This paper presents an extended finite element method applied to solve phase change problems taking into account natural convection in the liquid phase. It is assumed that the transition from one state to another, e.g., during the solidification of pure metals, is discontinuous and that the physical properties of the phases vary across the interface. According to the classical Stefan condition, the location, topology and rate of the interface changes are determined by the jump in the heat flux. The incompressible Navier–Stokes equations with the Boussinesq approximation of the natural convection flow are solved for the liquid phase. The no-slip condition for velocity and the melting/freezing condition for temperature are imposed on the interface using penalty method. The fractional four-step method is employed for analysing conjugate heat transfer and unsteady viscous flow. The phase interface is tracked by the level set method defined on the same finite element mesh. A new combination of extended basis functions is proposed to approximate the discontinuity in the derivative of the temperature, velocity and the pressure fields. The single-mesh approach is demonstrated using three two-dimensional benchmark problems. The results are compared with the numerical and experimental data obtained by other authors.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Article presents methods to identify the properties and reconstruction of the images. A special e-Medicus system to analysis and compare data or pictures was prepared. The solution shows the architecture of the system collecting and analysing data. The internal conductivity distribution is recovered from the measured boundary voltage data. New results of a reconstruction of a numerically simulated phantom are presented. The reconstruction task is a nonlinear and ill-posed inverse problem, whose solution calls for special regularized algorithms. New methods have also been implemented to identify arbitrary number of phases for the segmentation problem. With the use of modern algorithms, it can obtain a quicker diagnosis and automatically marking areas of the interest region in medical images.
PL
Artykuł przedstawia metody do identyfikacji właściwości i rekonstrukcji obrazów. Przygotowano specjalny system e-Medicus do analizy i porównywania danych oraz obrazów. Rozwiązanie przedstawia architekturę systemu zbierającego i analizującego dane. Rozkład wewnętrznego przewodnictwa jest uzyskiwany z mierzonych danych dotyczących granicy napięć. Przedstawiono nowe wyniki rekonstrukcji symulowanego numerycznie fantomu. Problem rekonstrukcji jest nieliniowy i źle postawiony (zagadnienie odwrotne), którego rozwiązanie wymaga regularyzacji. Zaimplementowano również nowe metody do zidentyfikowania dowolnej liczby faz dla problemu segmentacji. Dzięki zastosowaniu nowoczesnych algorytmów uzyskuje się szybszą diagnozę i automatycznie oznacza interesujące obszary w obrazach medycznych.
The solution shows the architecture of the system collecting and analyzing data. There was tried to develop algorithms to image segmentation. These algorithms are needed to identify arbitrary number of phases for the segmentation problem. With the use of algorithms such as the level set method, neural networks and deep learning methods, it can obtain a quicker diagnosis and automatically marking areas of the interest region in medical images.
PL
Rozwiązanie pokazuje architekturę systemu zbierającego i analizującego dane. Opracowano algorytmy segmentacji obrazu. Algorytmy te są potrzebne do identyfikacji dowolnej liczby faz dla problemu segmentacji. Dzięki zastosowaniu algorytmów, takich jak metoda zbiorów poziomicowych, sieci neuronowych i metody głębokiego uczenia się, można uzyskać szybszą diagnozę i automatyczne oznaczanie obszarów w regionie zainteresowania w obrazach medycznych.
In this work, there were implemented methods to analyze and segmentation medical images by using different kind of algorithms. The solution shows the architecture of the system collecting and analyzing data. There was tried to develop an algorithm for level set method applied to piecewise constant image segmentation. These algorithms are needed to identify arbitrary number of phases for the segmentation problem. With the use of modern algorithms, it can obtain a quicker diagnosis and automatically marking areas of the interest region in medical images.
