Detta dokument introducerar ett nytt tillvägagångssätt för att lösa problem med elektrisk impedanstomografi (EIT) med hjälp av djupa neurala nätverk. Det matematiska problemet med EIT är att vända den elektriska ledningsförmågan från Dirichlet-to-Neumann-kartan (DtN). Både den främre kartan från den elektriska ledningsförmågan till DtN-kartan och den inversa kartan är högdimensionella och icke-linjära. Motiverad av den linjära perturbativa analysen av framåtkartan och baserad på en numeriskt lågvärdig egenskap föreslår vi kompakta neurala nätverksarkitekturer för framåt- och inverskartor för både 2D- och 3D-problem. Numeriska resultat visar effektiviteten i de föreslagna neurala nätverken.
I REF utvecklas en djupinlärningsstrategi som är specifik för 2D- och 3D-EIT-problem för att representera DtN-kartan genom en kompakt neural nätverksarkitektur.
Solving Electrical Impedance Tomography with Deep Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Physics']}