本发明涉及一种基于偏最小二乘方法的电阻抗成像方法，属于电阻抗成像技术领域。
背景技术：
电阻抗成像(electricalimpedancetomography,eit)技术是一种新型功能成像技术。电阻抗成像技术不使用核素或射线，对人体无害，可以成为对病人进行长期、连续监护而不给病人造成损伤或带来不适的医学监护设备。加之其设备成本低廉、不要求特殊的工作环境等，因而是一种理想、具有广泛应用前景的无损伤医学成像技术和图像监护技术。在20世纪末迅速成为研究热点。
如何实现系统的高精度、高分辨率和算法的快速收敛是目前eit技术的主要问题。对电阻抗重构算法的研究显示：修正的牛顿-拉夫逊法具有重构误差小、收敛性好和对初值要求不高的优点，其缺点在于单步迭代时间长，存储空间要求很大，从而限制了其进入实际阻抗图像重构；等位线法是目前最快的一种阻抗重构算法，但由于其在理论推倒上的不严格性所得结果具有较大误差。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于偏最小二乘方法的电阻抗成像方法，该方法能够对扰动目标进行有效成像。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
本发明提供一种基于偏最小二乘方法的电阻抗成像方法，具体步骤如下：
步骤1，分别在空载和放置目标两种模式下进行电流激励，并分别采集两种模式下测量的边界电压，得到目标区域阻抗变化所引起的边界电压变化矩阵；
步骤2，根据敏感性定理理论，对成像区域进行有限元剖分，求出有限元剖分单元对应的敏感矩阵；
步骤3，根据步骤1得到的边界电压变化矩阵和步骤2得到的敏感矩阵求出目标区域阻抗分布变化矩阵；
步骤4，通过不同频率下的目标区域阻抗分布变化矩阵，重构出电阻抗成像图像。
作为本发明的进一步优化方案，边界电压变化矩阵v＝s·δγ，其中，δγ为目标区域阻抗分布变化矩阵，s为敏感矩阵。
作为本发明的进一步优化方案，步骤3中通过偏最小二乘方法求出目标区域阻抗分布变化矩阵。
作为本发明的进一步优化方案，在通过偏最小二乘方法求出目标区域阻抗分布变化矩阵前，还需要分别对步骤1得到的边界电压变化矩阵和步骤2得到的敏感矩阵进行归一化处理。
作为本发明的进一步优化方案，步骤3中通过matlab自带的plsr.m函数进行求解。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本发明的基于偏最小二乘方法的电阻抗成像方法采用电阻抗成像方法，分别在空载和放置成像目标两种模式下进行电流激励，采集两种模式下测量的边界电压，通过求得的边界电压变化矩阵以及敏感矩阵信息，利用偏最小二乘方法计算出目标区域阻抗分布变化，从而实现电阻抗图像重建。本发明的方法修正了图像重构的结果，提高了电阻抗成像的成像质量。
附图说明
图1是本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解的是，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
本发明公开了一种基于偏最小二乘方法的电阻抗成像方法，如图1所示，具体步骤如下：
步骤1，分别在空载和放置目标两种模式下进行电流激励，并分别采集两种模式下测量的边界电压，得到目标区域阻抗变化所引起的边界电压变化矩阵v；
步骤2，根据敏感性定理理论，对成像区域进行有限元剖分，求出有限元剖分单元对应的敏感矩阵s；
步骤3，根据步骤1得到的边界电压变化矩阵v和步骤2得到的敏感矩阵s，通过偏最小二乘方法求出目标区域阻抗分布变化矩阵δγ；
步骤4，通过不同频率下的目标区域阻抗分布变化矩阵，重构出电阻抗成像图像。
其中，边界电压变化矩阵v＝s·δγ。
其中，在使用偏最小二乘方法求解目标区域阻抗分布变化矩阵δγ时，还需要首先对边界电压变化矩阵v和敏感矩阵s进行归一化处理，然后可以通过matlab自带plsr.m函数进行求解目标区域阻抗分布变化矩阵。
以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内，因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。