PL
W pracy zaimplementowano metody analizy i segmentacji obrazów medycznych przy użyciu różnych algorytmów. Rozwiązanie pokazuje architekturę systemu zbierającego i analizującego dane. Podjęto próbę opracowania algorytmu dla metody zbiorów poziomicowych stosowanej do fragmentarycznej, stałej segmentacji obrazu. Metody te są potrzebne do identyfikacji dowolnej liczby faz dla problemu segmentacji. Dzięki zastosowaniu nowoczesnych algorytmów można uzyskać szybszą diagnozę i automatyczne oznaczanie obszarów w regionach zainteresowania w obrazach medycznych.
5
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
This paper describes the accurate deformable registration method for image-guided lung interventions, including lung nodule biopsy and radiofrequency ablation of lung tumours. A level set motion assisted deformable registration method for computed tomography (CT) images was proposed and its accuracy and speed were compared with those of other conventional methods. Fifteen 3D CT images obtained from lung biopsy patients were scanned. Each scan consisted of diagnostic and preoperative CT images. Each deformable registration method was initially evaluated with a landmark-based affine registration algorithm. Various deformable registration methods such as level set motion, demons, diffeomorphic demons, and b-spline were compared. Visual assessment by two expert thoracic radiologists using five scales showed an average visual score of 3.2 for level set motion deformable registration, whereas scores were below 3 for other deformable registration methods. In the qualitative assessment, the level set motion algorithm showed better results than those obtained with other deformable registration methods. A level set motion based deformable registration algorithm was effective for registering diagnostic and preoperative volumetric CT images for image-guided lung intervention.
6
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
In this work, there was presented authoring system to exam the medical images by using statistical methods, topological algorithms and computational intelligence methods. These methods are used to identify the properties for the images. There was prepared a special e-Medicus system to machine learning, analysis and compare data and pictures. The solution shows the architecture of the system collecting and analysing data. There was tried to develop an algorithm for level set method (LSM) applied to piecewise constant image segmentation. These algorithms are needed to identify arbitrary number of phases for the segmentation problem. The image segmentation refers to the process of partitioning a digital image into multiple regions. There is typically used to locate objects and boundaries in images.
PL
W artykule, został przedstawiony autorski system do badania obrazów medycznych przy użyciu metod statystycznych, algorytmów inteligencji obliczeniowej i metod topologicznych. Metody te stosuje się w celu identyfikowania właściwości obrazów. Przygotowano specjalny system e-Medicus do uczenia maszynowego, analizy i porównywania danych i obrazów. Rozwiązanie przedstawia architekturę systemu do gromadzenia i analizy danych. Opracowano algorytmy oparte na metodzie zbiorów poziomicowych (MZP) jako odcinkowo stałej segmentacji obrazu. Algorytmy te są potrzebne do identyfikacji dowolnej liczby faz dla problemu segmentacji, która odnosi się do procesu dzielenia cyfrowego obrazu w różnych regionach. Używana jest zwykle do lokalizacji obiektów i brzegów w obrazach.
The article presents an application to the topology optimization in electrical impedance tomography using the level set method. The level set function is based on shape and topology optimization for areas with partly continuous conductivities. The finite element method has been used to solve the forward problem. The proposed algorithm is initialized using topological sensitivity analysis. Shape derivative and material derivative have been incorporated with the level set method to investigate shape optimization problems. The coupled algorithm is a relatively new procedure to overcome this problem. Using the line measurement model is very useful to solve the inverse problem in the copper-mine ceiling and the flood embankment.
PL
W artykule przedstawiono aplikację do optymalizacji topologicznej w elektrycznej tomografii impedancyjnej przy użyciu metody zbiorów poziomicowych. Funkcja poziomicowa oparta jest optymalizacji topologii i kształtu dla obszarów z częściowo ciągłymi konduktywnościami. Metoda elementów skończonych została wykorzystana do rozwiązania tego problemu. Proponowany algorytm jest inicjalizowany przy użyciu topologicznej analizy wrażliwościowej. Pochodna kształtu i pochodna topologiczna zostały zaimplementowane z metodą zbiorów poziomicowych do rozwiązania problemu optymalizacji. Sprzężony algorytm jest stosunkowo nową procedurą do rozwiązania tego zadania. Zastosowanie modelu pomiaru tablicowego jest bardzo użyteczne w celu rozwiązania problemu odwrotnego m.in. w chodniku kopalni miedzi i wałach przeciwpowodziowych.
