Resumen

La reconstrucción de imágenes para la tomografía de impedancia eléctrica (EIT) es matemáticamente un problema inverso no lineal mal planteado. En este documento, se aplica un novedoso esquema de regularización por iteración basado en la técnica de perturbación homotópica, a saber, el método de inversión por perturbación homotópica, para investigar el problema de reconstrucción de imágenes de EIT. Para verificar la viabilidad y efectividad, se han realizado simulaciones de reconstrucción de imágenes considerando diferentes ubicaciones, tamaños y números de inclusiones, así como la robustez al ruido de los datos. Los resultados numéricos indican que este método puede superar la inestabilidad numérica y es robusto al ruido de los datos en la reconstrucción de imágenes de EIT. Además, en comparación con el método clásico de iteración de Landweber, nuestro enfoque mejora la tasa de convergencia. Los resultados son prometedores.

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Reconstrucción de imágenes; Tomografía de impedancia eléctrica; Problema inverso; Técnica de perturbación de homotopía; Esquema de regularización de iteración; EIT; Método de iteración de Landweber; Tasa de convergencia; Inestabilidad numérica; Ruido de datos
• Keywords:Image reconstruction; Electrical impedance tomography; Inverse problem; Homotopy perturbation technique; Iteration regularization scheme; EIT; Landweber iteration method; Convergence rate; Numerical instability; Data noise