第1章 緒論 001
1.1 層析成像技術(shù)及其意義 002
1.2 電學(xué)層析成像技術(shù) 004
1.2.1 電學(xué)層析成像技術(shù)概述 004
1.2.2 電學(xué)層析成像圖像重建方法 005
1.3 多模態(tài)層析成像技術(shù) 008
1.3.1 多模態(tài)層析成像技術(shù)概述 008
1.3.2 多模態(tài)層析成像圖像重建方法 009
1.4 層析成像技術(shù)中深度學(xué)習(xí)圖像重建方法 011
1.4.1 深度學(xué)習(xí)方法及特點(diǎn) 011
1.4.2 深度學(xué)習(xí)在圖像重建中的研究現(xiàn)狀 012
1.4.3 深度學(xué)習(xí)圖像重建面臨的問(wèn)題 014
1.5 本書主要思路及內(nèi)容 015
1.5.1 主要思路 015
1.5.2 主要內(nèi)容 017

第2章 層析成像基本原理與圖像重建方法 019
2.1 電阻層析成像數(shù)學(xué)模型及研究問(wèn)題 020
2.1.1 電阻層析成像數(shù)學(xué)模型 020
2.1.2 電阻層析成像研究問(wèn)題 022
2.2 電阻層析成像圖像重建常用方法 023
2.3 深度學(xué)習(xí)圖像重建方法 027
2.3.1 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于反問(wèn)題的解釋性 027
2.3.2 深度學(xué)習(xí)單模態(tài)圖像重建的應(yīng)用 028
2.3.3 深度學(xué)習(xí)多模態(tài)融合重建的實(shí)現(xiàn) 031
2.4 重建圖像評(píng)價(jià)指標(biāo) 033
2.5 多相介質(zhì)分布數(shù)據(jù)庫(kù) 034
2.5.1 樣本庫(kù)的基本形式及內(nèi)容 034
2.5.2 離散氣泡分布的樣本建立 037
2.5.3 分層分布的樣本建立 040
2.5.4 數(shù)據(jù)庫(kù)中樣本集的使用 042
2.6 本章小結(jié) 043

第3章 V型網(wǎng)絡(luò)ERT圖像重建方法 045
3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 046
3.2V-Net圖像重建方法 049
3.2.1 重建網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建思路 049
3.2.2 重建網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 051
3.2.3 重建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇 052
3.2.4 V-Net網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建結(jié)果 053
3.2.5 V-Net網(wǎng)絡(luò)抗噪性測(cè)試 055
3.3 VD-Net圖像重建方法 058
3.3.1 密集連接的信息流與梯度流 058
3.3.2 VD-Net網(wǎng)絡(luò) 060
3.3.3 VD-Net網(wǎng)絡(luò)抗噪性測(cè)試 062
3.4 仿真和實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果與分析 065
3.4.1 不同重建方法的對(duì)比 065
3.4.2 移動(dòng)模型實(shí)驗(yàn)測(cè)試 068
3.4.3 空間分辨率實(shí)驗(yàn)測(cè)試 069
3.4.4 分層分布動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)測(cè)試 070
3.5 本章小結(jié) 073

第4章 Landweber深度學(xué)習(xí)圖像重建方法 075
4.1 Landweber深度學(xué)習(xí)圖像重建模型 076
4.2 Landweber迭代重建網(wǎng)絡(luò) 077
4.2.1 重建網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 077
4.2.2 重建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇 079
4.2.3 重建網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建結(jié)果 080
4.2.4 重建網(wǎng)絡(luò)抗噪性測(cè)試 082
4.2.5 重建網(wǎng)絡(luò)不同電導(dǎo)率對(duì)比度測(cè)試 085
4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 086
4.3.1 離散泡狀分布實(shí)驗(yàn)測(cè)試 086
4.3.2 分層分布動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)測(cè)試 088
4.4 本章小結(jié) 088

第5章 電阻/超聲雙模態(tài)注意力融合圖像重建 091
5.1 雙模態(tài)融合基礎(chǔ) 092
5.1.1 超聲波透射衰減原理 092
5.1.2 雙模態(tài)測(cè)量信息與敏感空間 093
5.2 雙模態(tài)信息融合方法 095
5.3 雙分支注意力圖像重建網(wǎng)絡(luò) 097
5.3.1 雙模態(tài)信息融合思路 097
5.3.2 雙模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 099
5.3.3 雙模態(tài)融合策略的選擇 100
5.4 仿真結(jié)果與分析 104
5.4.1 仿真重建結(jié)果 104
5.4.2 算法抗噪性分析 107
5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 108
5.6 本章小結(jié) 112

第6章 總結(jié)與展望 115
6.1 總結(jié) 116
6.2 展望 117

附錄 符號(hào)對(duì)照表和縮略語(yǔ)說(shuō)明 119

參考文獻(xiàn) 123