|
"ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ" N 11, 2001 | оглавление | |
Институт радиотехники и электроники РАН
Получена 27 декабря 2001 г.
Решение проблемы реконструирования пространственного распределения абсолютной электропроводности ("статической" визуализации) с высоким пространственным разрешением по результатам измерений возмущений квазистационарного электромагнитного поля, проводимых вне исследуемого объекта, открывает широкие перспективы для применения методов электроимпедансной томографии (ЭИТ) и магнитоиндукционной томографии (МИТ) в медицине и других областях. Ни один из существующих методов решения обратной задачи здесь не дает пока удовлетворительных результатов в достижении обеих целей (статической визуализации и удовлетворительного пространственного разрешения) одновременно в случае измерений, проводимых in vivo. Мы исследовали возможность использования искусственных нейронных сетей, обучаемых методом обучения с учителем, для улучшения статической визуализации в низкочастотной электромагнитной томографии. Для ускорения обучения сетей и упрощения оценки степени их адекватности решаемой проблеме, обучающие наборы данных создавались с помощью компьютерного моделирования измерений. В процессе работы тестировались и сравнивались различные алгоритмы оптимизации и структуры нейронных сетей. В результате были получены сети, демонстрирующие высокое качество реконструирования для модельных входных данных с произвольным пространственным распределением электропроводности как для ЭИТ, так и для МИТ. Статические изображения удовлетворительного качества были реконструированы и из экспериментальных данных, измеренных in vivo. В частности, в работе демонстрируется изображение головы добровольца, полученное методом магнитоиндукционной томографии. Показано, что удовлетворительные статические изображения могут быть реконструированы даже с использованием однослойных линейных искусственных нейронных сетей.
 |
xxx |  |