多尺度残差网络模型的开放式电阻抗成像算法

摘要：

针对开放式电阻抗成像(OEIT)的图像重建算法存在的成像精度低、对噪声敏感、重建图像伪影面积较大等问题,提出基于多尺度残差网络模型的OEIT算法.该算法利用不同尺寸卷积核的残差块提取边界电压的多尺度特征;在完成特征拼接后,利用卷积实现深层信息融合,得到预测的电导率分布结果.使用有限元法搭建OEIT正问题模型,构造"边界电压?电导率分布"数据集,将所提算法与其他算法在该数据集和实际模型实验中进行比较.结果表明,所提算法使OEIT的重建精度、抗噪能力和定位目标准确性显著提高,并使检测目标的伪影面积缩小.

关键词：开放式电阻抗成像(OEIT)、图像重建、深度学习、残差网络、多尺度特征

所属期刊栏目：56

分类号：R318.0(医用一般科学)

资助基金：天津市教委科研计划项目2019KJ014

在线出版日期：2022-10-09（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：1789-1795