方法論證表明,直接條件生成與物理先驗融合兩類擴(kuò)散框架可分別從數(shù)據(jù)驅(qū)動和模型驅(qū)動側(cè)提升EIT重建的分辨率與魯棒性,并可與實時成像和臨床任務(wù)(如呼吸功能監(jiān)測)進(jìn)一步耦合。關(guān)鍵詞:電阻抗成像(EIT);擴(kuò)散模型;條件擴(kuò)散;敏感度先驗;Transformer;DDPM/DDIM;模型驅(qū)動與數(shù)據(jù)驅(qū)動融合;域泛化 引言EIT通過測量電極邊界電壓來反演目標(biāo)區(qū)域的電導(dǎo)率分布。