ディープラーニングは、Electrical Impedance Tomography (EIT) 画像再構成の問題を解決するために広く採用されています。既存の物理モデルベースおよび学習ベースのアプロ

arxiv_reader のブックマーク 2022/09/01 11:50

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4724640554508668611/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2208.14449v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2208.14449v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2208.14449v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">学習ベースの 3D EIT 画像再構成法</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/reconstruction">reconstruction</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/simulation">simulation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/domain">domain</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/convolutional">convolutional</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ディープ ラーニングは、Electrical Impedance Tomography (EIT) 画像再構成の問題を解決するために広く採用されています。既存の物理モデルベースおよび学習ベースのアプロ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220901#bookmark-4724640554508668611"><span class="datetime-body">2022/09/01 11:50</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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