전기 임피던스 단층촬영법(electrical impedance tomography, EIT)은 미지의 내부 저항률 분포를 갖는 물체 주위에 특수하게 제작된 전극을 여러 개 배치하고 적절하게 설계된 전류를 주입하여 이에 따른 인가전압을 물체 경계에서 측정한 후 이를 근거로 EIT의 영상복원 알고리즘에서 물체 내부의 미지의 저항률 분포를 재구성하는 기술이다. 전기 임피던스 단층촬영법의 영상복원 과정은 비선형 방정식으로 기술되며, 그 해석적인 해를 구하기가 매우 어려우므로 수치적인 방법으로 근사해를 구한다. 본 논문에서는 EIT 영상복원 방법으로 동시 인자변환 확률적 근사화(simultaneous perturbation stochastic approximation, SPSA) 방법을 제안한다. SPSA 방법을 이용한 EIT 영상복원의 성능을 컴퓨터시뮬레이션을 통해 살펴보고 기존의 mNR 방법에 의해 얻어진 결과와 비교 분석하도록 한다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권2호
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pp.211-216
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2005
In electrical impedance tomography (EIT), various image reconstruction algorithms have been used in order to compute the internal resistivity distribution of the unknown object with its electric potential data at the boundary. Mathematically, the EIT image reconstruction algorithm is a nonlinear ill-posed inverse problem. This paper presents a simulated annealing technique as a statistical reconstruction algorithm for the solution of the static EIT inverse problem. Computer simulations with 32 channels synthetic data show that the spatial resolution of reconstructed images by the proposed scheme is improved as compared to that of the mNR algorithm at the expense of increased computational burden.
In electrical impedance tomography (EIT), various image reconstruction algorithms have been used in order to compute the internal resistivity distribution of the unknown object with its electric potential data at the boundary. Mathematically the EIT image reconstruction algorithm is a nonlinear ill-posed inverse problem. This paper presents a simultaneous perturbation method as an image reconstruction algorithm for the solution of the static EIT inverse problem. Computer simulations with the 32 channels synthetic data show that the spatial resolution of reconstructed images by the proposed scheme is improved as compared to that of the mNR algorithm at the expense of increased computational burden.
In electrical impedance tomography(EIT), various image reconstruction algorithms have been used in order to compute the internal resistivity distribution of the unknown object with its electric potential data at the boundary. Mathematically the EIT image reconstruction algorithm is a nonlinear ill-posed inverse problem. This paper presents a simulated annealing technique as a statistical reconstruction algorithm for the solution of the static EIT inverse problem. Computer simulations with the 32 channels synthetic data show that the spatial resolution of reconstructed images by the proposed scheme is improved as compared to that of the mNR algorithm or genetic algorithm at the expense of increased computational burden.
Background: Electrical impedance tomography (EIT) is a new non-invasive, mobile screening method which does not use ionizing radiation to the human breast; allows conducting quantitative assessment of the images besides the visual interpretation. The aim of this study was to correlate the quantitative assessment and visual interpretation of breast electrical impedance tomographs and associated factors. Materials and Methods: One hundred and fifty mammography patients above 40 years and undergoing EIT were chosen using convenient sampling. Visual interpretation of the images was carried out by a radiologist with minimum of three years experience using the breast imaging - electrical impedance (BI-EIM) classification for detection of abnormalities. A set of thirty blinded EIT images were reinterpreted to determine the intra-rater reliability using kappa. Quantitative assessment was by comparison of the breast average electric conductivity with the norm and correlations with visual interpretation of the images were determined using Chi-square. One-way ANOVA was used to compare the mean electrical conductivity between groups and t-test was used for comparisons with pre-existing Caucasians statistics. Independent t-tests were applied to compare the mean electrical conductivity of women with factors like exogenous hormone use and family history of breast cancer. Results: The mean electrical conductivity of Malaysian women was significantly lower than that of Caucasians (p<0.05). Quantitative assessment of electrical impedance tomography was significantly related with visual interpretation of images of the breast (p<0.05). Conclusions: Quantitative assessment of electrical impedance tomography images was significantly related with visual interpretation.
In electrical impedance tomography(EIT), various image reconstruction algorithms have been used in order to compute the internal resistivity distribution of the unknown object with its electric potential data at the boundary. Mathematically the EIT image reconstruction algorithm is a nonlinear ill-posed inverse problem. This paper presents two intelligent optimization algorithm techniques such as genetic algorithm and simulated annealing for the solution of the static EIT inverse problem. We summarize the simulation results for the three algorithm forms: modified Newton-Raphson, genetic algorithm, and simulated annealing.
In electrical impedance tomography(EIT), various image reconstruction algorithms have been used in order to compute the internal resistivity distribution of the unknown object with its electric potential data at the boundary. Mathematically the EIT image reconstruction algorithm is a nonlinear ill-posed inverse problem. This paper presents a new combined method based on genetic algorithm(GA) and modified Newton-Raphson(mNR) algorithm via two-step approach for the solution of the static EIT inverse problem. In the first step, each mesh is classified into three mesh groups: target, background, and temporary groups. The mNR algorithm can be used to determine the region of group. In the second step, the values of these resistivities are determined using genetic algorithm. Computer simulations with the 32 channels synthetic data show that the spatial resolution of reconstructed images by the proposed scheme is improved compared to that of the mNR algorithm at the expense of increased computational burden.
본 논문은 압력차로 인한 유체의 유동장에서 서스펜션의 입자 밀도를 분포 규명하기 위해 적용할 수 있는 Electric Impedance Tomography (EIT)의 새로운 기법에 대한 효율성을 다루고 있다. Regularized Newton-Raphson iterative method를 근간으로 inverse problem의 해를 구하는데, 이는 곧 목적 함수(object function)를 몇 가지의 제한조건(constraints) 하에서 최소화시키는 과정이라 할 수 있다. 한편, 관련 forward problem은 유한요소법(FEM)을 이용하여 해결하며, 기존의 연구와는 달리 선형 형상 함수(linear shape function)를 이용하여 전도도가 연속적인 물성치로 유동장에 분포되어 있는 것으로 가정하였다. 여러 경우의 test run에 대한 결과는 본 논문에서 적용한 방법론의 타당성을 보여 주고 있다. 태양에너지의 추출을 위해 직접촉식 열교환기가 종종 이용되고 있는데, 본 연구는 열교환기 내부의 분산 유체에 대한 해석에 일조를 할 수 있을 것으로 기대된다.
This paper introduces the physical phenomena involved in Direct Contact Heat Exchangers (DCHXs) and also investigates the possibility of applying of EIT(Electrical Impedance Tomography) technique for capturing the images of dispersed phases as they stream through a stagnant body of water. A number of cases are studied where two dimensional cross-sectional static images are given for fictitious and actual masses present in a column of water(saline solution). In most direct contact liquid-liquid heat exchangers, oil or hydrocarbon with a density different(lighter or heavier) from water is normally used as dispersed working fluid. The main difficulty that arises with this arrangement lies in the elucidation of complicated flow field where the dispersed phase fluid tends to change its shape and size constantly during its journey through the other phase(water). This paper presents a number of results with different types of dispersed phases that are immiscible with water. The EIT technique has been employed in this context to test its applicability in capturing the dynamic images of dispersed phases. It shows static images of dispersed phases where dynamic images could be obtained by simply extending the algorithms and strategies employed in the present analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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