采用神经网络提高EIT成像质量的方法研究

• 作者: 师波 杨涛 褚猛丽 陈晓艳
• 来源期刊: 天津科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 电阻抗成像 图像重建 图像评价
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 【信息科学与技术】
• 页码范围: 74-78
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 2844字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13364/j.issn.1672-6510.20150096

摘要

提出了一种采用神经网络提高EIT成像质量的方法。首先，根据电阻抗成像原理，构建了208-10-208三层神经网络。然后，将实验平台上采集的实测数据分为训练数据和成像数据，将根据仿真模型求解得到的仿真数据作为期望值，利用训练数据对神经网络进行训练，获得神经网络参数，建立神经网络模型；将成像数据作为训练好的神经网络的输入，利用神经网络的输出数据重建图像。最后，采用6项指标对神经网络训练前后的重建图像效果进行评价。结果表明：采用神经网络后的图像在相关系数、结构相似度、相对误差、位置误差、外形形变、瞬时震荡6项指标上均有显著提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓艳	天津科技大学电子信息与自动化学院	45	240	10.0	13.0
2	杨涛	天津科技大学电子信息与自动化学院	3	9	2.0	3.0
3	褚猛丽	天津科技大学电子信息与自动化学院	5	16	3.0	3.0
4	师波	天津科技大学电子信息与自动化学院	1	2	1.0	1.0