A Reconstruction algorithm for dynamic imaging of electrical impedance
Dinamik elektriksel empedans görüntülemesi, için yeniden görüntüleme algoritması
- Tez No: 50025
- Danışmanlar: PROF.DR. YEKTA ÜLGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1996
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 50
Özet
ÖZET Dinamik Elektriksel Empedans Görüntülemesini Duyarlılık metoduyla ilerletmek amaçlanmıştır. Elektriksel Empedans Görüntülemesinde, içerisindeki cismin değişmesiyle, sınırındaki potansiyelin değişmesi ilişkisini esas alan Duyarlılık Matrisi yöntemiyle birçok yeniden görüntüleme algoritması yazılmıştır. Bu tez, Elektriksel Empedans Görüntüleme yönteminin dinamik görüntülemesinin software programıyla ilgilidir. EEG vücudun farklı kısımlarındaki elektriksel empedans değişikliklerini görüntüler. Doğrudan Duyarlılık Katsayısı matrisi metodu, vücudun dinamik direnç dağılımını yeniden görüntülemek için kullanılır. 8 katlı, 208 elemana sahip ağ yapılı ve 16 çevresel elektrodlu dairesel alan modeli, 2 boyutlu çalışma alanı olarak kullanılır. Görüntüyü yeniden oluşturmak için, ilk olarak ilgilenilen alan küçük ayrık karesel şekillere bölünür. Sonra Doğrudan Duyarlılık Katsayıları hesaplanır. İkinci olarak, komşu elektrod çiftlerine akım verilir ve çevresel potansiyel değişiklikleri ölçülür. Bir yerden akım verilmesine karşılık, 13 potansiyel farla ölçümü alınır. Bu ölçümler Potansiyel Farkları Matrisini oluşturur. Son olarak, direnç dağılımı Doğrudan Duyarlılık Katsayıları Matrisi ile Potansiyel Farkları Matrisinin çarpılmasıyla çizdirilir. Bu çalışmada, Doğrudan Duyarlılık Katsayıları matrisi yöntemine dayanarak bir algoritma geliştirilmiştir. Algoritma, standart Ankara data setleri kullanılarak test edilmiştir. Bazı tahminlere dayanmasının getirdiği kısıtlamalara rağmen başarılı olarak çalışmaktadır. vı
Özet (Çeviri)
ABSTRACT In electrical impedance imaging, several proposed reconstruction algorithms have employed the concept of a sensitivity matrix, which can be used to relate the magnitude of a boundary voltage change of a 2D object to the change in conductivity inside the object that has given rise to it. This thesis is concentrated about the software for dynamic imaging of Electrical Impedance Tomography. An EIT image, represents the variation of electrical resistivity over the different regions of the body, such as thorax. Direct Sensitivity coefficients matrix method is used to reconstruct the dynamic resistivity distribution of body. A circular region model, with 8 layers- 208 square elements mesh structure and 16 peripheral nodes (eletrodes) is used. To reconstruct the image, firstly, the region of interest is divided into small, discrete square-shaped elements and then Direct Sensitivity coefficients are calculated. Then a current is injected between adjacent electrode pairs and peripheral potential differences are measured. For one injection and one specific current drive position, 13 voltage measurements are obtained. These measurements form the voltage difference data matrix. The resistivity distribution is estimated by multiplying the Voltage Difference Matrix by the Direct Sensitivity Coefficients Matrix. In this study, an algorithm based on direct sensitivity coefficient matrix has been developed. The algorithm is tested using the standart Ankara data set. It has been shown to perform succesfully within the limitations imposed by the assumptions on which it based.
Benzer Tezler
- Bistatik yapay açıklıklı radar yardımıyla görüntüleme
An Algorithm for bistatic synthetic aperture radar inversion in object imaging
SERDAR KARGIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. BİNGÖL YAZGAN
- Seyrek bilgisayarlı tomografi görüntülemede eş zamanlı cebirsel geri çatma tekniği için gevşeme parametresi seçimi
Selection of relaxation parameters for simultaneous algebraic reconstruction technique in sparse computed tomography imaging
RAZİYE KÜBRA KUMRULAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. İSA YILDIRIM
- Meme kanseri tespiti için sentetik mikrodalga görüntülerinin derin öğrenme odaklı segmentasyonu
Driven segmentation of synthetic microwave images for breast cancer detection
ÖZLEM BAHAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÇAYÖREN
- Segmentation informed deep learning algorithms for cardiac MRI reconstruction
Kardiyak MRG rekonstrüksiyonu için bölütleme bilgisiyle desteklenen derin öğrenme algoritmaları
MERT ACAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA ÇUKUR
- Motion segmentation aided super resolution image reconstruction
Başlık çevirisi yok
MUHARREM MERCİMEK
Doktora
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiThe University of TennesseeDR. MONGI A. ABIDI