An experimental clinical evaluation of EIT imaging with ℓ<sub>1</sub>data and image norms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Electrical impedance tomography (EIT) produces an image of internal conductivity distributions in a body from current injection and electrical measurements at surface electrodes. Typically, image reconstruction is formulated using regularized schemes in which ℓ2-norms are used for both data misfit and image prior terms. Such a formulation is computationally convenient, but favours smooth conductivity solutions and is sensitive to outliers. Recent studies highlighted the potential of ℓ1-norm and provided the mathematical basis to improve image quality and robustness of the images to data outliers. In this paper, we (i) extended a primal-dual interior point method (PDIPM) algorithm to 2.5D EIT image reconstruction to solve ℓ1 and mixed ℓ1/ℓ2 formulations efficiently, (ii) evaluated the formulation on clinical and experimental data, and (iii) developed a practical strategy to select hyperparameters using the L-curve which requires minimum user-dependence. The PDIPM algorithm was evaluated using clinical and experimental scenarios on human lung and dog breathing with known electrode errors, which requires a rigorous regularization and causes the failure of reconstruction with an ℓ2-norm solution. The results showed that an ℓ1 solution is not only more robust to unavoidable measurement errors in a clinical setting, but it also provides high contrast resolution on organ boundaries.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle