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.
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.
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.
Electrical impedance tomography (EIT) is a technique for determining the electrical conductivity and permittivity distribution within the interior of a body from measurements made on its surface. One recent application area of the EIT is the detection of breast cancer by imaging the conductivity and permittivity distribution inside the breast. The present standard for breast cancer detection is X-ray mammography, and it is desirable that EIT and X-ray mammography use the same geometry. A forward model of a simplified mammography geometry for EIT imaging was proposed earlier. In this paper, we propose an iterative algorithm for computing the current pattern that will be applied to the electrodes. The current pattern applied to the electrodes influences the voltages measured on the electrodes. Since the measured voltage data is going to be used in the impedance imaging computation, it is desirable to apply currents that result in the largest possible voltage signal. We compute the eigenfunctions for a homogenous medium that will be applied as current patterns to the electrodes. The algorithm for the computation of the eigenfunctions is presented. The convergence of the algorithm is shown by computing the eigencurrent of the simplified mammography geometry.
전기 임피던스 단층촬영법은 대상물의 경계면에 부착된 여러 개의 전극들을 통해 전류를 주입하고 이에 유기되는 전압을 측정한 후, 이를 바탕으로 대상물 내부의 도전율(또는 저항률) 분포를 영상으로 복원하는 비교적 새로운 영상복원 기법이다. 본 논문에서는, 대상물 내부의 저항률 분포를 추정하기 위해서 전극사이의 전기저항과 저항률 분포와의 관계를 선형으로 가정하고, 이 선형 관계로부터 가중행렬을 계산한 후, 수정된 반복 Landweber 알고리즘을 적용하였다. 그리고 제안한 방법의 수렴시간을 줄이고 영상 복원의 정확도를 향상시키고자 목적 함수를 최소화하는 최적의 step length를 찾아 제안한 방법에 적용하였다. 몇 가지 시나리오를 설정하고 모의실험을 통해 제안된 방법의 영상 복원 성능을 평가한 결과, 비교적 양호한 복원 성능을 나타내었다.
전기 임피던스 단층촬영 기법은 전극들을 통해 전류를 주입하고 이에 유기되는 전압을 측정한 후, 이들 데이터를 기반으로 내부의 도전율 분포를 영상으로 복원하는 방법이다. 이 논문에서는 기존의 Gauss-Newton 방법의 역행렬 항목의 차원을 도메인의 원소의 개수가 아닌 데이터의 개수의 차원으로 바꿔줌으로써, 관심 도메인 내부의 도전율 분포를 보다 빠르게 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 그리고 자코비안 행렬의 대각성분의 최소-최대를 이용하여 조정인자를 계산하는 방법을 함께 제안하였다. 몇 가지 시나리오를 설정하고 모의실험을 통해 제안한 방법의 복원 성능을 비교분석하였다.
이 논문은 재료의 전기 전도도 분포를 재구성하는 전기임피던스 단층이미지 기법(electrical impedance tomography; EIT)을 제시한다. 이 문제는 구조물 표면의 전극에서 측정된 전위와 계산된 전위의 차를 최소화하여 전기 전도도의 공간적 분포를 재구성하는 최적화 문제로 정의된다. 전류 입력 시 전위를 구하는 정해석 문제의 수학적 모델로서 완전전극모델(complete electrode model; CEM)을 사용하였다. 완전전극모델은 전기 포텐셜에 대한 라플라스 방정식과 전류 입력에 따른 경계조건들로 구성되는 경계값 문제이다. 완전전극모델 해의 정확성을 검증하기 위하여 유한요소법을 이용해 구한 원형 구조물의 전위해와 Technology Computer Aided Design(TCAD) 소프트웨어를 사용해 얻은 결과를 비교하였다. 완전전극모델의 지배방정식과 경계조건을 구속조건으로 하는 최적화 문제를 라그랑주 승수법(lagrange multiplier method)을 이용해 비구속 최적화 문제로 전환하고 라그랑지안의 1차 최적화 조건으로부터 전극에서의 전위 차를 최소화하는 최적의 전기전도도 분포를 도출하였다. 원형 균일영역의 전기 전도도 분포를 재구성하는 역해석 예제를 통해 완전전극모델 기반 EIT 프레임워크의 적용성을 검토하였다.
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.
Electrical impedance tomography(EIT) can produce functional images with conductivity distributions associated with physiological events such as cardiac and respiratory cycles. EIT has been proposed as a clinical imaging tool for the detection of stroke and breast cancer, pulmonary function monitoring, cardiac imaging and other clinical applications. However EIT still suffers from technical challenges such as the electrode interface, hardware limitations, lack of animal or human trials, and interpretation of conductivity variations in reconstructed images. We improved the KHU Mark2 EIT system by introducing an EIT electrode interface consisting of nano-web fabric electrodes and by adding a synchronized biosignal measurement system for gated conductivity imaging. ECG and respiration signals are collected to analyze the relationship between the changes in conductivity images and cardiac activity or respiration. The biosignal measurement system provides a trigger to the EIT system to commence imaging and the EIT system produces an output trigger. This EIT acquisition time trigger signal will also allow us to operate the EIT system synchronously with other clinical devices. This type of biosignal gated conductivity imaging enables capture of fast cardiac events and may also improve images and the signal-to-noise ratio (SNR) by using signal averaging methods at the same point in cardiac or respiration cycles. As an example we monitored the beat by beat cardiac-related change of conductivity in the EIT images obtained at a common state over multiple respiration cycles. We showed that the gated conductivity imaging method reveals cardiac perfusion changes in the heart region of the EIT images on a canine animal model. These changes appear to have the expected timing relationship to the ECG and ventilator settings that were used to control respiration. As EIT is radiation free and displays high timing resolution its ability to reveal perfusion changes may be of use in intensive care units for continuous monitoring of cardiopulmonary function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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