基于深度神经网络的电阻层析成像重建方法

来源：电子测量技术杂志2023年第5期北京时间：

作者：胡远洋

单位：中国民用航空飞行学院工程技术训练中心 广汉 618300

摘要：电阻层析成像技术因其非侵入式测量特点、结果可视化的直观性和测量方法便捷性，被广泛用于医学造像，两相流工业检测和特殊材料检测。但其图像重建的逆过程由于固有的欠定性、病态特点，使得结果有一定偏差。针对该情况，设计了基于Resnet34改进的深度神经网络来求解电阻抗层析成像逆问题。通过设置场域内以像素点为中心，小范围内随机半径与电阻率分布变化强度，正向计算仿真32电极情况下各电极处边界电压，以此建立训练与测试数据集。经调参、训练后，该方法能较快收敛，并和高斯-牛顿法、全变差法以及Tikhonov正则化算法相比较，得到较好的判定性能。

关键词：电阻层析成像;逆问题;深度神经网络;Resnet

基金资助：四川省科技项目(16ZB0031)资助