論文の概要: CPFI-EIT: A CNN-PINN Framework for Full-Inverse Electrical Impedance Tomography on Non-Smooth Conductivity Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17827v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 10:48:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-29 08:29:27.578424
• Title: CPFI-EIT: A CNN-PINN Framework for Full-Inverse Electrical Impedance Tomography on Non-Smooth Conductivity Distributions
• Title（参考訳）: CPFI-EIT:非平滑導電率分布の完全逆インピーダンストモグラフィのためのCNN-PINNフレームワーク
• Authors: Yang Xuanxuan, Zhang Yangming, Chen Haofeng, Ma Gang, Wang Xiaojie,
• 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)を組み合わせたハイブリッド学習フレームワークを導入する。 EITは、注入電流による境界電圧測定に基づいて内部伝導度の空間分布を再構成する非侵襲イメージング技術である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper introduces a hybrid learning framework that combines convolutional neural networks (CNNs) and physics-informed neural networks (PINNs) to address the challenging problem of full-inverse electrical impedance tomography (EIT). EIT is a noninvasive imaging technique that reconstructs the spatial distribution of internal conductivity based on boundary voltage measurements from injected currents. This method has applications across medical imaging, multiphase flow detection, and tactile sensing. However, solving EIT involves a nonlinear partial differential equation (PDE) derived from Maxwell's equations, posing significant computational challenges as an ill-posed inverse problem. Existing PINN approaches primarily address semi-inverse EIT, assuming full access to internal potential data, which limits practical applications in realistic, full-inverse scenarios. Our framework employs a forward CNN-based supervised network to map differential boundary voltage measurements to a discrete potential distribution under fixed Neumann boundary conditions, while an inverse PINN-based unsupervised network enforces PDE constraints for conductivity reconstruction. Instead of traditional automatic differentiation, we introduce discrete numerical differentiation to bridge the forward and inverse networks, effectively decoupling them, enhancing modularity, and reducing computational demands. We validate our framework under realistic conditions, using a 16-electrode setup and rigorous testing on complex conductivity distributions with sharp boundaries, without Gaussian smoothing. This approach demonstrates robust flexibility and improved applicability in full-inverse EIT, establishing a practical solution for real-world imaging challenges.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を組み合わせて、完全逆インピーダンストモグラフィ(EIT)の課題に対処するハイブリッド学習フレームワークを提案する。 EITは、注入電流による境界電圧測定に基づいて内部伝導度の空間分布を再構成する非侵襲イメージング技術である。 この方法は、医用画像、多相流検出、触覚センシングに応用できる。 しかし、EITの解法はマクスウェルの方程式から導かれる非線形偏微分方程式(PDE)を伴い、不測の逆問題として重要な計算課題を提起する。 既存のPINNアプローチは主に半逆EITに対処し、内部潜在的データへの完全なアクセスを想定し、現実的で完全な逆シナリオにおける実用的な応用を制限する。 本フレームワークでは, 導電率再構成のためのPDE制約を適用しながら, 非線形境界条件下での離散電位分布に差分電圧測定をマッピングするために, 前方CNNベースの教師ネットワークを用いている。 従来の自動微分の代わりに、前方および逆ネットワークをブリッジし、それらを効果的に分離し、モジュラリティを向上し、計算要求を減らすために離散的な数値微分を導入する。 我々は,ガウス的平滑化を伴わずに,複素導電率分布の16電極設定と厳密な試験により,現実的な条件下で我々の枠組みを検証した。 このアプローチは、フル逆EITにおける堅牢な柔軟性と適用性の向上を示し、現実の撮像課題に対する実用的な解決策を確立している。

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