A comparison framework for temporal image reconstructions in electrical impedance tomography
Notice bibliographique
Résumé
Electrical impedance tomography (EIT) provides low-resolution images of internal conductivity distributions, but is able to achieve relatively high temporal resolutions. Most EIT image reconstruction algorithms do not explicitly account for the temporal constraints on the measurements or physiological processes under investigation. Instead, algorithms typically assume both that the conductivity distribution does not change during the acquisition of each EIT data frame, and that frames can be reconstructed independently, without consideration of the correlation between images. A failure to account for these temporal effects will result in aliasing-related artefacts in images. Several methods have been proposed to compensate for these effects, including interpolation of raw data, and reconstruction algorithms using Kalman and temporal filtering. However, no systematic work has been performed to understand the severity of the temporal artefacts nor the extent to which algorithms can account for them. We seek to address this need by developing a temporal comparison framework and figures of merit to assess the ability of reconstruction algorithms to account for temporal effects. Using this approach, we compare combinations of three reconstruction algorithms using three EIT data frame types: perfect, realistic and interpolated. The results show that, without accounting for temporal effects, artefacts are present in images for dynamic conductivity contrasts at frequencies 10-20 times slower than the frame rate. The proposed methods show some improvements in reducing these artefacts.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».