基于深度学习的EIT图像重建算法研究

资 源 简 介

基于深度学习的EIT图像重建算法研究

详 情 说 明

基于深度学习的EIT图像重建算法研究是近年来医学成像和工业检测领域的重要突破方向。EIT（电阻抗断层成像）技术通过测量物体表面的电势分布来重建内部电导率分布图像，但由于其固有的非线性逆问题特性，传统算法常面临分辨率低、噪声敏感等挑战。

深度学习为EIT图像重建带来了新的解决思路。研究者们主要采用卷积神经网络、生成对抗网络等架构，构建端到端的映射模型，直接从边界测量数据预测内部电导率分布。这类方法能够有效学习测量数据与真实图像间的复杂非线性关系，相比传统迭代算法显著提高了重建速度。

当前研究热点主要集中在三个方向：网络架构设计（如U-Net变体）、数据驱动与物理模型融合策略（在损失函数中加入物理方程约束），以及解决小样本问题的迁移学习方法。值得注意的是，这类算法需要特别注意过拟合问题，通常需要在模拟数据和真实数据间保持平衡。

未来发展趋势将更加注重算法的可解释性，以及与传统反演算法的优势互补。同时，在临床应用中还需解决实时性、运动伪影消除等实际工程问题。