Fugu-MT 論文翻訳(概要): MITNet: GAN Enhanced Magnetic Induction Tomography Based on Complex CNN

論文の概要: MITNet: GAN Enhanced Magnetic Induction Tomography Based on Complex CNN

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07911v1
Date: Tue, 16 Feb 2021 01:42:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2021-02-17 15:04:56.606026
Title: MITNet: GAN Enhanced Magnetic Induction Tomography Based on Complex CNN
Title（参考訳）: MITNet:複雑なCNNに基づくGAN強化磁気誘導トモグラフィ
Authors: Zuohui Chen, Qing Yuan, Xujie Song, Cheng Chen, Dan Zhang, Yun Xiang, Ruigang Liu, and Qi Xuan
Abstract要約: 本論文では, 複合畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を基盤として, MITNet と名付けた, ジェネレーション・アドバーサリ・ネットワーク (GAN) 強化 MIT 手法を提案する。実世界のデータセットによる実験結果から,最先端の手法を25.27%上回る性能が得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.053866599861625
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Magnetic induction tomography (MIT) is an efficient solution for long-term brain disease monitoring, which focuses on reconstructing bio-impedance distribution inside the human brain using non-intrusive electromagnetic fields. However, high-quality brain image reconstruction remains challenging since reconstructing images from the measured weak signals is a highly non-linear and ill-conditioned problem. In this work, we propose a generative adversarial network (GAN) enhanced MIT technique, named MITNet, based on a complex convolutional neural network (CNN). The experimental results on the real-world dataset validate the performance of our technique, which outperforms the state-of-art method by 25.27%.
Abstract（参考訳）: 磁気誘導トモグラフィ(MIT)は、非侵襲的な電磁場を用いたヒト脳内の生体インピーダンス分布の再構築に焦点を当てた長期脳疾患モニタリングのための効率的なソリューションです。しかし、計測された弱信号からの画像再構成は高度に非線形で不調な問題であるため、高品質な脳画像再構成は依然として困難である。本研究では,複合畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を基盤として,GAN(ジェネレーション・アドバーサリ・ネットワーク)強化MIT技術であるMITNet(MITNet)を提案する。実世界のデータセットによる実験結果から,最先端の手法を25.27%上回る性能が得られた。

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