PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Logistic regression in image reconstruction in electrical impedance tomography

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Problem rekonstrukcji obrazu w elektrycznej tomografii impedancyjnej
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The problem of image reconstruction in electrical impedance tomography (EIT) consists in both performing measurements using a set of sensors and creating of reconstruction based on these measurements. The image reconstruction requires accurate modeling of area, which presents field of view. To determine the inclusion in analyzed area the logistic regression has been applied. Additionally to select the predictors in logistic regression the elasticnet method has been used.
PL
Problem rekonstrukcji obrazu w elektrycznej tomografii impedancyjnej (EIT) polega zarówno na wykonywaniu pomiarów przy użyciu zestawu czujników, jak i na tworzeniu rekonstrukcji na podstawie tych pomiarów. Rekonstrukcja obrazu wymaga dokładnego modelowania obszaru, który przedstawia pole widzenia. Do określenia wtrąceń w analizowanym obszarze zastosowano regresję logistyczną. Dodatkowo do wyboru predyktorów w regresji logistycznej zastosowano metodę elasticnet.
Rocznik
Strony
95--98
Opis fizyczny
Bibliogr. 31 poz., rys., tab.
Twórcy
  • Lublin University of Technology, Nadbystrzycka 38A, Lublin, Poland
  • Research & Development Centre Netrix S.A.
  • University of Economics and Innovation, Projektowa 4, Lublin, Poland
  • Lublin University of Technology, Nadbystrzycka 38A, Lublin, Poland
  • Lublin University of Technology, Nadbystrzycka 38A, Lublin, Poland
Bibliografia
  • [1] Kryszyn J., Smolik W., Radzik B., Olszewski T., Szabatin R., Switchless charge-discharge circuit for electrical capacitance tomography, Measurement Science and Technology, 25(2014), No. 11, 115009.
  • [2] Kryszyn J., Smolik W., Toolbox for 3d modelling and image reconstruction in electrical capacitance tomography, Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska (IAPGOŚ) , 7 (2017), No. 1, 137-145
  • [3] Romanowski A., Big Data-Driven Contextual Processing Methods for Electrical Capacitance Tomography, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 15 (2019), No. 3, 1609- 1618
  • [4] Rymarczyk T., Tchórzewski P., Sikora J., Implementation of Electrical Impedance Tomography for Analysis of Building Moisture Conditions, Compel The international journal for computation and mathematics in electrical and electronic engineering, 37 (2018), No. 5, 1837- 1861
  • [5] Rymarczyk T., Kłosowski G., Kozłowski E., Tchórzews ki P., Comparison of Selected Machine Learning Algorithms for Industrial Electrical Tomography, Sensors, 19 (2019), No. 7, 1521
  • [6] Rymarczyk T., Kłosowski G., Kozłowski E., Non- Destructive System Based on Electrical Tomography and Machine Learning to Analyze Moisture of Buildings, Sensors, 18 (2018), No. 7, 2285
  • [7] Rymarczyk T., Kozłowski E., Kłosowski G., Niderla K., Logistic Regression for Machine Learning in Process Tomography, Sensors, 19 (2019), No. 15, 3400
  • [8] Rymarczyk T., Kozłowski E., Kłosowski G., Adamkiewicz P., Implementation of the LARS method to solve the inverse problem in electrical tomography, Przegląd Elektrotechniczny, 94 (2018), No. 12, 146-149
  • [9] Rymarczyk T., Nita P., Vejar A., Stefaniak B., Sikora J., Electrical tomography system for Innovative Imaging and Signal Analysis, Przegląd Elektrotechniczny, 95 (2019), No. 6, 133-136
  • [10] Rymarczyk T., Kłosowski G., Innovative methods of neural reconstruction for tomographic images in maintenance of tank industrial reactors, EksploatacjaiNiezawodnosc - Maintenance and Reliability, 20 (2019), No. 3, 425-434
  • [11] Rymarczyk T., Kozłowski E., Kłosowski G., Electrical impedance tomography in 3D _ood embankments testing elastic net approach, Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2019, doi.org/10.1177/0142331219857374
  • [12] Smolik W., Kryszyn J., Olszewski T., Szabatin R., Methods of small capacitance measurement in electrical capacitance tomography, Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska (IAPGOŚ) , 7 (2017), No. 1, 105-110
  • [13] Liang G., Ren S., Zhao S., Dong F., A Lagrange-Newton method for EIT/UT dual-modality image reconstruction, Sensors, 19 (2019), No. 9, 1966
  • [14] Nissinen A., Kaipio J.P., Vauhkonen M., Kolehmainen V., Contrast enhancement in EIT imaging of the brain, Physiological Measurement, 37 (2016), No. 1, 1-24.
  • [15] Wajman R., Fiderek P., Fidos H., Sankowski D., Banasiak R., Metrological evaluation of a 3D electrical capacitance tomography measurement system for two-phase flow fraction determination, Measurement Science and Technology, 24 (2013), No. 6, 065302
  • [16] Ye. Z., Banasiak R., Soleimani M., Planar array 3D electrical capacitance tomography, Non-Destructive Testing and Condition Monitoring, 55 (2013), No. 12, 675-680
  • [17] Korzeniewska E., Walczak M., Rymaszewski J., Elements of Elastic Electronics Created on Textile Substrate, Proceedings of the 24th International Conference Mixed Design of Integrated Circuits and Systems, MIXDES 2017, 447-45.
  • [18] Osher S., Fedkiw R., Level Set Methods: An Overview and Some Recent Results, Journal of Computational Physics, 169 (2001), 463-502
  • [19] Polakowski K., Filipowicz S.F., Sikora J., Rymarczyk T., Tomography technology application, Przeglad Elektrotechniczny, 84 (2008), No. 12, 227-229
  • [20] Psuj G., Multi-Sensor Data Integration Using Deep Learning for Characterization of Defects in Steel Elements, Sensors, 18 (2018), No. 1, 292
  • [21] Valis D., Mazurkiewicz D., Application of selected Levy processes for degradation modelling of long range mine belt using real-time data, Archives of civil and mechanical engineering, 18 (2018), No. 4, 1430-1440
  • [22] Ziolkowsk i M., Gratkowski S., Zywica A.R., Analytical and numerical models of the magnetoacoustic tomography with magnetic induction, Compel The international journal for computation and mathematics in electrical and electronic engineering, 37 (2018), No. 2, 538-548
  • [23] Wehrens R., Chemometrics with R. Multivariate Data Analysis in the Natural Science and Life Sciences, Springer, 2011.
  • [24] Tibshirani R., Regression shrinkage and selection via the lasso, Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 58 (1996), No. 1, 267-288
  • [25] Zou H., Hastie T., Regularization and variable selection via the elastic net, Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 67 (2005), No. 2, 301-320
  • [26] Friedman J., Tibshirani R., Hastie T., Regularization paths for generalized linear models via coordinate descent, Journal of Statistical Software, 33 (2010), No. 1, 1-22
  • [27] Fox J., Weisberg S., An R companion to applied regression, SAGE Publication Inc., 2019.
  • [28] Hastie T., Tibshirani R., Friedman J., The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Springer, 2009.
  • [29] James G., Witten D., Hastie, T., Tibshirani R., An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R, Springer, 2017.
  • [30] Fawcett T., An Introduction to ROC Analysis, Pattern Recognition Letters, 27 (2006), No. 8, 861-874.
  • [31] Kłosowski G., Rymarczyk T., Gola A. , Increasing the reliability of flood embankments with neural imaging method, Applied Sciences 8.9 (2018), 1457.
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-4d72dd70-14af-494b-a17c-83da1f3990ff
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.