• 전자공학회논문지SC
• /
• 제38권5호
• /
• pp.23-32
• /
• 2001

전기 임피던스 단층촬영법은 표적의 경계면에서 여러 개의 전극을 통하여 전류를 주입하고 저항률의 함수로써 경계면에 유기되는 전압을 구하고, 경계면에 유기된 전압 값으로부터 표적 내부의 저항률 분포를 추정하여 표적의 영상을 복원하는 비교적 새로운 영상복원법이다. 본 논문에서는, 상태방정식과 측정방정식으로 구성되는 동적 모델에 기초하여, 시간에 따라 변하는 저항률 분포를 온라인으로 추정하기 위해 확장 칼만 필터를 이용한 전기 임피던스 단층촬영법의 영상복원 알고리즘을 제안하였다. 또한, Tikhonov 조정 기법에 근거한 제약조건을 비용함수에 추가하여 역문제의 부정치성을 완화시켰다. 제안된 영상복원 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 16 채널에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 시간에 따른 표적의 저항률 분포의 변화가 심한 경우에도 비교적 양호한 복원성능을 나타내었다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.153-163
• /
• 2001

전기 임피던스 단층촬영법은 물체 표면의 전극을 통하여 전류를 주입하고 유기된 전압을 측정한 후, 물체 단면의 저항을 분포를 복원하는 기법이다. 본 논문에서는, 대상물체의 저항을 값의 분포가 급변하는 상황에 대한 동적 전기저항 단층활영법을 제안하였다. 특히, 복원 성능을 개선하기 위하여 물체 내부의 구조를 전극으로 사용하였으며, 비 선형 역문제를 상태 추정문제로 설정하여 확장 칼만필터를 이용하여 상태변수(저항율)를 추정하였다. 또한 역문제의 부정치성을 완화시키기 위하여 수정된 Tikhonov 조정기법을 비용함수에 도입하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 수행했으며, 기존의 방법들에 비해 개선된 결과를 얻었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
• /
• pp.45.4-45
• /
• 2002

In EIT, an array of disjoint electrodes is attached on the boundary of the object and a set of small alternating electrical currents is injected into the object through these electrodes, and then the corresponding set of voltages is measured on the same array of the electrodes. The objective in EIT is to estimate the resistivity distribution inside the object based on the set of measured voltages and injected currents. In this paper, we proposed a new dynamic EIT reconstruction scheme based on the interacting multiple model (IMM) algorithm. The main contribution of the proposed scheme is that multiple models are employed for the state evolution to get around the modeling uncertainty. Extensi...

• International Journal of Control, Automation, and Systems
• /
• 제6권4호
• /
• pp.613-619
• /
• 2008

A method to produce a desired current pattern in a multiple-source EIT system using voltage sources is presented. Application of current patterns to a body is known to be superior to the application of voltage patterns in terms of high spatial frequency noise suppression, resulting in high accuracy in conductivity and permittivity images. Since current sources are difficult and expensive to build, the use of voltage sources to apply the current pattern is desirable. An iterative algorithm presented in this paper generates the necessary voltage pattern that will produce the desired current pattern. The convergence of the algorithm is shown under the condition that the estimation error of the linear mapping matrix from voltage to current is small. Simulation results are presented to illustrate the convergence of the output current.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
• /
• pp.32-35
• /
• 2004

In boundary estimation in Electrical Impedance Tomography (EIT), conventional method is the modified Newton Raphson (mNR) method .The mNR is famous for good method since has good convergence and robustness against noisy data. But the mNR is low efficiency to get and update Jacobian matrix. So, the mNR become very slow algorithm. We propose the Quasi Newton (QN) method to improve efficiency which will lead to speed up in boundary estimation. The QN can improve a low efficiency by using estimated Jacobian matrix contrary to using exactly calculated Jacobian matrix, this used by the mNR. And finally, we propose the modified Quasi Newton (mQN) method because the QN has some problems such as bad early convergence rate and instability of 'divided by zero'. For the verification of the propose method, numerical experiments are conducted and the results show a good performance.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.650-663
• /
• 2021

Subsurface topology estimation is an important factor in the geophysical survey. Electrical impedance tomography is one of the popular methods used for subsurface imaging. The EIT inverse problem is highly nonlinear and ill-posed; therefore, reconstructed conductivity distribution suffers from low spatial resolution. The subsurface region can be approximated as piece-wise separate regions with constant conductivity in each region; therefore, the conductivity estimation problem is transformed to estimate the shape and location of the layer boundary interface. Each layer interface boundary is treated as an open boundary that is described using front points. The subsurface domain contains multi-layers with very complex configurations, and, in such situations, conventional methods such as the modified Newton Raphson method fail to provide the desired solution. Therefore, in this work, we have implemented a 7-layer artificial neural network (ANN) as an inverse problem algorithm to estimate the front points that describe the multi-layer interface boundaries. An ANN model consisting of input, output, and five fully connected hidden layers are trained for interlayer boundary reconstruction using training data that consists of pairs of voltage measurements of the subsurface domain with three-layer configuration and the corresponding front points of interface boundaries. The results from the proposed ANN model are compared with the gravitational search algorithm (GSA) for interlayer boundary estimation, and the results show that ANN is successful in estimating the layer boundaries with good accuracy.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.261-268
• /
• 2004

