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基于深度學習的電阻抗層析成像方法

1007 編輯：管理員來源：中冶有色技術網(wǎng)

2023-03-04 00:50:10

本發(fā)明涉及一種基于深度學習的電阻抗層析成像(Electrical?Impedance?Tomography，EIT)方法，適用于醫(yī)學成像、工業(yè)過程成像和地質(zhì)勘探等技術領域。所述方法包括：獲取原始邊界測量電壓序列和電導率分布序列，并做歸一化處理得到訓練樣本集合；建立初始EIT深度學習網(wǎng)絡模型，根據(jù)訓練樣本集合和設定的訓練模式訓練EIT深度學習網(wǎng)絡模型，使訓練獲得的EIT深度學習網(wǎng)絡模型表征邊界測量電壓序列與電導率分布序列之間的映射關系；通過給映射關系輸入邊界測量電壓序列，獲取電導率分布序列，最后將電導率分布序列恢復為矩陣形式，得到EIT圖像。本發(fā)明提出的成像方法簡化了建模過程及問題的求解難度，解決了電阻抗層析成像逆問題求解時的非線性和病態(tài)問題，提高了逆問題的求解精度和圖像重建質(zhì)量。

聲明：

“基于深度學習的電阻抗層析成像方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)