論文の概要: Implicit Neural Shape Optimization for 3D High-Contrast Electrical Impedance Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16487v1
• Date: Thu, 22 May 2025 10:13:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.221186
• Title: Implicit Neural Shape Optimization for 3D High-Contrast Electrical Impedance Tomography
• Title（参考訳）: 3次元高コントラスト電気インピーダンストモグラフィーにおけるインプシットニューラル形状最適化
• Authors: Junqing Chen, Haibo Liu,
• Abstract要約: 3次元高コントラスト電気インピーダンストモグラフィ(EIT)のための新しい暗黙的ニューラルネットワーク形状最適化フレームワークを提案する。 これらの高コントラスト症例は, 金属インプラントモニタリングや工業的欠陥検出に多いが, 重度の異常により従来の再建法に挑戦する。 提案手法は、形状微分に基づく最適化手法を含む重要な革新を導入し、暗黙のニューラル表現と形状最適化を相乗化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.260147251787331
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel implicit neural shape optimization framework for 3D high-contrast Electrical Impedance Tomography (EIT), addressing scenarios where conductivity exhibits sharp discontinuities across material interfaces. These high-contrast cases, prevalent in metallic implant monitoring and industrial defect detection, challenge traditional reconstruction methods due to severe ill-posedness. Our approach synergizes shape optimization with implicit neural representations, introducing key innovations including a shape derivative-based optimization scheme that explicitly incorporates high-contrast interface conditions and an efficient latent space representation that reduces variable dimensionality. Through rigorous theoretical analysis of algorithm convergence and extensive numerical experiments, we demonstrate substantial performance improvements, establishing our framework as promising for practical applications in medical imaging with metallic implants and industrial non-destructive testing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では3次元高コントラスト電気インピーダンストモグラフィー(EIT)のための新しい暗黙的ニューラルネットワーク形状最適化フレームワークを提案する。 これらの高コントラスト症例は, 金属インプラントモニタリングや工業的欠陥検出に多いが, 重度の異常により従来の再建法に挑戦する。 提案手法は,高コントラストインタフェース条件を明示的に取り入れた形状微分に基づく最適化スキームや,可変次元を小さくする効率的な潜在空間表現など,重要なイノベーションを導入して,暗黙のニューラル表現と形状最適化を相乗化している。 アルゴリズム収束の厳密な理論的解析と広範な数値実験により,我々は,金属インプラントを用いた医用イメージングと産業用非破壊試験の実用化に向けて,我々の枠組みを確立するとともに,大幅な性能向上を図った。

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