In this work, there were implemented methods to analyze and segmentation medical images by using topological, statistical algorithms and artificial intelligence techniques. The solution shows the architecture of the system collecting and analyzing data. There was tried to develop an algorithm for level set method (LSM) applied to piecewise constant image segmentation. These algorithms are needed to identify arbitrary number of phases for the segmentation problem. The image segmentation refers to the process of partitioning a digital image into multiple regions. There is typically used to locate objects and boundaries in images. There was also shown an algorithm for analyzing medical images using a neural network MLP.
PL
W artykule zostały zaimplementowane metody do analizy i segmentacji obrazów medycznych przy użyciu algorytmów topologicznych, statystycznych i technik sztucznej inteligencji. Rozwiązanie przedstawia architekturę systemu do gromadzenia i analizy danych. Opracowano algorytmy oparte na metodzie zbiorów poziomicowych (MZP) jako odcinkowo stałą segmentację obrazu. Algorytmy te są potrzebne do identyfikacji dowolnej liczby faz dla problemu segmentacji, która odnosi się do procesu dzielenia cyfrowego obrazu w różnych regionach. Metoda używana jest zwykle do lokalizacji obiektów i brzegów w obrazach. W pracy przedstawiono również algorytm do analizy obrazów medycznych z wykorzystaniem sieci neuronowej MLP.
This paper presents the hybrid algorithm for identification the unknown shape of an interface to solve the inverse problem in electrical impedance tomography. The conductivity values in different regions are determined by the finite element method. The numerical algorithm is a combination of the level set method, Gauss-Newton method and the finite element method. The representation of the shape of the boundary and its evolution during an iterative reconstruction process is achieved by the level set function. The cost of the numerical algorithm is enough effective. These algorithms are a relatively new procedure to overcome this problem.
PL
W artykule przedstawiono hybrydowy algorytm do identyfikacji nieznanego kształtu interfejsu, w celu rozwiązania zagadnienia odwrotnego w elektrycznej tomografii impedancyjnej. Wartości przewodności w różnych regionach określono za pomocą metody elementów skończonych. Algorytm numeryczny jest kombinacją metody zbiorów poziomicowych oraz metody Gaussa-Newtona i metody elementów skończonych. Odwzorowanie kształtu granicy i jej ewolucję w trakcie iteracyjnego procesu rekonstrukcji osiągnięto poprzez użycie metody zbiorów poziomicowych. Koszt algorytmu numerycznego jest dosyć efektywny. Algorytmy te są relatywnie nowymi rozwiązaniami dla tego typu problemu.
10
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
W artykule zaproponowano zastosowanie algorytmów przetwarzania obrazów w celu wyodrębnienia struktur naczyniowych zlokalizowanych w obrębie nerki. Możliwość identyfikacji tętnic odżywiających guza nerki pozwala na jego usunięcie bez ryzyka wystąpienia urazu niedokrwiennego i przyczynia się do maksymalnego zabezpieczenia czynności nerki. Minimalizacja inwazyjności zabiegu usunięcia guza jest także korzystna dla pacjenta. Badania rozpoczęto od segmentacji struktur naczyniowych preparatów anatomicznych. Do ich wyodrębnienia zastosowano progowanie z histerezą, co pozwoliło na otrzymanie funkcji inicjalizującej dla metody zbiorów poziomicowych. Otrzymane wyniki potwierdziły skuteczność doboru metody - wizualnie ciągłość tych struktur była lepiej odtworzona względem samej binaryzacji, a granice obiektów były odpowiednio odwzorowane. Dodatkowo, analiza ilościowa polegająca na porównaniu otrzymanych wyników działania algorytmu z ręcznymi obrysami okazała się zadawalająca, co skłania do kontynuacji badań mogących stanowić o renoprotekcji.