골다공증은 골 조직의 량이 감소하여 골절의 가능성이 증가하는 상태이다. 뼈의 전기적 특성은 골 밀도와 관련이 있으며, 특히 뼈의 절기 저항은 골 소실이 증가할수록 감소하는 것으로 알려져 있다. 만일 신뢰성 있는 측정이 가능하다면, 뼈의 전기적인 특성은 골다공증 진단을 위한 유용한 변수가 될 수 있음을 의미한다 본 연구에서는 EIT (electrical impedance tomography) 기술을 이용하여 뼈의 전기 전도도 평가를 시도하였다. 뼈와 주위의 연조직 간의 전기적인 특성의 차이가 크기 때문에 (100 정도), 일반적으로, 뼈의 EIT를 얻기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 이상 경계 검출을 위해 개발된 adaptive mesh regeneration 기법을 이용하여, 주어진 경계면의 기하학적 조건하에서, 경계 내부의 전기전도도를 복원할 수 있도 록 하였다. 수치 해석은 균일한 타원형 (장경 17 mm, 단경 15 mm) 뼈와 주위의 연 조직으로 구성된 반경 40 mm인 원통형 팬텀으로 모의한 경골에 대해 수행하였다. 타원형 뼈는 팬텀의 원형 단면 중심에서 15 mm 위쪽에 위치하도록 하였다. 연 조직의 전기 전도도는 4 mS/cm로 고정하였고, 뼈에 대해서는 0.01 - 1 mS/cm에서 변하도록 하였다. 측정 오차에 의한 효과를 분석하기 위해 시뮬레이션은 측정 오차를 포함하도록 하였다. 시뮬레이션 결과, 만일 측정 오차가 5 % 미만으로 유지될 경우, 재구성된 뼈의 전기전도도는 10 % 이내의 오차를 갖는 것으로 나타났다. 예측할수 있듯이 복원의 정확도는 뼈의 전기 전도도가 증가함에 따라 증가하였다. 이것은 사용된 EIT가 골 소실이 진행된 뼈에 대한 좀더 정확한 정보를 제공할 수 있음을 시사한다. 본 연구는, 뼈의 해부학적인 정보를 알고 있을 때 뼈와 주위의 연조직에 대한 단순한 이상 영상에 한정된 결과를 제공하지만, EIT 기술이 골다공증 골절을 예측하는 새로운 방법으로 활용될 가능성을 시사한다.

• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
• /
• 대한자기공명의과학회 2003년도 제8차 학술대회 초록집
• /
• pp.17-17
• /
• 2003

목적： 생체 조직에서의 전기임피던스 분포는 생리적 기능에 대하여 풍부한 정보를 가지고 있다. 이러한 전기임피던스 분포는 전기임피던스단층촬영법(EIT)으로 구할 수 있으나 공간해상도가 열악하여 그 사용이 보편화되지 못하고 있다. 기존의 EIT의 한계점을 극복하기 위하여 EIT와 MRI 기술을 결합한 자기공명임피던스단층촬영법(MREIT： Magnetic Resonance Electrical Impedance Tomography)이 최근 제안되었다. MREIT는 영상복원 과정에서 x, y, z 3방향의 자속밀도 벡터를 필요로 하므로 MRI용 자석 내에서 물체를 3차원으로 회전하여 자속밀도 벡터를 구해야 한다. 이러한 3차원 회전은 MREIT가 실제 임상에 적용되는데 있어서 한계점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 물체 회전을 하지 않고 전기임피던스 분포를 얻을 수 있는 새로운 MREIT 방법을 제안하였다. 새로운 MREIT 방법의 원리에 대해서 소개하고 0.3T의 주자장세기를 갖는 연구용 MRI 시스템에서 얻은 MREIT영상을 소개하고자 한다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.249-256
• /
• 2000

전기 임피던스 단층촬영에서는, 각기 다른 주입 전류패턴에 의해 유기된 경계면의 전압 값을 이용하여 다양한 복원 알고리즘에 의해 물체의 내부 저항률(전도율) 분포를 추정한다. 본 논문에서는, 부가적인 사전 정보를 soft 제약조건으로 비용함수에 추가하고, 비용함수의 가중행렬을 지수적으로 가중된 최소자승법에 근거하여 선택하는 수정된 조정 Newton-Raphson(mNR) 법을 제안한다. 32채널에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 제안된 방법은 기존의 조정 mNR 법에 비해 계산부담은 약간 증가하지만 복원성능이 개선됨을 보인다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.272-281
• /
• 2014

전기 임피던스 단층촬영법을 이용한 정적 영상 복원에서 대표적으로 사용되고 있는 복원 알고리즘은 modified Newton-Raphson(mNR) 알고리즘으로 수렴 속도 및 추정 정확도 측면에서 비교적 다른 알고리즘들에 비해 좋은 성능을 나타낸다. mNR 알고리즘에서는 측정 전압과 계산 전압과의 차이, 즉 잔류오차를 최소화하도록 목적함수를 설정하고 이를 반복 연산하여 내부의 저항률 분포를 추정한다. 이때 EIT 역문제의 비정치성을 완화시키기 위해 조정방법을 사용하며 조정인자에 따라 서로 다른 영상 복원 성능을 나타낸다. 기존 기법에서는 반복 연산마다 일정한 상수 값의 조정인자를 사용하기 때문에 대상 물체의 내부 상태가 변하거나 측정 잡음 등이 있는 경우 때때로 조정인자에 따라 영상 복원이 수렴되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 영상 복원 수렴 및 성능을 개선하기 위하여 잔류오차에 기반하여 반복 연산마다 자동적으로 조정인자를 수정하는 기법을 제안하였다. 시뮬레이션과 실험을 수행하여 제안된 기법의 영상 복원성능을 평가한 결과 비교적 양호한 성능을 나타내었다.