論文の概要: SDEIT: Semantic-Driven Electrical Impedance Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04185v1
• Date: Sat, 05 Apr 2025 14:08:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:11:35.976390
• Title: SDEIT: Semantic-Driven Electrical Impedance Tomography
• Title（参考訳）: SDEIT: セマンティック駆動型電気インピーダンストモグラフィ
• Authors: Dong Liu, Yuanchao Wu, Bowen Tong, Jiansong Deng,
• Abstract要約: SDEITはStable Diffusion 3.5をEITに統合する新しい意味駆動型フレームワークである。 暗黙的ニューラル表現(INR)ネットワークとプラグアンドプレイ最適化スキームを結合することにより、SDEITは構造的一貫性を改善し、詳細を回復する。 この研究は、マルチモーダル前処理をEITのような不測の逆問題に統合するための新しい経路を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.872153285062159
• License:
• Abstract: Regularization methods using prior knowledge are essential in solving ill-posed inverse problems such as Electrical Impedance Tomography (EIT). However, designing effective regularization and integrating prior information into EIT remains challenging due to the complexity and variability of anatomical structures. In this work, we introduce SDEIT, a novel semantic-driven framework that integrates Stable Diffusion 3.5 into EIT, marking the first use of large-scale text-to-image generation models in EIT. SDEIT employs natural language prompts as semantic priors to guide the reconstruction process. By coupling an implicit neural representation (INR) network with a plug-and-play optimization scheme that leverages SD-generated images as generative priors, SDEIT improves structural consistency and recovers fine details. Importantly, this method does not rely on paired training datasets, increasing its adaptability to varied EIT scenarios. Extensive experiments on both simulated and experimental data demonstrate that SDEIT outperforms state-of-the-art techniques, offering superior accuracy and robustness. This work opens a new pathway for integrating multimodal priors into ill-posed inverse problems like EIT.
• Abstract（参考訳）: EIT(Electronic Impedance Tomography)のような不適切な逆問題の解決には,事前知識を用いた正規化手法が不可欠である。 しかし、解剖学的構造の複雑さと変動性のため、効果的な正規化を設計し、事前情報をEITに統合することは依然として困難である。 本稿では,SDEITを紹介する。SDEITは,Stable Diffusion 3.5をEITに統合した,新しい意味駆動型フレームワークである。 SDEITは、自然言語プロンプトをセマンティックプリエントとして使用して、再構築プロセスのガイドを行っている。 SDEITは、暗黙の神経表現(INR)ネットワークと、SD生成した画像を生成先として活用するプラグアンドプレイ最適化スキームを結合することにより、構造的一貫性を改善し、詳細を回復する。 重要なことは、この方法はペア化されたトレーニングデータセットに頼らず、様々なEITシナリオへの適応性を高めることである。 シミュレーションデータと実験データの両方において、SDEITは最先端技術より優れ、精度と堅牢性に優れることを示した。 この研究は、マルチモーダル前処理をEITのような不測の逆問題に統合するための新しい経路を開く。

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