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Enregistrement W4395678888 · doi:10.23919/eucap60739.2024.10501350

Nonlinear Correction of the Direct Inverse Problem Solution in Real-Time Imaging

2024· article· en· W4395678888 sur OpenAlexafffund
C. Origlia, D. O. Rodriguez-Duarte, J. A. Tobón Vasquez, Natalia K. Nikolova, Francesca Vipiana

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Imaging and Scattering Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean Commission
Mots-clésRobustness (evolution)Singular value decompositionMicrowave imagingSolverInverse scattering problemNonlinear systemAlgorithmIterative methodInverse problemKernel (algebra)Iterative reconstructionPermittivityComputationComputer scienceMathematical optimizationMathematicsMathematical analysisPhysicsMicrowaveArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a direct method for quantitative real-time imaging based on a nonlinear correction of the approximate linearized imaging kernel. The correction process relies on a pseudo-Rytov approximation employing the ratio between the total and incident fields in the scattering model, which can be estimated analytically. Unlike traditional iterative algorithms, there is no need for multiple computations of the direct scattering model, gaining computational speed and robustness to numerical inaccuracies. The procedure consists of two steps. First, a fast direct inversion algorithm based on the Born approximation provides the initial guess for the permittivity distribution; this study employs the Truncated Singular Value Decomposition (TSVD) and an in-house finite element-based solver to compute the imaging operator. Second, the field correction factor is transferred onto the object's permittivity to enhance its quantitative accuracy. The proposal viability is verified in 2D synthetic experiments at microwave frequencies, verifying improvements in the reconstructed unknown permittivity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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