Elektrik empedans tomografisinde sonlu eleman yöntemiyle modelleme ve görüntü oluşturma algoritmaları
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 79118
- Danışmanlar: PROF. DR. GALİP CANSEVER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1998
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 117
Özet
ÖZET Elektrik Empedans Tomografisinde vücut yüzeyinden çoklu elektrotlar vasıtası ile akım uygulanıp gerilimlerin ölçülmesi ile vücut dokularının empedans (veya iletkenlik) görüntüleri oluşturulur. Yüzeyden elde edilen (gerilim-akım) veri çiftinden vücut içindeki alanın iletkenlik değişiminin bulunması nonlineer, kötü durumlu bir parametre kestirim problemidir. Çözüme ileri ve ters çözüm olmak üzere iki aşamada ulaşılır. İleri çözümde dahili bölgenin potansiyel dağılımları hesaplanmaktadır. Ortam 541 düğümlü, 1016 elemanlı ince bir sonlu eleman ağı ile modellenmiştir 541 düğümden yüzeydeki elektrotların konumlan ile çakışan düğümlerdeki potansiyeller tespit edilmiş ve elektrotlar arası fark gerilimleri hesaplanarak ileri çözüm tamamlanmıştır. Alan çözümü ODTÜ'den temin edilen sonlu eleman paket programı vasıtası ile yapılmıştır. Elektrik Empedans Görüntülemede problemin doğasmda bulunan“kötü durumluluk”ve bilinmeyen sayısının denklem sayısından az olması sebebiyle çözünürlük zayıftır ve doğruluk düşüktür. Bunun yanısıra ters çözümde kullanılan iteratif görüntü oluşturma teknikleri de yeniden oluşturma hatalarına sebep olmaktadır. Yüzeyden toplanan verilerin yeni bir yaklaşımla değerlendirilmesi gerekli olmuştur. Bu çalışmada, ters problem fark gerilimlerinden doğrudan doğruya iletkenlik değişimlerine gönderim yapan yapay sinir ağlan ile çözülmüştür. İleri çözümde kullanılan 1016 elemanlı sonlu eleman ağının lö'lı guruplandınlması ile 64 elemanlı kaba bir ağ ile yapay sinir ağı eğitilmiştir. Bu aşamada Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsünden temin edilen“Propagator 1.0”yazılımı kullanılmıştır. Eğitimi tamamlanan yapay sinir ağı Standart Ankara Data Seti ile test edilmiştir. Eğitimde kullanılan geometriye benzer geometrideki düzenden alman ölçümler ile yapılan testlerde iletkenlik değerleri %0.03 hata ile elde edilmiştir. Farklı bir geometriden alman ölçümlerle testlerde ise hata %0.5'e çıkmakla birlikte kabul edilebilir şuurlar içinde kalmıştır. Buradan dairesel geometriye uygun olarak eğitilmiş bir ağın, eliptik geometriden alınan verilerle test edilebileceği sonucu çıkanlabilir. Yapay sinir sürekli olarak hasta izlemek için otomatik veri analizi imkanı sağlar; Bu ağlar bir kez eğitildikten sonra empedans görüntüleme için kullanılan pc-tabanlı düşük maliyetli, küçük hacimli sistemlerle uyum içinde kullanılabilirler. ^
Özet (Çeviri)
II SUMMARY Electrical Impedance Tomography aims to image impedance (or conductivity) distribution of body tissue's using data collected via multiple electrode from the body surface. At EIT current is injected by electrode and the voltage differences are measured from the other electrodes using the neighboring method. Imaging internal impedance distribution, processing data (voltage-current) from measured body surface, is a nonlineer, ill-conditioned parameter estimation problem. Problem solution is performed in two stages, forward and inverse solution. In forward solution potential distributions of internal medium is calculated. The medium is modelled with a fine mesh of 1016 elements and 541 nodes. The voltages at the nodes corresponding to electrode pair on surface of model is determined and the voltages differences between electrodes are calculated and this completes the forward solution. Finite-Element package program used in forward solution is obtained METU. Because of ill-conditioning and under-determination of the problem resolution is poor and accuracy is low. In addition, the classic iterative image reconstruction algorithm techniques also contributes to reconstruction errors. So it is necessary to evaluate data collected from the medium surface with a new approach in this study. In this study the inverse problem is solved by artificial neural network, mapping, from difference voltages conductivity changes. Neural network is trained with a coarse mesh of 64 elements. A Neural Network software package in GHTI is used for this purpose. After training is completed Standard Ankara Data set is used in testing stage. Conductivity values obtained with %0.03 error in case of similar to training geometry's. If different geometrical configuration from training geometry is used test errors will move up to %0.5. However, this value is in expectable limits. This results shows that the neural network trained for circular geometry can be used to test data collected from elliptic configuration. For continuous patient monitoring neural network's may offer a means of automatic data analyses. Such network's once trained, can be implemented on small, low cost, PC-based systems used for electrical impedance imaging. '.Mi
Benzer Tezler
- Empedans tomografisinde sonlu elemanlar yöntemi ile görüntü oluşturulması
Başlık çevirisi yok
İBRAHİM ÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAMDİ ATMACA
- Empedans tomografisinde sonlu elemanlar yöntemi ile algoritma geliştirilmesi
Başlık çevirisi yok
SEVGİ TAÇYILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAMDİ ATMACA
- Magnetic resonance electrical impedance tomography based on the solution of the convection equation and 3D Fourier transform-magnetic resonance current density imaging
Taşınım denkleminin çözümüne dayalı manyetik rezonans elektriksel empedans tomografi ve 3B Fourier dönüşümü-manyetik rezonans akım yoğunluğu görüntüleme
ÖMER FARUK ORAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. YUSUF ZİYA İDER
- Use of peripheral water layer of known conductivity for electrical impedance tomography
Başlık çevirisi yok
BORA NAKİBOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
1991
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ZİYA İDER
- Analysis of three-dimensional software eit phahtoms by the finite element method
Başlık çevirisi yok
MOHİD SAİD MAHMOUD
Yüksek Lisans
İngilizce
1991
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF.DR. YUSUF ZİYA İDER