电阻率断层扫描遇上降阶模型：加快电导率估计的框架
医学物理
2024-08-29 v1
摘要
目的：将个体化头部组织电导率纳入电源成像技术（基于脑电/磁性脑电图）的准确性评估，以及经颅电刺激的疗效，至关重要。参数化电阻率断层扫描（pEIT）是一种利用头皮电极阵列施加电流并测量其产生的电位分布，以便廉价且无创地估算电导率的方法。随后通过迭代拟合前向模型来估计电导率，计算成本高昂，通常以牺牲准确性为代价来降低这种成本。降低前向解计算成本将提高该方法的可及性，并开启新能力。方法：我们引入降阶模型（ROM）以大幅加速任意电导率值下的解的计算。结果：我们使用包含六个组织构件的真实头部模型演示了这一新的ROM-pEIT框架，数值解和电导率估计的误差均最小。我们展示，在使用该框架后，达到多参数估计且相对误差可忽略的计算复杂度，降低了一个数量级以上。此外，我们在多个实际案例中展示了该框架的优势，包括对来自三个受试者的真实pEIT数据的应用。意义：结果表明，该框架可以转变pEIT用于寻找个体化头部电导率的用途，使其成为研究者和临床工作者的有价值工具。
引用
@article{arxiv.2408.15673,
title = {Electrical Impedance Tomography meets Reduced Order Modelling: a framework for faster and more reliable electrical conductivity estimations},
author = {Matthew R. Walker and Mariano Fernández-Corazza and Sergei Turovets and Leandro Beltrachini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.15673},
year = {2024}
}