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首页> 中文期刊> 《生物医学工程研究》 >一种O-Net卷积神经网络优化的电阻抗成像技术

一种O-Net卷积神经网络优化的电阻抗成像技术

         
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电阻抗成像逆问题的传统解决方法计算成本高、噪声大、建模误差大。本研究提出了一种O-Net深度卷积神经网络的反演方法,并与非迭代算法相结合以解决该问题。首先,通过截断奇异值分解方法对测量值进行图像重建,并将重建后的图像输入神经网络;其次,提出了O-Net神经网络结构,在输入与输出之间添加跳层连接,并进行1*1卷积,实现输入与输出的动态连接。最后,在跳层连接之前构建了稀疏表示方法,以减少输入图像中的计算误差。实验结果表明,相较于其它深度学习方法,本研究方法有效地减少了电阻抗成像的计算成本、提高了成像质量。同时实验结果验证了本研究的O-Net神经网络更适应于电阻抗成像技术。

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