电阻抗成像(Electrical impedance tomography,EIT)是一种具有无损伤无辐射、连续图像监护和功能成像三大突出优势的医学成像手段,EIT能够提供与人体器官或组织生理或病理改变相关的重要信息。肺部电阻抗成像非常适合于实时监测重症监护病房中患者肺部通气情况,尤其对肺泡过度膨胀损伤、肺水肿或肺气肿等病变进行预警,可为呼吸机通气策略的制定提供依据,有助于尽早发现肺部疾病,为相关肺部疾病的预防、诊断和治疗赢得宝贵时间。然而,现有技术中应用生物电阻抗成像技术进行电特性成像时,所得图像的对比度仍较低,因此本文提出了基于混合变差重建算法的电阻抗成像方法。本文受到天津市应用基础与前沿技术研究计划和河北省自然科学基金等项目的资助,对电阻抗成像正问题计算、逆问题求解、图像重建算法和成像实验等进行了深入的研究,主要完成了以下几方面的工作:1、采用有限元法对EIT进行建模,建立了2-D和3-D物理模型和真实肺部模型,进行了正问题计算,对模型边界电压分布进行了仿真分析,为逆问题求解与图像重建奠定了基础。2、在总变差正则化算法和吉洪诺夫正则化算法的基础上,提出混合变差重建算法,并构建了目标函数,分别采用总变差正则化算法、吉洪诺夫正则化算法和混合变差重建算法进行了逆问题求解与图像重建,并对图像重建结果进行了对比分析。3、采用优化的L曲线方法确定了正则化参数,该方法在逆问题求解过程中为逆问题求解提供了灵活性;采用最速下降法求解混合变差重建算法的目标函数的最小值,该方法只需求解一阶导数,所占的存储单元少,求解速度较快。4、利用本文设计的物理模型进行了电阻抗成像实验,采用简易呼吸机进行了肺部通气过程监测,使用本课题组研制的一套肺部电阻抗成像样机进行了肺部成像实验,对本文所建立的数值模型和所提出的混合变差重建算法进行验证,证明了其实用性和可行性。