EN
In the article we have proposed an application of several image processing algorithms to extract renal vessels. Earlier identification of the tumor feeding arteries facilitates conducting a zero-ischemia partial nephrectomy and preservation of renal function. This minimally invasive procedure is also beneficial for a patient. The study began with vascular structures segmentation of anatomical preparations. To do this hysteresis thresholding was applied to three dimensional computer tomography images. It allowed to obtain an initialization function for subsequently applied segmentation method – i.e. the level set method. The results confirmed the effectiveness of described methods - visually, in comparison to initial binarization, the acquired structures continuity had been found better and the objects boundaries were properly mapped. In addition, quantitative analysis involving the comparison of segmentation results with manual ones had been found satisfactory, that encourages to continue further research.
Niniejsza publikacja jest krótkim opisem założeń technologicznych oraz funkcjonalnych systemu umożliwiającego kontrolę jakości produkcji za pomocą systemów wizyjnych. W proponowanym systemie do segmentacji obrazów została użyta metoda zbiorów poziomicowych (ang. Level Set Metod).
EN
This publication is a brief description of technical and functional requirements for a video quality testing system used in a production. The system uses implementation of the Level Set Method (LSM) to image segmentation.
In this paper a simple and effective method for tracking interfaces in two-dimensional area is described. The presented approach is very attractive in solving Stefan problems where moving internal boundaries occur. It is based on the level set method (LSM) and uses the so-called distance function. A numerical model based on the finite element method (FEM) is proposed.
In this paper accuracy of a simple and effective method for tracking interfaces in two-dimensional area is investigated. The method is based on the level set method (LSM) with "brute force" reinitialization algorithm. A comparison of numerical solution with an analytical solution is presented and discussed.
14
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The proposed solution of the inverse problem in the Electrical Impedance Tomography was based on a numerical scheme for the identification of the piecewise constant conductivity. The level set method is a powerful tool for representing moving of stationary interfaces. The representation of the shape of the boundary and its evolution during an iterative reconstruction process is achieved by the level set function. The forward problem was solved by the finite element method. The iterative algorithms are based a combination of the these methods.
PL
Proponowane rozwiązanie zagadnienia odwrotnego w tomografii impedancyjnej zostało oparte na algorytmach numerycznych identyfikujących obiekty o różnych konduktywnościach. Reprezentację kształtu brzegu oraz jego ewolucję podczas procesu rekonstrukcji opisuje metoda zbiorów poziomicowych. Zagadnienie proste zostało rozwiązane za pomocą metody elementów skończonych. Rozwiązanie zagadnienia odwrotnego oparte zostało na odpowiednim złożeniu wymienionych metod.
15
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
In this work was shown a method to examine the non-destructive analysis defects of the objects by solving the inverse problem in the electrical impedance tomography. The measurements use point-like electrodes at the boundary of the object. By two of these current are injected. The representation of the shape of the boundary and its evolution during an iterative reconstruction process is achieved by the level set function and Chan-Vese model. The forward problem was solved by the finite element method.
PL
W pracy zaprezentowano dwie metody pomiarów tomograficznych wybranych obiektów oraz rekonstrukcje obrazów ich nieznanych właściwości w wyniku rozwiązania zagadnienia odwrotnego. Algorytm rekonstrukcji oparty został na idei zbiorów poziomicowych a do rozwiązania zagadnienia prostego wykorzystano metodę elementów skończonych. Reprezentację wyglądu obrazu badanego obiektu wykonano rozwiązując wielokrotnie zadanie proste tak, aby w procesie iteracyjnym otrzymać rozkład napięć maksymalnie zbliżony do uzyskanego z pomiarów.
