定义
电阻抗断层成像是以人体组织、器官的阻抗分布或阻抗变化（实际是电阻率或相对电阻率）为成像目标,通过给人体施加安全电流激励、体外测量响应电压信号，来重建人体内部的电阻率或其变化分布图像的方法。
测量原理
类似Xray-CT，EIT也是一种CT技术，只不过将准直的X射线换成了微弱的激励电流。
大多数EIT系统采用如图所示的测量方式，在被测物边界施加一圈电极，由一对电极施加一微弱的电流激励，然后测量其余电极对上对应的电压值，再切换一对电极进行激励，并测量其余电极对上对应的电压值，重复下去，可以测的一组电流激励下的电压值，根据电流和电压之间的关系，根据一定的重构算法即可重构出内部的电导率分布或者电导率变化的分布。
图1 EIT系统基本结构
由于通过施加电流、测量电压来重构电导率分布，电流流向复杂难以预测，EIT的图像重建是一个病态的非线性逆问题。
成像对比来源
人体内不同的组织具有不同的电导率（电阻率），且各组织的电导率会随身体健康状况的变化而变化，因此某些生理或病理的变化会引起电导率（电阻率）的变化。人体部分组织的阻抗分布值：组织的含水量越高，阻抗越小，如血液、肌肉；而脂肪、骨骼等含水量低的组织阻抗较高。
图 2 一般人体组织在10kHz激励频率下的阻抗
成像方式
静态电阻抗断层成像（Static EIT）又称为EIT绝对成像（Absolute EIT），它以人体内部电导率的绝对分布为成像目标，早期的EIT研究大多采用这种成像方式。
进行静态EIT成像时，常假设一个初始的电导率分布，然后根据测量数据不断的进行重构迭代，以此来求出一个最优解反映电导率的绝对分布。由于EIT的不适定性和病态性，边界形状、电极位置、系统噪声等微小的测量误差都有可能产生很大的重构误差。
常用静态算法有Landweber迭代算法、牛顿-拉夫逊算法和共扼梯度算法等。 课题组采用共扼梯度算法和改进的Tikhonov正则化算法等。
动态电阻抗断层成像（Dynamic EIT）又称为EIT相对成像（Relative EIT），它以人体内部电导率的分布变化为成像目标，目前大多数商业系统和研究采用这种成像方式。
进行动态EIT成像时，常选取某一时刻的数据作为参考帧，然后将当前时刻的数据作为测量帧与参考帧数据相减进行差分成像，以此来求出一个最优解反映测量帧时刻相对参考帧时刻的电导率的分布变化。
通过差分的形式，可有效降低边界形状、电极位置、接触阻抗、系统噪声等测量误差对图像重构的影响。由于动态EIT图像重构时，不需要进行迭代计算，因此成像速度快，可以及时反映组织阻抗的变化。
常用动态算法有：等位线反投影法、灵敏度系数算法、奇异值分解算法、Tikhonov算法等。
优势与缺点
EIT的优势：构造简单，成本低，安全，速度快，可以实现连续的动态功能成像；
EIT的不足：空间分辨率低。
参考文献
[1] 百度百科，https://baike.baidu.com/item/生物电阻抗断层成像；
[2] Brown, B. H. (2003). Electrical impedance tomography (EIT): a review. Journal of Medical Engineering & Technology, 27(3), 97-108. doi:10.1080/0309190021000059687；
[3] 何为, 罗辞勇, 徐征, 等. 电阻抗成像原理[M]. 北京:科学出版社, 2009.
[4] 陈晓艳,顾鹏,常晓敏.生物医学电阻抗成像技术[J].生命科学仪器,2017,15(03):3-7
参阅：CT、X射线、Landweber迭代算法、牛顿-拉夫逊算法、等位线反投影法、灵敏度系数算法
