[发明专利]一种电阻抗成像方法及装置

权利要求书

1.一种电阻抗成像方法，其特征在于，包括：

基于依次在目标电极阵列中相邻两个电极组成的电极对上注入激励电流信号，针对在每个电极对上注入所述激励电流信号，分别采集所述电极阵列上的各电极的电压，得到由每个电极对下的响应电压信号组成的待处理的响应电压信号；所述目标电极阵列为待电阻抗成像的物场周围的电极阵列；

将所述待处理的响应电压信号作为训练后的条件生成式对抗网络中生成网络的条件信息；所述生成网络输出电导率分布图像；

所述训练后的条件生成式对抗网络，是以预设的响应电压信号和所述预设的响应电压信号对应的真实电导率分布图像为训练样本，对预设的条件生成式对抗网络进行训练得到；在训练过程中，将所述预设的响应电压信号作为目标生成网络的条件信息；将所述预设的响应电压信号投影到预设维度后得到的高维响应电压信号，作为目标判别网络的条件信息；所述目标生成网络为所述预设的条件生成式对抗网络中的生成网络；所述目标判别网络为所述预设的条件生成式对抗网络中的判别网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成网络的输入包括：所述待处理的响应电压信号和预设的随机噪声信号。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述预设的条件生成式对抗网络训练的过程，包括：

交替对所述目标生成网络和所述目标判别网络进行训练；

在任意一次交替训练过程中，先以不调整该次训练下的目标生成网络的参数为前提，依据预设的目标函数对该次交替训练下的目标判别网络进行参数调整，得到该次交替训练下的目标生成网络和训练后的目标判别网络；后以不调整所述训练后的目标判别网络的参数为前提，依据所述目标函数对该次交替训练下的目标生成网络进行参数调整，得到该次交替训练下的条件生成式对抗网络；

在任一次交替训练过程中，以所述随机噪声信号和所述预设的响应电压信号为该次交替训练下的目标生成网络的输入；在该次交替训练过程中对目标判别网络的参数进行调整的情况下，以所述高维响应电压信号和目标电导率分布图像为该次交替训练下的目标判别网络的输入；所述目标电导率分布图像为该次交替训练下的目标生成网络输出的电导率分布图像，或者，与所述训练样本中预设的响应电压信号对应的真实电导率分布图像；在该次交替训练过程中对目标生成网络进行训练的情况下，该次交替训练下的目标判别网络的输入为：所述高维响应电压信号和该次交替训练下的目标生成网络输出的电导率分布图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在任意一次交替训练过程中，该次交替训练下的目标生成网络，依据所述随机噪声信号和所述预设的响应电压信号，生成所述电导率分布图像的过程，包括：

依据所述随机噪声信号和所述预设的响应电压信号，生成第一特征向量；

将所述第一特征向量与第一电压的特征向量进行特征融合，并对融合后的特征向量进行反卷积操作，得到第一目标特征向量；所述第一电压的特征向量是通过将所述预设的响应电压信号投影到预设的第一高维空间得到；

将所述第一目标特征向量与第二电压的特征向量进行特征融合，并对融合后的特征向量进行反卷积操作，得到第二目标特征向量；所述第二电压的特征向量是通过将所述预设的响应电压信号投影到预设的第二高维空间得到；

将所述第二目标特征向量与第三电压的特征向量进行特征融合，并对融合后的特征向量进行反卷积操作，得到第三目标特征向量；所述第三电压的特征向量是通过将所述预设的响应电压信号投影到预设的第三高维空间得到；

对所述第三目标特征向量进行反卷积操作，得到所述该次训练下的目标生成网络输出的电导率分布图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于交替在目标电极阵列中相邻的两个电极上注入激励电流信号，采集所述电极阵列上的各电极的电压，得到响应电压信号；所述目标电极阵列为待电阻抗成像的物场周围的电极阵列，包括：

按照目标电极阵列中电极的排列顺序，依次将预设的激励电流信号注入到所述目标电极阵列中相邻的两个电极；所述目标电极阵列为待电阻抗成像的物场周围的电极阵列；

对每次注入所述激励电流信号后的目标电极阵列上的每个电极进行电压测量，得到每次测量下的各电极的响应电压信号。