電阻抗斷層成像第2版Andy Adler and David S. Holder手稿版本：2021年3月22日 目錄第一部分 導論1 電阻抗斷層成像（EIT）Andy Adler1.1 引言1.2 本書內容概覽1.3 EIT圖像生成及其解讀1.3.1 組織的電學特性1.3.2 EIT電子學1.3.3敏感度模型1.3.4 EIT圖像重建1.3.5 EIT圖像解讀1.4 EIT應用與展望（perspective）2 EIT相關概念與技術概述導論David Holder2.1 生物醫(yī)學電阻抗斷層成像2.2 EIT歷史回顧（Historical perspective）2.3 EIT相關儀器（EIT instrumentation）2.3.1 獨立阻抗測量2.4 數據收集2.4.1 電極2.4.2 設置及校準測量過程2.4.3 數據收集方法（Data collection strategies）2.4.4 EIT圖像重建2.4.5 EIT系統性能2.5 臨床應用2.6 生物阻抗簡介2.6.1 電阻與電容2.6.2 生物組織的阻抗2.6.3阻抗的其他相關度量（measures）2.6.4 阻抗測量2.6.5 電阻抗斷層成像的意義（Relevance）第二部分 EIT：從組織特性到圖像度量（EIT: tissue properties to image measures）3 組織的電磁特性Rosalind Sadleir, Camelia Gabriel3.1 組織電磁特性的基礎是什么?3.1.1 離子電導率3.1.2 細胞膜與實體組織3.1.3 組織特性的弛豫模型（relaxation models）3.2 整體組織電導率3.2.1 液體，細胞懸浮液和血液的性質3.2.2 骨骼3.2.3 肝臟3.2.4 肺3.2.5 病理學3.2.6 活性膜特性（Active membrane properties）3.3 阻抗特性的測量3.3.1 電極特性3.3.2 電導率細胞及其對結構的依賴關系（Conductivity Cell and Dependence on Geometry）3.3.3 高頻（＞50 MHz）特性3.4 組織各向異性3.5 電氣安全及電流限制3.6 結論與展望4 電子學與硬件Gray J. Saulnier4.1 EIT硬件設計面臨的問題及硬件實現方式（Hardware Challenges and Approaches）4.1.1 速率與精確性4.1.2 施加電流與電壓的對比（Applied Currents vs. Voltages）4.1.3 對向驅動系統與并行驅動系統的對比（Pair-Drive vs. Parallel-Drive Systems）4.1.4 通電電極的電壓測量4.2 電極激勵4.2.1 電流源4.2.2 電壓源4.2.3 電極連接4.2.4 多路復用器與并行硬件的對比（Multiplexers vs. Parallel Hardware）4.3 電壓測量4.3.1 匹配濾波器4.3.2 差分電壓測量與單端電壓測量的對比4.3.3 共模電壓反饋4.4 EIT系統4.5 結論5 EIT正問題Andy Adler, William R.B. Lionheart5.1 引言5.2 數學背景（Mathematical setting）5.2.1 準靜態(tài)近似5.3 電流在導電體中的傳播5.3.1 解析解（Analytical solutions）5.3.2 單位模型中的圓形擾動5.3.3 可監(jiān)測性（Detectability）5.4 測量與電極5.5 測量方法（Measurement Strategy）5.5.1 線性回歸5.5.2 臨近測量方式（Adjacent Measurement Protocol）5.5.3 最優(yōu)驅動方式5.6 EIT敏感性5.6.1 冪的擾動（Perturbation in power）5.6.2 雅克比式標準方程（Standard formula for Jacobian）5.7 求解正問題：有限元方法5.7.1 有限元基本方程（Basic FEM formulation）5.7.2 線性系統的求解5.7.3 共軛梯度及Krylov子空間方法5.7.4 網格生成（Mesh Generation）5.8 關于正問題的進一步評述6 EIT逆問題William R.B. Lionheart, Andy Adler6.1 引言6.2 為什么EIT問題如此難以求解？6.3 逆問題6.4 線性病態(tài)問題的正則化6.4.1 病態(tài)性條件（ill-conditioning）6.4.2 Tikhonov正則化6.4.3 奇異值分解6.4.4 使用奇異值分解研究病態(tài)性條件6.4.5 其他一般性正則化方法（More general regularization）6.5 EIT正則化6.6 動態(tài)EIT6.6.1 線性化EIT重建6.6.2 超參數的選擇6.6.3 正則化參數6.6.4 反投影6.6.5 GREIT6.7 靜態(tài)EIT6.7.1 迭代非線性解6.8 全變差正則化6.9 常見誤區(qū)及最佳做法（Common Pitfalls and Best Practice）6.10 重建算法的進一步發(fā)展6.10.1 Tikhonov正則化之外的發(fā)展（Beyond Tikhonov regularization）6.10.2 