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Treatment Resistant Depression, Ketamine versus ECT: 2024年; Recent studies have highlighted the increase in treatment resistant depression. Of particular concern is the rising trend of depression and suicide rates among Young Adults. Ketamine was approved for treatment resistant depression in 2019 by the US Food and Drug Administration. It received an additional indication for treatment of suicidality. While intranasal Ketamine is approved for depression, recent data about intravenous infusion of Ketamine in controlled inpatient settings has been promising. ECT has a long-standing trend for being used for resistant depression and recent comparison trials have revealed positive results when head-to-head comparisons are made with Ketamine. Future studies need to focus on patient selection and wherein treatment algorithm should Ketamine be selected as treatment modality.; Smita Agarkar; 关键词：KETAMINE ECT

基于同伦摄动的三维ECT图像重建研究: 2024年; ECT技术的研究可分为二维ECT技术和三维ECT技术,目前关于ECT技术的研究大多是二维。二维ECT传感器由于管道外仅布置一层测量极板,其获得的图像为管道截面图,二维ECT技术带来的局限性导致了无法获得管道内分布的三维信息。三维ECT传感器相较于二维ECT传感器来说在管道外布置的极板层数增多,以便于获得更多的投影数据。三维ECT技术可以通过三维投影数据反演出管道内部的三维介质分布信息,重建结果也更加的接近真实分布。Landweber算法是最常用的图像重建算法,但该方法一般需要大量的选代次数才能够获得较好的重建图像。本文推导了基于同伦摄动方法的ECT选代重建公式。针对分布不同最佳选代次数也不同的问题,提出了一种自适应选代终止条件。基于仿真数据和实测数据的重建结果,均验证了所提方法的有效性。与Landweber算法相比,所提方法可给出更好的重建效果。; 刘鸽

基于多尺度自适应网络的ECT图像重建: 2024年; 为求解电容层析成像(ECT)中的非线性病态反问题,提出了一种多尺度自适应网络(MSANet)模型,该模型实现了更精细维度上多尺度特征的融合,且模型参数量相对较小。通过在单个残差块内构建树状结构组成多尺度特征融合模块,MSANet实现了更好的鲁棒性和更低的计算参数量;采用加入自适应空间阈值模块方式,进一步提高了图像的重建精度。实验结果表明:与线性反投影(LBP)算法、Landweber迭代算法及常用深度学习方法相比,该方法平均相对误差最小且平均相关系数最大,分别为0.181及0.967。; 张立峰常恩健; 关键词：电容层析成像图像重建多尺度自适应网络

一种增强型稠密连接网络模型应用于ECT图像重建: 2024年; 针对传统神经网络在电容层析成像图像重建中,存在难以较好地实现电容特征张量的底层位置特征和顶层语义特征融合的问题,提出了一种增强型稠密连接网络模型(enhanced dense connectivity network,EDC-net)。首先,训练全连接神经网络获得初步介电常数分布,利用全连接神经网络的输出特征图作为补偿型U-net网络的输入。其次,搭建补偿型U-net网络,在编码和解码器间添加类DenseNet结构的稠密跳跃连接机制,以保留大量的底层位置特征信息,减少模型多个输出节点的特征损失;同时利用多尺度密集空洞卷积模块替代补偿型U-net中普通卷积,扩大模型的感受野并丰富多尺度信息。最后采用高效通道注意力机制模块实现子解码器节点的输出特征跨通道交互,增强模型对重要信息的关注度,提高模型的非线性拟合能力。试验结果表明,与Landweber迭代算法、U-net算法对比,基于EDC-net算法的重建图像分辨率高,成像边缘清晰,且更具鲁棒性。; 马敏孙妮; 关键词：电容层析成像图像重建

基于二阶混联灵敏度矩阵的ECT图像重建: 2024年; 电容层析成像技术求解图像重建问题属于非线性问题。在灵敏度矩阵的推导过程中,通常只保留灵敏度系数的线性部分,但是被忽略的非线性部分同样包含重要的成像信息。为了提高图像重建精度,基于二阶灵敏度系数的数学定义,结合模糊C-均值聚类算法和电场中心线理论,建立了二阶混联灵敏度矩阵,并将矩阵引入到Landweber算法中,提出了二阶Landweber算法;最后,进行仿真和静态实验,并与传统的Tikhonov算法和一阶Landweber算法进行对比,结果表明,二阶混联灵敏度矩阵可以提高图像重建精度。; 陈达张立峰樊振萍; 关键词：电容层析成像图像重建模糊C-均值聚类算法

