗变化程度，根据步骤四得到的先验矩阵UP，从中提取一帧该变化程度对应的边界电压值ΔUN，可得到补偿后的边界电压值： Uc＝Ui-U0-ΔUN 式中，Ui为在实际情况下接触阻抗变化时测量的边界电压值，U0为接触阻抗无变化且不包含夹杂物时测量的边界电压值； 步骤八、图像重建，在脑部电阻抗层析成像中，反问题是不适定且病态性的，为了克服这一问题，选择了L1正则化方法的图像重建策略，令b＝Uc，通过最小化目标函数得到电导率分布为： 式中，表示估计的电导率，α是一个平衡保真度项和正则化项之间权重的正则化参数，为保真项，||g||1为惩罚项，C为灵敏度矩阵，g为电导率变化量； 采用交替方向乘子法ADMM算法，约束目标函数，其拉格朗日增强函数表示为： 式中，LA为拉格朗日增强函数，m和h分别为g和Cg-b的约束函数，β和γ表示增广的拉格朗日乘子，χ1和χ2表示平衡权重的惩罚参数，而后将优化问题分为几个子问题进行求解，得到优化后的电导率分布，将得到的电导率分布信息进行图像重建。

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