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Deep learning-based image reconstruction for electrical capacitance tomography
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AI
DOI：10.1088/1361-6501/add8ad.png)
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摘要
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电气电容层析成像（ECT）是一种广泛用于两相流成像和参数测量的非侵入式测量技术。ECT图像重建分析ECT传感器的电容测量值，并通过特定算法重建感知域中的介电常数分布。由于该问题具有不适定性，图像重建一直是ECT研究中的热点和难点。过去十年，深度学习的蓬勃发展为解决这一挑战引入了有前景的途径。已开发出大量基于深度学习的模型和算法用于ECT图像重建，并取得了显著成果。本文全面总结了ECT图像重建领域最先进的深度学习方法。此外，本文还从展望的角度讨论了基于深度学习的ECT图像重建所面临的挑战和未来方向。
Keyword:
electrical capacitance tomography
image reconstruction
deep learning
neural networks
dataset
期刊
IF:
3.4
论文数:
2.7K
被引数:
2.3W
机构
引用论文
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