論文の概要: A Two-Stage Imaging Framework Combining CNN and Physics-Informed Neural Networks for Full-Inverse Tomography: A Case Study in Electrical Impedance Tomography (EIT)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17721v1
• Date: Thu, 25 Jul 2024 02:48:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-26 15:27:36.638246
• Title: A Two-Stage Imaging Framework Combining CNN and Physics-Informed Neural Networks for Full-Inverse Tomography: A Case Study in Electrical Impedance Tomography (EIT)
• Title（参考訳）: フルインバーストモグラフィのためのCNNと物理インフォームドニューラルネットワークを組み合わせた2段階イメージングフレームワーク:電気インピーダンストモグラフィー(EIT)を例として
• Authors: Xuanxuan Yang, Yangming Zhang, Haofeng Chen, Gang Ma, Xiaojie Wang,
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を組み合わせた2段階ハイブリッド学習フレームワークを提案する。 このフレームワークは、データ駆動とモデル駆動のアプローチを統合し、教師付き学習と教師なし学習を組み合わせて、EITのPINNフレームワーク内の前方および逆問題を分離する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.772638266457322
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Physics-Informed Neural Networks (PINNs) are a machine learning technique for solving partial differential equations (PDEs) by incorporating PDEs as loss terms in neural networks and minimizing the loss function during training. Tomographic imaging, a method to reconstruct internal properties from external measurement data, is highly complex and ill-posed, making it an inverse problem. Recently, PINNs have shown significant potential in computational fluid dynamics (CFD) and have advantages in solving inverse problems. However, existing research has primarily focused on semi-inverse Electrical Impedance Tomography (EIT), where internal electric potentials are accessible. The practical full inverse EIT problem, where only boundary voltage measurements are available, remains challenging. To address this, we propose a two-stage hybrid learning framework combining Convolutional Neural Networks (CNNs) and PINNs to solve the full inverse EIT problem. This framework integrates data-driven and model-driven approaches, combines supervised and unsupervised learning, and decouples the forward and inverse problems within the PINN framework in EIT. Stage I: a U-Net constructs an end-to-end mapping from boundary voltage measurements to the internal potential distribution using supervised learning. Stage II: a Multilayer Perceptron (MLP)-based PINN takes the predicted internal potentials as input to solve for the conductivity distribution through unsupervised learning.
• Abstract（参考訳）: 物理情報ニューラルネットワーク(英: Physics-Informed Neural Networks, PINN)は、PDEをニューラルネットワークの損失項として取り入れ、トレーニング中の損失関数を最小化することにより、偏微分方程式(PDE)を解く機械学習技術である。 外部計測データから内部特性を再構成する手法であるトモグラフィー画像は,非常に複雑であり,逆問題である。 近年、PINNは計算流体力学(CFD)において有意なポテンシャルを示し、逆問題の解法に長けている。 しかし、既存の研究は主に半逆電気インピーダンストモグラフィ(EIT)に焦点を当てており、そこでは内部電位がアクセス可能である。 境界電圧の測定しかできない現実的なフル逆EIT問題は、依然として困難である。 そこで本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とPINNを組み合わせた2段階ハイブリッド学習フレームワークを提案する。 このフレームワークは、データ駆動とモデル駆動のアプローチを統合し、教師付き学習と教師なし学習を組み合わせて、EITのPINNフレームワーク内の前方および逆問題を分離する。 ステージI: U-Netは、境界電圧の測定から教師あり学習を用いた内部電位分布へのエンドツーエンドマッピングを構築する。 ステージII: MLP(Multilayer Perceptron)ベースのPINNは、予測内部電位を入力として、教師なし学習を通して導電率分布を解く。

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