电子断层扫描(ET)成像技术于1980年代开发,由于其成本低,响应速度快,缺乏放射线照射以及与其他断层扫描方式相比无干扰性,因而引起了工业界和研究界的广泛关注。 然而,由于其低成像分辨率,迄今为止其应用受到限制。 现有的ET成像重建方法中空间分辨率的问题在于,它们采用了基于病态方程且解不一致的数学方法。 在本文中,我们提出了一种基于数据驱动方法的新型ET成像方法。 通过恢复隐藏在ET成像过程中的簇结构,然后应用模糊聚类算法来识别簇结构,无需研究不适定的数学公式。 所提出的方法已经通过三个实验进行了测试,包括对人肺图像和塑性杆形状的图像重建,以及在Comsol平台上执行的两个模拟。 结果表明,与现有算法相比,所提方法可以更快地重建具有更高空间分辨率的ET图像。
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