論文の概要: Microscale 3-D Capacitance Tomography with a CMOS Sensor Array
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09039v2
- Date: Tue, 19 Sep 2023 01:18:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 11:10:31.156483
- Title: Microscale 3-D Capacitance Tomography with a CMOS Sensor Array
- Title（参考訳）: CMOSセンサアレイを用いたマイクロ3次元キャパシタンストモグラフィ
- Authors: Manar Abdelatty, Joseph Incandela, Kangping Hu, Joseph W. Larkin,
Sherief Reda, Jacob K. Rosenstein
- Abstract要約: 我々は、CMOSマイクロ電極アレイを用いて、高分子微粒子および細菌バイオフィルムのECTイメージングを実証した。
本研究では,センサ計測から平面外誘電率マップを再構成する深層学習アーキテクチャと多目的学習手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2691748262741016
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Electrical capacitance tomography (ECT) is a nonoptical imaging technique in
which a map of the interior permittivity of a volume is estimated by making
capacitance measurements at its boundary and solving an inverse problem. While
previous ECT demonstrations have often been at centimeter scales, ECT is not
limited to macroscopic systems. In this paper, we demonstrate ECT imaging of
polymer microspheres and bacterial biofilms using a CMOS microelectrode array,
achieving spatial resolution of 10 microns. Additionally, we propose a deep
learning architecture and an improved multi-objective training scheme for
reconstructing out-of-plane permittivity maps from the sensor measurements.
Experimental results show that the proposed approach is able to resolve
microscopic 3-D structures, achieving 91.5% prediction accuracy on the
microsphere dataset and 82.7% on the biofilm dataset, including an average of
4.6% improvement over baseline computational methods.
- Abstract（参考訳）: 電気容量トモグラフィ(ECT)は、体積の内部誘電率のマップを、その境界で容量測定を行い、逆問題を解くことによって推定する非光学的イメージング技術である。
以前のECTデモはしばしばセンチメートルスケールで行われているが、ECTはマクロシステムに限定されていない。
本稿では,cmosマイクロ電極アレイを用いた高分子微粒子および細菌バイオフィルムのctイメージングを行い,空間分解能を10ミクロンとした。
さらに,センサ計測から平面外誘電率マップを再構成するための深層学習アーキテクチャと多目的学習手法を提案する。
実験の結果, 提案手法は微細な3次元構造を解くことができ, マイクロスフィアデータセットでは91.5%, バイオフィルムデータセットでは82.7%, ベースライン計算法では平均4.6%向上した。
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