New Hardware and Software Design for Electrical Impedance Tomography
Notice bibliographique
Résumé
Electrical impedance tomography (EIT) is an imaging technique that reconstructs the internal electrical properties of an object from boundary voltage measurements. In this technique a series of electrodes is attached to the surface of an object and alternating current is passed via these electrodes and the resulting voltages are measured. Reconstruction of internal conductivity images requires the solution of an illconditioned nonlinear inverse problem from the noisy boundary voltage measurements. Such unreliable boundary measurements make the solutions unstable. To obtain stable and meaningful solutions regularization is used. This thesis deals with the EIT problem from the perspective of both image reconstruction and hardware design. This thesis consists of two main parts. The first part covers the development of 3D image reconstruction algorithms for single and multi-frequency EIT. The second part relates to the design of novel multi-frequency hardware and performance testing of the hardware using the designed phantom. Three different approaches for image reconstruction of EIT are presented: 1) The dogleg algorithm is introduced as an alternative method to Levenberg-Marquardt for solving the EIT inverse problem. It was found that the dogleg technique requires less computation time to converge to the same result as the Levenberg-Marquardt. 2) We propose a novel approach to build a subspace for regularization using a spectral and spatial multifrequency analysis approach. The approach is based on the construction of a subspace for the expected conductivity distributions using principal component analysis (peA). The advantage of this technique is that priori information for regularization matrix is determined from the statistical nature of the multifrequency data. 3) We present a quadratic constrained least square approach to the EIT problem. The proposed approach is based on the trust region subproblem (TRS), which uses L-curve maximum curvature criteria to fmd a regularization parameter. Our results show that the TRS algorithm has the advantage that it does not require any knowledge of the norm of the noise for its process. 4) The second part of thesis discuses the designing, implementation, and testing a novel 48-channel multifrequency EIT system. The system specifications proved to be comparable with the existing EIT systems with capability of 3-D measurement over selectable frequencies. The proposed algorithms are [mally tested under experimental situation using designed EIT hardware. The conductivity and permittivity images for different targets were reconstructed using four different approaches: dog-leg, principal component analysis (PCA), Gauss-Newton, and difference imaging. In the case of the multi-frequency analysis, the PCA-based approach provided a substantial improvement over the Gauss-Newton technique in terms of systematic error reduction. Our EIT system recovered a conductivity value of 0.08 Sm-l for the 0.07 Sm-l piece of cucumber (14% error).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».