論文の概要: Electrical Impedance Tomography with Deep Calder\'on Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09074v2
- Date: Tue, 31 Oct 2023 15:06:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-02 03:06:34.857003
- 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: 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。
本研究では,深い畳み込みニューラルネットワーク(すなわちU-net)を効果的に標的とした後処理ステップとして用いたCalder'on法の改良版を開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.228167013618626
- 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
under-estimation of the exact conductivity values. In this work, we develop an
enhanced version of Calder\'on's method, using {deep} convolution neural
networks (i.e., U-net) {as an effective targeted post-processing step, and term
the resulting method by deep Calder\'{o}n's method.} 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 deep 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、低パスフィルタリングと線形化による正規化により、再構成された画像は厳密な導電率値のぼやけや過小評価に苦しむ。
本研究では,Deep} Convolution Neural Network (U-net) { を効果的なターゲット後処理ステップとして用い,Deep Calder\'{o}n 法により得られた手法を表現し,Calder\'on 法の強化版を開発する。
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U-net を学習し,より良い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。
ペアトレーニングデータを用いて,深層ニューラルネットワークを学習し,実際のタンク計測データを用いてその性能評価を行う。
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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