[18a-D209-1~14] 1.5 Instrumentation, measurement and Metrology

△ [18a-D209-13] Machine Learning-assisted High-Resolution Electrical Impedance Tomography towards Health Monitoring of Inhomogeneous Building Materials

〇Keiya Minakawa¹, Keigo Ohta¹, Hiroaki Komatsu¹, Hyoga Ikeda², Yunmi Kim², Tomoko Fukuyama², Takashi Ikuno¹ (1.Tokyo Univ. of Sci., 2.Ritsumeikan Univ.)

Keywords:machine learning, electrical impedance tomography, visualization

EIT法によるインピーダンス分布の推定は典型的な不良設定問題であるため，厳密解を得ることはできない．一般的には，チホノフの正則化法（以下，従来法）により近似解を得るが，解に誤差を含むため空間分解能が低くなる．そこで本研究では，従来法を一切用いず，機械学習のみでインピーダンスの空間分布の推定を行うことで，空間分解能向上を目指した．