直接非線性方法6.11 機器學習及逆問題6.12 實際應用7 用于EIT的D-bar方法David Issaacson, Jennifer L. Mueller, Samuli Siltanen7.1 引言7.2 Calderón方法7.3 CGO解法的興起（The rise of the CGO solutions）7.4 一種二維D-bar方法7.4.1 D-bar方法方程式7.4.2 D-bar方法方程式的數值解法7.4.3 重建舉例7.5 D-bar方法的新近研究方向8 EIT圖像解讀招展奇，楊濱，楊琳8.1 EIT圖像的要素8.1.1 一幅圖像的有效尺寸8.1.2 顏色映射與scale8.1.3 采樣頻率及信號混合8.1.4 不同類型圖像中像素的意義（Meaning of the pixels in different types of images）8.2 功能性圖像及EIT度量（Functional images and EIT measures）8.2.1 阻抗變化在某些感興趣區(qū)（ROI）內的簡單分布8.2.2 由空間相關關系計算得到的阻抗變化的差分（Differences）8.2.3 去除時間信息（利用高采樣率的優(yōu)勢）8.2.4 由阻抗衍生的新單位或維度（New units or dimensions deriving from impedance）8.3 臨床應用8.3.1 利用現有的fEIT及度量（Using existing fEIT and measures）8.3.2 關于fEIT圖像及度量研究的建議8.4 fEIT圖像及度量一覽表第三部分 EIT應用9 用于肺功能測量的EITInéz Frerichs9.1 引言9.1.1 肺生理學及病理生理學基礎9.1.2 EIT的肺相關應用9.2 自主平靜潮氣呼吸過程中的EIT檢查9.2.1 自主安靜潮氣呼吸過程中所采集EIT數據的分析9.2.2 關于人自主安靜潮氣呼吸的EIT研究發(fā)現9.3 肺通氣操作（ventilation manoeuvers）及肺功能測試過程中的EIT檢查9.3.1 肺通氣操作及肺功能測試過程中所采集EIT數據的分析9.3.2 關于人肺通氣操作及肺功能測試過程中的EIT研究發(fā)現9.4 小結10 通氣監(jiān)測Tobias Becher10.1 引言10.2 應用EIT進行通氣分布（ventilation distribution）的評估10.3 通氣各向異性的度量（measures）10.4 潮內通氣（intratidal ventilation）各向異性和肺泡循環(huán)10.5 估算局部順應性（regional compliance estimation）識別床旁過度擴張和肺泡塌陷10.6 肺部通氣不良區(qū)域的識別10.7 用于對肺復張和去復張（lung recruitment and derecruitment .）定量的呼氣末肺阻抗變化10.8 用于監(jiān)測氣流受限（airflow limitation）的呼氣時間常數10.9 使用EIT最優(yōu)化機械通氣的不同方法的比較10.9.1依賴于重力的通氣分布（Gravity-dependent ventilation distribution）10.9.2 全局各向異性指數和變異系數10.9.3 潮內通氣各向異性10.9.4 遞減呼氣末正壓（PEEP）試驗中對肺泡過度擴張和塌陷的量化（Costa方法）10.9.5 不同VT或PEEP水平的局部順應性變化的評估10.9.6 肺通氣不良區(qū)域（靜默空間（Silent Spaces））10.9.7 呼氣末肺阻抗變化的分析10.9.8 局部呼氣時間常數10.10 結論11 血液動力學的EIT監(jiān)測Lisa Krukewitt, Fabian Mller-Graf, 何懷武, Daniel A. Reuter, Stephen H. B?hm11.1 引言11.2 血液動力學測量的經典方法及關鍵參數11.2.1 血管內壓測量11.2.2 血流參數（Flow parameters）11.2.3 容積狀態(tài)參數（Volume Status Parameters）11.3 EIT測量中心臟同步信號的起源11.4 血流動力學EIT測量中的干擾信號11.4.1 血流量和血容量變化11.4.2 通氣11.4.3 心臟運動11.5 血流動力學的EIT測量11.5.1 通過脈沖傳輸時間測量動脈內壓11.5.2 血流參數11.5.3 容量狀態(tài)參數11.6 小結與展望12 腦和神經的EIT成像David Holder12.1 引言12.2 腦功能EIT的生理學基礎12.2.1 腦和神經的生物阻抗及其在正�；虿±項l件下的變化12.2.2 用頭皮電極記錄EIT時腦覆蓋物產生的影響12.3 為腦成像而研發(fā)的EIT系統12.3.1 硬件12.3.2 腦功能EIT的重建算法12.3.3 用于測試EIT系統的物理模型（tanks）的研制12.4 與血容量和細胞腫脹有關的腦緩慢阻抗變化的EIT12.4.1 在生理誘發(fā)活動期間的EIT12.4.2 癲癇發(fā)作期間阻抗緩慢變化的EIT12.5 持續(xù)數小時或數天的病理狀態(tài)下的腦EIT12.5.1 持續(xù)數小時或數天的腦部時域動態(tài)EIT12.5.2 急性腦卒中的多頻EIT