仪器仪表学报

作者：付 荣，张新宇，王子辰，王 迪，陈晓艳

单位：付 荣,1.天津科技大学电子信息与自动化学院,,张新宇,1.天津科技大学电子信息与自动化学院,,王子辰,1.天津科技大学电子信息与自动化学院,,王 迪,1.天津科技大学电子信息与自动化学院,,陈晓艳,1.天津科技大学电子信息与自动化学院,

关键词：电阻抗层析成像;逆问题;V型残差去噪网络;图像重建

基金：国家自然科学基金(61903274)项目资助

电阻抗层析成像技术(EIT)因其非侵入和可视化等特性为人体肺部空间特性的监测提供了一种有效的方法。但是EIT的逆问题具有严重的非线性、病态性和欠定性,使得图像重建结果含有严重的伪影。针对上述问题,提出了一种由预映射、特征提取、深度重建以及残差去噪四个模块构成的V-ResNet的深度网络成像算法,实现对场域空间位置和电导率参数分布的重建。该算法有效地增加了前馈信息的多重传递并解决了深度网络的梯度消失问题,同时残差去噪模块有效地平滑了图像边界。采用相对误差(RE)和结构相似度(SSIM)来衡量成像质量,实验得出RE的平均值为0.14,SSIM平均值为0.96。仿真与实验结果表明,基于V-ResNet的成像算法与传统的成像算法相比,图像重建结果边界清晰,空间分辨率高。

来源：2021年第9期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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