本发明属于电阻抗层析成像领域，尤其涉及一种基于模型驱动的深度ADMM展开EIT成像方法。利用传感器获得边界测量电压后，利用一步正则化方法获得初始成像结果，然后该初始成像结果作为TransADMM网络的输入特征图，所述TransADMM网络包含多个迭代展开块，其中每个迭代展开块是由图像重建网络UTransNet，辅助变量更新与软阈值去噪网络RA‑Net及Lagrange乘数更新网络ConvNet组成。最终获得高分辨率成像结果。TransADMM使用相对较少的训练样本，实现了比SOTA方法优化的可视化结果和量化指标结果。