Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Przegląd Elektrotechniczny

1 2022

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: EIT reconstruction

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

UNet model in image reconstruction for electrical impedance tomography

Maciura Łukasz, Wójcik Dariusz, Rosa Wojciech, Rymarczyk Tomasz, Maj Michał

Przegląd Elektrotechniczny

2022

R. 98, nr 4

123--126

This paper presents a new algorithm where the UNet convolutional neural network was used to correct deterministic algorithm results, as was is another similar solution using the DBar deterministic algorithm. Instead of the DBar algorithm, another EIT reconstruction algorithm was used in the context cooperation with impedance tomography to extract details in EIT reconstruction. The algorithm uses machine learning to improve the tomographic images obtained with the deterministic algorithm. The final result contains much less noise, and the position of the objects is much better defined, unlike in the deterministic approach. Furthermore, the paper shows how the reconstruction obtained with the hybrid tomograph can be improved to show more details. This paper aims to present a solution that will be used in the context of medical tomography, where the EIT system and the developed algorithm will be used to obtain high-resolution tomography images of the bladder.

Ten artykuł prezentuje nowy algorytm, gdzie sieć konwolucyjna UNet była użyta do korekcji wyników algorytmu deterministycznego jak było w podobnym rozwiązaniu używającym deterministyczny algorytm DBar. Zamiast algorytmu DBar inny algorytm rekonstrukcji EIT został użyty w kontekscie współpracy z tomografią impedancyjną w celu wyodrębnienia szczegółów rekonstrukcji EIT. Algorytm używa uczenie maszynowe do polepszenia obrazów tomograficznych uzyskanych za pomocą algorytmu deterministycznego. Artykuł pokazuje jak rekonstrukcja uzyskana za pomocą tomografu hybrydowego może być ulepszona by ukazywałą więcej szczegółów. Celem tego artykułu jest zaprezentowanie rozwiązania, które będzie użyte w kontekscie tomografii medycznej, gdzie system EIT wraz z którym opracowany algorytm będzie użyty w celu uzyskania wysokiej rozdzielczości obrazów tomograficznych pęcherza moczowego.