基于多层人工神经网络的电阻抗成像算法

摘要：

电阻抗成像(electrical impedance tomography,EIT)作为一种非侵入式的医学成像技术,其重建过程是一个难以计算的病态逆问题.为了保证EIT成像精度并提高运算速度,设计了基于多层神经网络(multilayer artificial neural network,MANN)的电阻抗成像逆问题求解方法.该方法分为两个步骤,首先利用EIT正问题得到MANN的训练数据,随后设计MANN网络,经过调参和训练后,该方法能迅速得到精度高的结果.该方法与牛顿法和分裂Bregman方法比较,对仿真数据和实测数据均得到良好的效果.

关键词：电阻抗成像;神经网络;逆问题;深度学习

所属期刊栏目：40

分类号：R318;TN911.73(医用一般科学)

在线出版日期：2021-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：80-86