論文の概要: Introducing: DeepHead, Wide-band Electromagnetic Imaging Paradigm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11107v1
- Date: Fri, 23 Jul 2021 09:49:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-26 14:13:36.362562
- Title: Introducing: DeepHead, Wide-band Electromagnetic Imaging Paradigm
- Title（参考訳）: 紹介:DeepHead, Wide-band Electromagnetic Imaging Paradigm
- Authors: A. Al-Saffar, L. Guo, A. Abbosh
- Abstract要約: DeepHeadは、マイクロ波脳イメージングの文脈で提案されたパラダイムの完全なデータ駆動実装である。
広い周波数帯に広がる入力を使用しながら、所望の単一周波数で脳の誘電分布を推定する。
モデルの性能はシミュレーションと人間のボランティア実験の両方で評価される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Electromagnetic medical imaging in the microwave regime is a hard problem
notorious for 1) instability 2) under-determinism. This two-pronged problem is
tackled with a two-pronged solution that uses double compression to maximally
utilizing the cheap unlabelled data to a) provide a priori information required
to ease under-determinism and b) reduce sensitivity of inference to the input.
The result is a stable solver with a high resolution output. DeepHead is a
fully data-driven implementation of the paradigm proposed in the context of
microwave brain imaging. It infers the dielectric distribution of the brain at
a desired single frequency while making use of an input that spreads over a
wide band of frequencies. The performance of the model is evaluated with both
simulations and human volunteers experiments. The inference made is juxtaposed
with ground-truth dielectric distribution in simulation case, and the golden
MRI / CT imaging modalities of the volunteers in real-world case.
- Abstract（参考訳）: マイクロ波領域の電磁医用イメージングは、1)不安定性2)低決定性で悪名高い問題である。
この二段階問題の解決法は、二段階圧縮を用いて、安価な未ラベルデータ(a)を最大限に活用し、下決定性の緩和に必要な事前情報を提供し、b)入力に対する推論の感度を低下させる。
その結果,高分解能出力の安定解法が得られた。
deepheadはマイクロ波脳イメージングの文脈で提案されたパラダイムの完全なデータ駆動実装である。
幅広い周波数帯に広がる入力を用いて、所望の単一周波数での脳の誘電率分布を推定する。
モデルの性能はシミュレーションと人間のボランティア実験の両方で評価される。
シミュレーションケースにおける地中誘電率分布と、実世界の被験者の金型mri/ct画像モダリティとを重ね合わせて推定する。
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