基于模糊模式识别和敏感场优化的ECT图像重建: 2024年; 提出了一种基于模糊模式识别和敏感场优化的电容层析成像(ECT)图像重建方法,以提高重建的精度与质量。首先,提出了一种基于模糊模式的ECT流型识别方法,通过流型识别,选择与输入信号所属相对应的变化敏感场,完成敏感场的优化;然后,提出了一种基于特征提取的敏感场扩充方法,从输入信号中提取特征信息进行数据融合,并通过零填充和随机重组将优化后的敏感场扩展为新的敏感场分布矩阵,进一步优化敏感场;最后,提出一种稀疏图像重建方法,通过构造综合观测方程,求解介电常数分布矢量,并进行图像重建。通过COMSOL软件对ECT系统进行三维仿真建模,仿真实验结果表明,本文方法在图像误差、相关系数等成像指标上优于现有方法,具有更好的成像效果。; 黄国兴李超吴振华王静文袁韬雅卢为党; 关键词：电容层析成像模糊模式识别流型识别图像重建

基于PCNN图像融合的ECT多相流测量系统设计: 2024年; 针对ECT在多相流测量过程中存在的成像质量不高、精度低、稳定性差等问题,提出并实现了基于PCNN图像融合的ECT多相流测量系统。系统采用模块化设计,主要包括阵列电极传感器模块、电容采集电路模块、上位机成像软件模块。文中设计改进的网络模型,将Tikhonov和Landweber算法的成像结果作为输入进行双通道融合成像,改善了传统算法存在的伪影、模糊的现象。实验结果表明:应用尼龙棒模拟气固两相流对系统进行测试,系统对于微小电容的测量具有良好的稳定性和准确性,通过系统的成像结果可以准确地分辨管道内不同介质的位置,其中对于流型的预测成功率为100%,相含率的测量误差在1%以内。; 李利品李垄盛哲白耀文胡跃鑫; 关键词：ECT 图像融合图像重建

基于并联自适应残差网络与CBAM的ECT图像重建: 2024年; 为解决电容层析成像中软场效应导致重建图像精度低的问题,提出了一种基于并联自适应残差网络与卷积注意力机制的图像重建算法。通过引入并联自适应残差模块提取丰富的特征层信息,再利用压缩激励网络调整各通道的权重系数,达到过滤冗余信息的效果,引入卷积注意力机制学习浅层特征的通道和空间信息,将卷积注意力机制通道与并联自适应残差网络进行特征融合以补偿损失的浅层特征和空间信息。仿真结果表明,相比LBP算法、Landweber迭代算法、1D CNN算法,改进算法有效提高了重建质量。; 马敏吴环; 关键词：电容层析成像图像重建

基于模拟退火粒子群优化算法的ECT图像重建方法研究: 2024年; 电容层析成像系统中,其反问题的“病态性”特点,导致传统图像重建算法的重建结果伪影现象严重。粒子群算法(Particles Swarm Optimization,PSO)作为智能算法的一种,具有易实现,收敛快等显著优点,缺点也很明显,即粒子易收敛于局部最优解。将模拟退火算法与粒子群搜索算法相结合,利用模拟退火算法中的概率突变能力,能够有一定概率跳出算法的局部最优解。设计了五种不同的典型流型并进行了仿真实验,利用所提算法与LBP算法、Tikhonov算法、Landweber迭代算法以及标准PSO算法分别对其进行了图像重建。仿真实验所得到的主观结果和客观数据均表明,所提算法可以有效减少重建图像中的伪影,明确图像形状,提高重建图像质量,使得图像重建结果更加接近原始流型。; 王耀萱崔丽琴田鹏秦龙曾祥麟; 关键词：电容层析成像图像重建粒子群算法模拟退火算法

基于FCM及快速迭代收缩阈值算法的平面ECT图像重建: 2024年; 为提高平面阵列电容成像系统的成像精度,提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)进行数据优化的快速迭代收缩阈值算法(FISTA)。根据平面阵列电容数据的特点,首先利用FCM算法对测量电容值进行分类,保留有效电容值,实现电容向量降维;然后利用离散小波基(DWT)对灰度值进行稀疏表示,并建立L1正则化模型,采用FISTA进行求解,以实现图像重建;最后将FCM处理后的电容值分别用于Landweber算法、Tikhonov算法进行重建对比。仿真与实验结果表明,该算法重建图像的平均相对误差约为0.0527,平均相关系数约为0.9422,均优于其它算法,且重建图像伪影较少,更接近真实情况;因此,所提算法具有更好的重建效果。。; 张立峰唐志浩; 关键词：电容层析成像图像重建模糊C均值聚类

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