A Surrogate Model Based on Artificial Neural Network for RF Radiation Modelling with High-Dimensional Data

Xi Cheng; Clément Henry; Francesco P. Andriulli; Christian Person; Joe Wiart

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A Surrogate Model Based on Artificial Neural Network for RF Radiation Modelling with High-Dimensional Data

机译：基于人工神经网络的RF辐射建模具有高维数据的代理模型

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This paper focuses on quantifying the uncertainty in the specific absorption rate values of the brain induced by the uncertain positions of the electroencephalography electrodes placed on the patient’s scalp. To avoid running a large number of simulations, an artificial neural network architecture for uncertainty quantification involving high-dimensional data is proposed in this paper. The proposed method is demonstrated to be an attractive alternative to conventional uncertainty quantification methods because of its considerable advantage in the computational expense and speed.

机译：本文侧重于量化由放置在患者头皮上的脑高压电极的不确定位置诱导的脑的特定吸收率值的不确定性。为了避免运行大量模拟，本文提出了一种用于涉及高维数据的不确定性量化的人工神经网络架构。所提出的方法被证明是传统不确定性定量方法的有吸引力的替代方案，因为其在计算费用和速度中具有相当大的优势。

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来源
《International Journal of Environmental Research and Public Health》 |2020年第7期|共11页
作者
Xi Cheng; Clément Henry; Francesco P. Andriulli; Christian Person; Joe Wiart;
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关键词
artificial neural networksuncertainty quantificationspecific absorption rate;

机译：人工神经网络静脉定量量化的吸收率;

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