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基于二维卷积神经网络的电阻抗成像算法
文献摘要：
电阻抗成像技术(EIT)是一种非侵入、无辐射和成本低的成像技术.其逆问题求解时,传统的解决方法存在空间分辨率差的弊端.为此,提出了二维卷积神经网络(2DCNN)的解决方法.采用该方法,在有噪声和无噪声环境下,对不同形状、大小和位置的目标物体进行仿真,并且与Tikhonov和深度学习网络(DNN)算法进行了比较.仿真结果表明2DCNN方法可以有效地提取数据特征,重建的图像相对于其他方法伪影少、分辨率高、成像质量高、抗噪声能力强.
文献关键词：
电阻抗成像;逆问题;图像重建;二维卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
赵少峰;李静
作者机构：
中国科学技术大学工程科学学院,安徽合肥 230027
文献出处：
引用格式：
[1]赵少峰;李静-.基于二维卷积神经网络的电阻抗成像算法)[J].仪表技术与传感器,2022(07):85-88,105
A类：
B类：
二维卷积神经网络,成像算法,电阻抗成像技术,EIT,无辐射,逆问题,问题求解,空间分辨率,2DCNN,噪声环境,Tikhonov,深度学习网络,DNN,提取数据,数据特征,其他方法,伪影,分辨率高,成像质量,抗噪声能力,图像重建
AB值：
0.32472
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