Fugu-MT 論文翻訳(概要): Physical knowledge improves prediction of EM Fields

論文の概要: Physical knowledge improves prediction of EM Fields

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11703v1
Date: Wed, 12 Mar 2025 10:22:57 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-18 15:59:39.381453
Title: Physical knowledge improves prediction of EM Fields
Title（参考訳）: 物理知識がEMフィールドの予測を改善する
Authors: Andrzej Dulny, Farzad Jabbarigargari, Andreas Hotho, Laura Maria Schreiber, Maxim Terekhov, Anna Krause,
Abstract要約: 本研究では,高周波コイル内における電磁界の空間分布を予測するための3次元U-Netモデルを提案する。物理学で拡張された変種であるU-Net Physを導入し、ガウスの磁性の法則を有限差分による損失関数に組み込む。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.772393030165581
License:
Abstract: We propose a 3D U-Net model to predict the spatial distribution of electromagnetic fields inside a radio-frequency (RF) coil with a subject present, using the phase, amplitude, and position of the coils, along with the density, permittivity, and conductivity of the surrounding medium as inputs. To improve accuracy, we introduce a physics-augmented variant, U-Net Phys, which incorporates Gauss's law of magnetism into the loss function using finite differences. We train our models on electromagnetic field simulations from CST Studio Suite for an eight-channel dipole array RF coil at 7T MRI. Experimental results show that U-Net Phys significantly outperforms the standard U-Net, particularly in predicting fields within the subject, demonstrating the advantage of integrating physical constraints into deep learning-based field prediction.
Abstract（参考訳）: 本研究では, 高周波コイル内における電磁界の空間分布を予測するための3次元U-Netモデルを提案し, コイルの位相, 振幅, 位置と, 周辺媒体の密度, 誘電率, 導電率を入力として用いた。精度を向上させるために,ガウスの磁性則を有限差分を用いた損失関数に組み込んだ物理拡張型 U-Net Phys を導入する。我々は、CST Studio Suiteから7T MRIで8チャンネルの双極子アレイRFコイルのための電磁場シミュレーションのモデルを訓練する。実験の結果,U-Net Phys は標準 U-Net よりも優れており,特に被写体内の場予測において,深層学習に基づく場予測に物理的制約を組み込むことの利点が示された。

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