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基于EIT时序数据的STReSRNN模型:融合ResNet-34、BiLSTM与自注意力机制

基于EIT时序数据的STReSRNN模型:融合ResNet-34、BiLSTM与自注意力机制摘要电阻抗成像(Electrical Impedance Tomography, EIT)作为一种无创、无辐射的功能成像技术,能够实时监测人体胸部的阻抗变化,在肺功能评估、呼吸监测等领域具有重要应用价值。然而,EIT图像重建是一个高度病态逆问题,传统算法重建的图像质量有限,且难以充分挖掘时序维度中的动态信息。本文提出一种全新的深度学习模型——STReSRNN(Spatio-Temporal Residual Recurrent Neural Network),该模型结合了ResNet-34提取空间特征、双向长短期记忆网络(BiLSTM)捕捉时序依赖、以及自注意力机制强化关键时间点的信息,实现从EIT时序图像到生理状态(如通气量)的精准映射。本文详细阐述了模型架构、训练流程,并定义了平均一致性指数(Average Consistency Index, ACI)作为评估指标。通过仿真数据实验,验证了STReSRNN在EIT时序分析任务中的优越性。本文提供完整的PyTorch实现代码与详尽注释,为EIT时序智能分析提供一种可复现的解决方案。关键词:电阻抗成像;时序图像;ResNet-34;BiLSTM;自注意力;平均一致性指数1. 引言电阻抗成像(EIT)是一种基于边界电压测量重建内部电导率分布的新型成像技术。由于其具有无创、实时、便携等优点,EIT在临床监护(尤其是肺功能监测)、生物医学研究等

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