論文の概要: Diff-INR: Generative Regularization for Electrical Impedance Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04494v2
• Date: Tue, 10 Sep 2024 07:40:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 12:24:07.287680
• Title: Diff-INR: Generative Regularization for Electrical Impedance Tomography
• Title（参考訳）: Diff-INR:電気インピーダンストモグラフィのための生成規則化
• Authors: Bowen Tong, Junwu Wang, Dong Liu,
• Abstract要約: 電気インピーダンストモグラフィ(EIT)は、境界測定から体内の導電率分布を再構成する。 EIT再構成は、正確な結果が複雑である不適切な非線形逆問題によって妨げられる。 拡散モデルを用いて生成正規化とインプリシットニューラル表現(INR)を組み合わせた新しい手法であるDiff-INRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7667436349597985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electrical Impedance Tomography (EIT) is a non-invasive imaging technique that reconstructs conductivity distributions within a body from boundary measurements. However, EIT reconstruction is hindered by its ill-posed nonlinear inverse problem, which complicates accurate results. To tackle this, we propose Diff-INR, a novel method that combines generative regularization with Implicit Neural Representations (INR) through a diffusion model. Diff-INR introduces geometric priors to guide the reconstruction, effectively addressing the shortcomings of traditional regularization methods. By integrating a pre-trained diffusion regularizer with INR, our approach achieves state-of-the-art reconstruction accuracy in both simulation and experimental data. The method demonstrates robust performance across various mesh densities and hyperparameter settings, highlighting its flexibility and efficiency. This advancement represents a significant improvement in managing the ill-posed nature of EIT. Furthermore, the method's principles are applicable to other imaging modalities facing similar challenges with ill-posed inverse problems.
• Abstract（参考訳）: 電気インピーダンストモグラフィ(EIT)は、境界測定から体内の伝導率分布を再構成する非侵襲イメージング技術である。 しかし、EIT再構成は、正確な結果が複雑である不測の非線形逆問題によって妨げられている。 そこで本研究では,拡散モデルを用いて生成正則化とインプリシットニューラル表現(INR)を組み合わせた新しい手法であるDiff-INRを提案する。 Diff-INRは、従来の正規化手法の欠点を効果的に解決するために、再構成のガイドとなる幾何学的先行を導入している。 事前学習した拡散正則化器をINRに統合することにより,シミュレーションと実験データの両方で最先端の再現精度を実現する。 この方法は、様々なメッシュ密度とハイパーパラメータ設定にまたがる堅牢なパフォーマンスを示し、その柔軟性と効率を強調している。 この進歩は、EITの不正な性質を管理する上で大きな改善となる。 さらに、この手法の原理は、不適切な逆問題と同じような課題に直面している他の画像モダリティにも適用できる。

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