Reconstruction of MIT images using sensitivity analysis and artificial neural networks

• Autorzy: Baniukiewicz P.

Warianty tytułu

PL

Iteracyjny algorytm do rekonstrukcji obrazów z tomografii magnetycznej z wykorzystaniem sieci neuronowych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In this paper, an iterative algorithm applied for MIT image reconstruction is considered. Commonly applied algorithms are computationally intensive and only the low resolution images can be reconstructed within practical time limits. The author proposes the modification of standard differential algorithm relying on the application of artificial neural networks. The artificial neural networks are applied instead of forward model speeding up the overall process and minimizing the number of forward model solutions.

PL

W artykule przedstawiono iteracyjny algorytm do rekonstrukcji obrazów z tomografii magnetycznej. Większość stosowanych algorytmów iteracyjnych jest bardzo czasochłonnych ze względu na potrzebę wielokrotnego rozwiązania zadania prostego. Autor zaproponował modyfikację standardowego algorytmu różnicowego polegającą na zastosowaniu sztucznych sieci neuronowych zamiast modelu wprost.

Słowa kluczowe

EN

neural network; magnetic induction tomography; inverse problem

PL

sieć neuronowa; tomografia magnetyczna; zagadnienie odwrotne

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2009
• Tom: R. 85, nr 8
• Strony: 33--36
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys.

Twórcy

autor

Baniukiewicz P.

• West Pomeranian University of Technology, Department of Electrical and Computer Engineering, Szczecin,

Bibliografia

• [1] Brian H Brown, Medical impedance tomography and process impedance tomography: a brief review, Meas. Sci. Technol. 12 (2001) 991-996
• [2] Griffiths H., Magnetic induction tomography, Meas. Sci. Technol. 12(2001) 1126-1131
• [3] Merwa R., Hollaus K., Brunner P., Scharfetter H., Solution of the inverse problem of magnetic induction tomography (MIT), Physiol. Meas. 26 (2005) pp. 241-250
• [4] Merwa R., Brunner P., Missner A., Resell J., Hollaus K., Scharfetter H., Solution of the inverse problem of magnetic induction tomography (MIT) in silicio and in vitro, ICEBI Proceedings of International Conference on Electrical Bio-Impedance, 2004, pp. 687-690
• [5] Casanova R., Silva A., Borges A.R., MIT image reconstruction based on edge-preserving regularization, Physiol. Meas. 25 (2004) pp. 195-207
• [6] Scharfetter H., Hollaus K., Rosell-Ferrer J., Merwa R. Single-Step 3-D Image Reconstruction in Magnetic Induction Tomography: Theoretical Limits of Spatial Resolution and Contrast to Noise Ratio, Annals of Biomedical Engineering. Vol 34, No. 11 (2006) pp. 1786-1798
• [7] Rosell J., Casanas R., Scharfetter H., Sensitivity maps and system requirements for magnetic induction tomography using a planar gradiometer, Physiol. Meas. 22 (2001) 121-130