論文の概要: Electrical Impedance Tomography with Deep Calder\'on Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09074v1
- Date: Tue, 18 Apr 2023 15:47:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-19 14:01:52.286126
- Title: Electrical Impedance Tomography with Deep Calder\'on Method
- Title（参考訳）: Deep Calder\'on 法による電気インピーダンストモグラフィ
- Authors: Siyu Cen, Bangti Jin, Kwancheol Shin, Zhi Zhou
- Abstract要約: Calder'onの手法は、非定常的で高速で、複雑な値の電気インピーダンスを再構築することができる。
我々は、後処理ステップを介して畳み込みニューラルネットワーク(U-net)を用いて、Calder'on法の拡張版を開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.217208000318777
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Electrical impedance tomography (EIT) is a noninvasive medical imaging
modality utilizing the current-density/voltage data measured on the surface of
the subject. Calder\'on's method is a relatively recent EIT imaging algorithm
that is non-iterative, fast, and capable of reconstructing complex-valued
electric impedances. However, due to the regularization via low-pass filtering
and linearization, the reconstructed images suffer from severe blurring and
underestimation of the exact conductivity values. In this work, we develop an
enhanced version of Calder\'on's method, using convolution neural networks
(i.e., U-net) via a postprocessing step. Specifically, we learn a U-net to
postprocess the EIT images generated by Calder\'on's method so as to have
better resolutions and more accurate estimates of conductivity values. We
simulate chest configurations with which we generate the
current-density/voltage boundary measurements and the corresponding
reconstructed images by Calder\'on's method. With the paired training data, we
learn the neural network and evaluate its performance on real tank measurement
data. The experimental results indicate that the proposed approach indeed
provides a fast and direct (complex-valued) impedance tomography imaging
technique, and substantially improves the capability of the standard
Calder\'on's method.
- Abstract（参考訳）: 電気インピーダンストモグラフィ(EIT)は、被検体表面の電流密度/電圧データを利用した非侵襲的医療画像モダリティである。
Calder\'on の手法は比較的最近の EIT イメージングアルゴリズムであり、非定常的で高速で、複雑な値の電気インピーダンスを再構成することができる。
しかし、低域フィルタと線形化による正規化により、再構成された画像は深刻なぼやけや正確な導電率値の過小評価に悩まされる。
本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(すなわちu-net)を後処理ステップで用いたcalder\'on法の拡張版を開発した。
具体的には,Calder\'on 法により生成された EIT 画像を後処理するためにU-net を学習し,より優れた解像度と導電率値のより正確な推定を行う。
そこで,calder\'on法を用いて,電流密度/電圧境界測定と対応する再構成画像を生成する胸部形状をシミュレートする。
組み合わせたトレーニングデータを用いてニューラルネットワークを学習し,実タンク計測データ上での性能を評価する。
実験の結果,提案手法は高速かつ直接的(複雑に評価された)インピーダンストモグラフィー技術を提供し,標準カルダーオン法の性能を大幅に向上させることが示された。
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