非線形および雑音の影響を受けた測定値から、スパース性を仮定して対象物の導電率分布を再構成する手法を提案する。スパース性を効果的に活用するために、ニューラルネットワークを用いて最適な事前情報を推定し、正則化モデルに組み込む。
本論文では、2次元の導電体内部の電位を完全電極モデルに基づいて解くための高速かつ正確な境界積分方程式法を開発し、実験データへの適用を行った。
