Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

3 Przegląd Elektrotechniczny

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: metoda zbiorów poziomicowych

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Characterization of the shape of unknown objects by inverse numerical methods

100%

Rymarczyk T.

tom R. 88, nr 7b

138-140

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.

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.

e-Medicus system to segmentation and analysis medical images

100%

Rymarczyk T. , Tchórzewski P.

tom R. 93, nr 1

197--200

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.

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.

Level set methods in electrical impedance tomography

84%

Rymarczyk T. , Filipowicz S. , Sikora J. , Polakowski K.

tom R. 84, nr 12

237-240

This paper presents the applications of the level set function for identification the unknown shape of an interface motivated by Electrical Impedance Tomography (EIT). A new approach was adopted based on a continuous approximation of material coefficient distribution using a combination of the level set methods 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 method.

Publikacja przedstawia aplikację opartą na metodzie zbiorów poziomicowych do identyfikacji nieznanych obiektów w impedancyjnej tomografii komputerowej. Nowa algorytm oparty jest na połączeniu metody elementów skończonych i metody zbiorów poziomicowych. Nieznane obiekty są rekonstruowane podczas iteracyjnej ewolucji funkcji poziomicowej.