基于深度學(xué)習(xí)的EIT圖像重建算法研究.pdf

1、電阻抗層析成像（Electrical Impedance Tomography，簡(jiǎn)稱(chēng)EIT）技術(shù)是近幾十年新出現(xiàn)的一種無(wú)損檢測(cè)技術(shù)。由于該技術(shù)具有無(wú)輻射、非侵入、響應(yīng)快、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單以及成本低廉等優(yōu)點(diǎn)，在醫(yī)學(xué)成像、工業(yè)成像和地質(zhì)勘探等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。
　　EIT圖像重建問(wèn)題是一個(gè)非線(xiàn)性的病態(tài)逆問(wèn)題，且測(cè)量系統(tǒng)往往存在噪聲，使重建圖像中存在偽影，傳統(tǒng)的圖像重建方法對(duì)重建圖像偽影的抑制能力有限。本文首先提出了淺層網(wǎng)絡(luò)智能學(xué)習(xí)法，為

2、了克服淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)，進(jìn)一步提出了深度學(xué)習(xí)法。主要研究的算法如下:
　　1.提出了基于Hopfield網(wǎng)絡(luò)的EIT圖像重建算法，詳細(xì)介紹了該網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的建立、求解以及圖像重建過(guò)程，并通過(guò)仿真和系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了有效性驗(yàn)證。
　　2.提出了基于最速下降BP網(wǎng)絡(luò)的EIT圖像重建算法，詳細(xì)介紹了該網(wǎng)絡(luò)的正向傳播和誤差反向傳播的過(guò)程，以及利用最速下降法建立EIT邊界測(cè)量電壓和電導(dǎo)率之間非線(xiàn)性關(guān)系的過(guò)程，通過(guò)仿真和系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法

3、的有效性。
　　3.提出了基于深度模型的EIT圖像重建算法，詳細(xì)介紹了EIT深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的建立、初始化以及模型訓(xùn)練過(guò)程，并通過(guò)仿真和系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性，證明了該方法能有效克服了淺層網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)法中容易過(guò)擬合、對(duì)參數(shù)依賴(lài)性強(qiáng)以及對(duì)復(fù)雜函數(shù)表示能力有限的問(wèn)題。
　　4.提出了基于深度字典的稀疏成像方法，詳細(xì)介紹了稀疏成像中稀疏系數(shù)的求解和用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練字典的過(guò)程，并通過(guò)仿真和系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法具有較好的保邊緣性。