亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Simultaneous Conductivity and Permeability Reconstructions for Electromagnetic Tomography Using Deep Learning

断层摄影术 电导率 迭代重建 磁导率 分割 计算机科学 人工智能 均方误差 材料科学 算法 模式识别(心理学) 数学 物理 光学 统计 量子力学 生物 遗传学
作者
Wenbiao Zhang,Zexin Zhu,Yijian Geng
出处
期刊:IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:72: 1-11 被引量:5
标识
DOI:10.1109/tim.2023.3268444
摘要

Electromagnetic tomography (EMT) is a research hotspot in electrical tomography, which has wide application prospect for multiphase flow measurement. The existing EMT usually visualizes the distributions of conductivity or permeability separately. In order to realize the simultaneous imaging of different electromagnetic characteristics in the measurement area and improve the quality of the reconstructed images, a deep learning based multi-parameter EMT method is proposed in this paper. Firstly, the information from the mutual inductance and magnetic induction intensity of the imaging area is measured respectively. Then, the Landweber algorithm is used to reconstruct the initial conductivity and permeability images using above measurements. Finally, the initial images are input into the improved DeepLabv3 network for image segmentation and the images of conductivity and permeability distributions with clear boundary and accurate size and position are output. The images reconstructed by the improved DeepLabv3 network are compared with those from traditional methods, UNet++, LinkNet and PAN networks through the simulation and experiment. The experimental results show that our method achieves RMSE of 0.1667, CC of 0.6984 and SSIM of 0.6542 on average for permeability distribution reconstruction, and RMSE of 0.1907, CC of 0.7791 and SSIM of 0.7538 on average for conductivity distribution reconstruction. These results prove that the proposed method can simultaneously obtain the conductivity and permeability distributions with high-quality reconstructed images. Our code is publicly available at https://github.com/Tougerr/Landweber-DLv3.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
14秒前
26秒前
lty发布了新的文献求助10
31秒前
大模型应助Ying采纳,获得20
42秒前
51秒前
54秒前
吗喽完成签到 ,获得积分10
59秒前
1分钟前
nav完成签到 ,获得积分10
1分钟前
yi完成签到 ,获得积分10
1分钟前
yi完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
WerWu完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
2分钟前
汉堡包应助爱撒娇的曼凝采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
小蘑菇应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
3分钟前
3分钟前
宋雨航发布了新的文献求助10
3分钟前
4分钟前
Ying发布了新的文献求助20
4分钟前
风吹而过完成签到 ,获得积分10
4分钟前
breeze完成签到,获得积分10
4分钟前
佳思思完成签到,获得积分10
4分钟前
4分钟前
草木完成签到 ,获得积分20
4分钟前
英俊的铭应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
所所应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
叫滚滚发布了新的文献求助20
4分钟前
vitamin完成签到 ,获得积分10
5分钟前
情怀应助叫滚滚采纳,获得10
5分钟前
5分钟前
5分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3968504
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513278
关于积分的说明 11167234
捐赠科研通 3248678
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794386
邀请新用户注册赠送积分活动 875030
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804638