Using Distmesh as a mesh generating tool for EIT
Notice bibliographique
Résumé
We present a collection of automatic mesh generation software tools for electrical impedance tomography (EIT) finite element models (FEMs). Creating an image in EIT involves retrieving conductivity distribution from surface electrode measurements. The initial forward problem of this process requires estimates of electric potential according to the current sources. With non-trivial geometries, this task is difficult analytically and demands a numerical method such as FEM. The areas nearest to electrodes have the highest current density and are the most significant measurement points. For our FEM model, these areas should have the greatest mesh density for the purposes of usefulness and accuracy. The research focuses on Distmesh, an open source MATLAB mesh generator, for creating mesh shapes with non-uniform mesh densities for EIT software. The inherent simplicity of the Distmesh code was the rationale for its evaluation. A mesh shape is defined from specifying its signed distance function and its mesh size distribution is defined with an element length function. We created circular meshes with mesh refinement towards endpoints of distributed electrodes. In three dimensions, cylinders were produced with mesh refinement towards rings of points for each electrode. Finally, to accommodate organic shapes, meshes for closed contours were created using elliptic Fourier descriptors. Because Distmesh was not designed for efficiency, the generation of well-defined meshes is fairly slow. For the contours, Distmesh forms reasonable meshes but is unable to improve node locations upon successive iterations. Distmesh is not a suitable mesh generator for EIT software unless its code is optimized for speed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».