Minho Jeon;Sravan Kumar Konki;Anil Kumar Khambampati;Kyung Youn Kim
Journal of IKEEE
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v.28
no.2
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pp.187-198
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2024
Estimating the phase boundary in two-phase flow is crucial for designing and optimizing industrial processes. Electrical impedance tomography (EIT) is a promising technique for imaging phase distribution in such flows. This paper proposes using a cuckoo search (CS) optimization algorithm to estimate the phase boundary with EIT. The boundary is parameterized using the Fourier series, and the coefficients are determined by the CS algorithm. The CS algorithm iteratively seeks the phase boundary configuration by minimizing a cost function. Computer simulations and phantom experiments demonstrate the effectiveness of this method in estimating phase boundaries in two-phase flow.
Zhang, Tingting;Bera, Tushar Kanti;Woo, Eung Je;Seo, Jin Keun
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.18
no.2
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pp.77-105
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2014
Medical imaging techniques have evolved to expand our ability to visualize new contrast information of electrical, optical, and mechanical properties of tissues in the human body using noninvasive measurement methods. In particular, electrical tissue property imaging techniques have received considerable attention for the last few decades since electrical properties of biological tissues and organs change with their physiological functions and pathological states. We can express the electrical tissue properties as the frequency-dependent admittivity, which can be measured in a macroscopic scale by assessing the relation between the time-harmonic electric field and current density. The main issue is to reconstruct spectroscopic admittivity images from 10 Hz to 1 MHz, for example, with reasonably high spatial and temporal resolutions. It requires a solution of a nonlinear inverse problem involving Maxwell's equations. To solve the inverse problem with practical significance, we need deep knowledge on its mathematical formulation of underlying physical phenomena, implementation of image reconstruction algorithms, and practical limitations associated with the measurement sensitivity, specificity, noise, and data acquisition time. This paper discusses a number of issues in electrical tissue property imaging modalities and their future directions.
Electrical impedance(EIT) for the multi-phase flow visualization is an imaging modality in which the resistivity distribution of the unknown object is estimated based on the known sets of injected currents and measured voltages on the surface of the object. In this paper, an EIT reconstruction algorithm based on the extended Kalman filter(EKF) is proposed. The EIT reconstruction problem is formulated as a dynamic model which is composed of the state equation and the observation equation, and the unknown resistivity distribution is estimated recursively with the aid of the EKF. To verify the reconstruction performance of the proposed algorithm, experiments with simulated multi-phase flow are performed.
We have developed a multi-channel, multi-frequency EIT system with operating frequency of 10Hz to 500KHz. The number of digital voltmeters using phase-sensitive demodulation can be varied from 8 to 64 and we found that 16 and 32-channels are most practical. This paper describes the design, implementation, and construction of 16 and 32-channel systems. The performance of the system was thoroughly tested and we found that CMRR of the developed voltmeter is about 85dB with $100{\Omega}$ unbalancing series resistor. The SNR is greater than 99.6dB and the output impedance of the constant current source is $1{\Omega}W$ at least for all frequencies. Imaging experiments using a banana with frequency-dependent conductivity and permittivity show that frequency-difference imaging is possible using the developed system. Future works of animal and human experiments are discussed.
The experimental testing results of the large-scale version of a forward-looking ultrasound imaging catheter(FLUIC) are presented, along with the fabrication techniques used, experimental methods, and comparisons of the measured and simulated results. The transducer model is verified by measuring the electrical impedance of the transducer. The pulse width, beamwidth, and the dynamic range for both transmit and pulse-echo response of the fabricated FLUIC are also analyzed. The experimental results conformed its forward-looking imaging capability and the sources of discrepancies between the simulated and experimental beam profiles are addressed.
Kim, Jeong-Hoon;Ijaz, Umer Zeeshan;Kim, Bong-Seok;Kim, Min-Chan;Kim, Sin;Kim, Kyung-Youn
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2005.06a
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pp.1897-1902
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2005
The objective of this paper is to estimate the concentration distribution in flow field inside the pipeline based on electrical impedance tomography. Special emphasis is given to the development of dynamic imaging technique for two-phase field undergoing a rapid transient change. Nonlinearity-compensation extended Kalman filter is employed to cope with unexpected measurement uncertainty. The nonlinearity-compensation extended Kalman filter compensates for the influence of measurement uncertainty and solves the instability of extended Kalman filter. Extensive computer simulations are carried out to show that nonlinearity-compensation extended Kalman filter has enhanced estimation performance especially in the unexpected measurement environment.
We have developed an efficient and robust image reconstruction algorithm for static impedance imaging. This improved Newton-Raphson method produced more accurate images by reducing the undesirable effects of the ill-conditioned Hessian matrix. We found that our electrical impedance tomography (EIT) system could produce two-dimensional static images from a physical phantom with 7% spatial resolution at the center and 5% at the periphery. Static EIT image reconstruction requires a large amount of computation. In order to overcome the limitations on reducing the computation time by algorithmic approaches, we implemented the improved Newton-Raphson algorithm on a parallel computer system and showed that the parallel computation could reduce the computation time from hours to minutes.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.9
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pp.293-299
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2012
Electrical impedance tomography is an imaging modality for determining the electrical properties inside a domain. Small currents are injected and the resulting voltages are measured through the electrodes. The internal electrical properties are reconstructed based on these voltage and current data. In this paper, a novel on-line Landweber algorithm was developed to fast estimate the resistivity distribution in the inverse calculation. Additionally, to enhance the reconstruction performance, a step-length was computed from the eigenvalue of the weighting matrix. The numerical experiments have been performed to evaluate the reconstruction performance of the proposed method.
This paper presents the development and application of electrical resistance imaging techniques for the visualization of two-phase flow fields. Two algorithms, the so-called the mesh grouping and the boundary estimation, are described for potential applications of electrical resistance tomography (ERT) and results from extensive numerical simulations are also presented. In the electrical resistance imaging for two-phase flows, numerical meshes fairly belonging to each phase can be grouped to improve the reconstruction performance. In many cases, the detection of phase boundary is a key subject and a mathematical model to estimate phase boundary can be formulated in a different manner. Our results indicated that the mesh grouping algorithm is effective to enhance computational performance and image quality, and boundary estimation algorithm to determine the phase boundary directly.
S.I. Kang;Kim, K.Y.;Kim, H.C.;Kim, M.C.;Kim, S.;Lee, H.J.;Lee, Y.J.;W.C. Cho
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2001.10a
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pp.39.1-39
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2001
Impedance tomography (EIT) is a relatively new imaging modality in which the internal impedivity distribution is reconstructed based on the known sets of injected currents through the electrodes and induced voltages on the surface of the object. We describe a dynamic EIT imaging technique for the case where the resistivity distribution inside the object changes rapidly within the time taken to acquire a full set of independent measurement data, In doing so, the inverse problem is treated as the nonlinear state estimation problem and the unknown state (resistivity) is estimated with the aid of extended Kalman filter in a minimum mean square error sense. In particular, additional electrodes are attached to the known internal structure of the object ...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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