16
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The problem of the image reconstruction in Electrical Impedance Tomography (EIT) is a highly ill-posed inverse problem. There are mainly two categories of image reconstruction algorithms, the direct algorithm and the iterative algorithm which was used in this publication. The forward problem can be solved by the finite element method, immersed interface method or boundary element method. The representation of the shape of the boundary and its evolution during an iterative reconstruction process is achieved by the level set function, the Chan-Vese model or by the variational level set method.
PL
W pracy przedstawiono metodę rozwiązania zagadnienia odwrotnego w tomografii impedancyjnej opartą na idei zbiorów poziomicowych oraz modelu Mumforda-Shaha. Algorytmy numeryczne rozwiązania są odpowiednią kombinacją wymienionych metod oraz metody elementów skończonych, za pomocą której wyznaczana jest konduktywność poszukiwanych obiektów.
W artykule zaprezentowano połączenie metody elementów brzegowych i metody zbiorów poziomicowych w poszukiwaniu nieznanego kształtu w elektrycznej tomografii impedancyjnej. Pokazane zostało jak wyznaczyć prędkość na symulowanym brzegu, jak ją rozszerzyć i wykorzystać do przesunięcia brzegu jak również w jaki sposób reinicjować funkcję poziomicową, ostatecznie przedstawiono przykład identyfikujący trzy obszary niejednorodne przy wykorzystaniu zbioru poziomicowego zawierającego wiele poziomic zerowych.
EN
In this paper was presented coupling Boundary Element Method and Set Level methods for identification of unknown shape of interface in electrical impedance tomography (EIT). It's shown how determinate velocity, how extend it, how use it to move interface and finally how to reset level function. Finally the example showing identification of three areas of heterogeneous sample, using multi zero levels function is presented.
18
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The article describes the testing of new techniques of image reconstruction within the electrical impedance tomography inverse problem. A new technique of image reconstruction was tested for various values of regularization parameter �Ń as well as different values of starting conductivity. The results are presented for the tested parameters, their influence on reconstruction quality, and time exigency of solution.
PL
W artykule opisano testy nowej metody rekonstrukcji obrazu w elektrycznej tomografii impedancyjnej. Nowa technika została przetestowana dla różnych wartości współczynnika regularyzacji i różnych początkowych rozkładów konduktywności. Zaprezentowano wyniki eksperymentów i przedyskutowano wpływ testowanych parametrów na jakość i szybkość rekonstrukcji.
19
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The problem of the image reconstruction in Electrical Impedance Tomography (EIT) is a highly ill-posed inverse problem. There are mainly two categories of image reconstruction algorithms, the direct algorithm and the iterative algorithm which was used in this publication. The representation of the shape of the boundary and its evolution during an iterative reconstruction process is achieved by the level set function and the Chan-Vese model. The forward problem was solved by the finite element method.
PL
Rekonstrukcja obrazu w tomografii impedancyjnej jest dokonywana poprzez rozwiązanie zagadnienia odwrotnego. Stosując algorytmy deterministyczne mamy do dyspozycji dwie kategorie rozwiązania: metodę bezpośrednią i model iteracyjny, który został wykorzystany w tej publikacji. W procesie rekonstrukcji została użyta funkcja zbiorów poziomicowych oraz model Chana-Vese.
20
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
In this paper was presented coupling BEM and Set Level methods for identification of unknown shape of interface in electrical impedance tomography (EIT). It's shown how determinate velocity, how extend it, how use it to move interface and finally how to reset level function.
PL
Niniejszy artykuł opisuje połączenie metody elementów brzegowych i metody zbiorów poziomicowych w poszukiwaniu nieznanego kształtu w elektrycznej tomografii impedancyjnej. Pokazane zostało jak wyznaczyć prędkość na symulowanym brzegu, jak ją rozszerzyć i wykorzystać do przesunięcia brzegu jak również w jaki sposób zresetować funkcję poziomicową.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.