A 3D finite-difference BiCG iterative solver with the Fourier-Jacobi preconditioner for the anisotropic EIT/EEG forward problem.
A 3D finite-difference BiCG iterative solver with the Fourier-Jacobi preconditioner for the anisotropic EIT/EEG forward problem.
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DOI：
10.1155/2014/426902
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发表时间：
2014
影响因子：
--
通讯作者：
Malony AD
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Turovets S;Volkov V;Zherdetsky A;Prakonina A;Malony AD
在人头等各向异性非均匀介质中的电阻抗层析成像（EIT）和脑电图（EEG）正演问题属于混合导数椭圆方程的三维边值问题。我们介绍和探讨了几种新的有前途的数值技术的性能，它们似乎更适合于解决这些问题。所提出的数值方案将虚拟域法与有限差分法和最优预条件共轭梯度迭代法结合起来处理离散模型。该数值方案包含稀疏矩阵和向量的和和乘法的标准操作，以及FFT，易于实现，适合于有效的并行实现。通过对EIT/EEG问题的一些典型用例的分析，证明了所提数值技术的高效率。
The Electrical Impedance Tomography (EIT) and electroencephalography (EEG) forward problems in anisotropic inhomogeneous media like the human head belongs to the class of the three-dimensional boundary value problems for elliptic equations with mixed derivatives. We introduce and explore the performance of several new promising numerical techniques, which seem to be more suitable for solving these problems. The proposed numerical schemes combine the fictitious domain approach together with the finite-difference method and the optimally preconditioned Conjugate Gradient- (CG-) type iterative method for treatment of the discrete model. The numerical scheme includes the standard operations of summation and multiplication of sparse matrices and vector, as well as FFT, making it easy to implement and eligible for the effective parallel implementation. Some typical use cases for the EIT/EEG problems are considered demonstrating high efficiency of the proposed numerical technique.
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DOI：
10.1016/j.clinph.2009.09.007
发表时间：
2009-12
期刊：
Clinical neurophysiology : official journal of the International Federation of Clinical Neurophysiology
影响因子：
--
作者：
Lee WH;Liu Z;Mueller BA;Lim K;He B
通讯作者：
He B