An EIT reconstruction based on noisy data

• Autorzy: Janczulewicz A. , Wtorek J.

Warianty tytułu

PL

Rekonstrukcja TEI w oparciu o dane zawierające szum

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents a reconstruction algorithm which is a modification of a regularised Gauss-Newton one. It includes information on electrode size, its impedance, and on the noise level of the measurement system. It demonstrates that the reconstruction based on optimal current patterns is more resistant to the noise level inherent in the data. Two FEM models are used, one to solve a forward problem and other one in an inverse problem.

PL

W pracy dokonano porównania wyników rekonstrukcji wykonanych dla różnych poziomów szumów danych pomiarowych z uwzględnieniem rozmiaru i impedancji elektrody. W przeprowadzonych symulacjach wykorzystano zmodyfikowaną wersję algorytmu rekonstrukcji Newtona-Gaussa z regularyzacją Marquarta, która w procesie generacji obrazu uwzględnia poziom szumu systemu pomiarowego. Symulacje przeprowadzone dla różnych wzorców pobudzeń wykazały większą odpomość na szum optymalnego wzorca pobudzenia. W celu uzyskania dokładniejszego wyniku rekonstrukcji zastosowano dwa modele siatek FEM jeden w rozwiązaniu zagadnienia prostego, drugi w rozwiązaniu zagadnienia odwrotnego.

• Wydawca: Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wydziału ETI Politechniki Gdańskiej. Technologie Informacyjne
• Rocznik: 2003
• Tom: nr 1
• Strony: 17--25
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., 8 rys.

Twórcy

autor

Janczulewicz A.

• Department of Biomedical Engineering, Gdańsk University of Technology

autor

Wtorek J.

• Department of Biomedical Engineering, Gdańsk University of Technology

Bibliografia

• [1] Eyuboglu B.M., T.C. Pilkington, T.C., 1993: Comments on distinguishability in elec trical impedance imaging, IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 40, 13284330.
• [2] Gisser D.G., Isaacson D., Newell J.C., 1987: Current topics in impedance imaging, Clin. Phys. Physiol. Meas., vol. 8, Suppl. A, 39-46.
• [3] Gisser D.G., Isaacson D., Newil J.C., 1990: Electric current computed tomography and eigenvalues, SIAM J. Appl. Math., vol. 50 (6), 1623-1634.
• [4] Hua P., Woo E.J., Webster J.G., Tompkins W.J., 1992: Improved methods to determine optimal currents in electrical impedance tomography, IEEE Trans. on Med. Imag., vol. 11, pp. 488-495.
• [5] Isaacson D., 1986: Distinguishability of conductivities by electric current computed tomography, IEEE Trans. Med. Imag. vol. MI-5, 91-95.
• [6] Woo E.J., Hua P., Webster J.G., Tompkins W.J., 1993: A robust image algorithm and its parallel implementation in electrical impedance tomography, IEEE Trans. on Med. Imag., vol. 12, pp. 137-146.
• [7] Wtorek J., Bujnowski A., 2001: A reconstruction algorithm based on current measurements and the knowledge of electrode impedance, XI Int. Conf. Electr. Bio-Imped., Oslo, Norway, 501-504.
• [8] A. Janczulewicz, Analyse of electrode size and impedance influence on reconstruction in EIT (in Polish), Master Thesis, WETI-PG, 2002.