|
|
Improvement of the Biomedical Image Reconstruction Methodology Based on Impedance Tomography
Kořínková, Ksenia ; Bartušek, Karel (referee) ; Bachorec, Tibor (referee) ; Dědková, Jarmila (advisor)
Disertační práce, jež má teoretický charakter, je zaměřena na vylepšení a výzkum algoritmů pro zobrazování vnitřní struktury vodivých objektů, hlavně biologických tkání a orgánů pomocí elektrické impedanční tomografie (EIT). V práci je formulován teoretický rámec EIT. Dále jsou prezentovány a porovnány algoritmy pro řešení inverzní úlohy, které zajišťují efektivní rekonstrukci prostorového rozložení elektrických vlastností ve zkoumaném objektu a jejích zobrazení. Hlavní myšlenka vylepšeného algoritmu, který je založen na deterministickém přístupu, spočívá v zavedení dodatečných technik: level set a nebo fuzzy filtru. Kromě toho, je ukázána metoda 2-D rekonstrukce rozložení konduktivity z jediného komponentu magnetického pole a to konkrétně z-tové složky magnetického toku. Byly vytvořeny numerické modely biologické tkáně s určitým rozložení admitivity (nebo konduktivity) pro otestování těchto algoritmů. Výsledky získané z rekonstrukcí pomocí vylepšených algoritmů jsou ukázány a porovnány.
|
|
|
New Optimization Algorithms for a Digital Image Reconstruction in EIT
Kříž, Tomáš ; Koňas, Petr (referee) ; Král, Bohumil (referee) ; Dědková, Jarmila (advisor)
This doctoral thesis proposes a new algorithm for the reconstruction of impedance images in monitored objects. The algorithm eliminates the spatial resolution problems present in existing reconstruction methods, and, with respect to the monitored objects, it exploits both the partial knowledge of configuration and the material composition. The discussed novel method is designed to recognize certain significant fields of interest, such as material defects or blood clots and tumors in biological images. The actual reconstruction process comprises two phases; while the former stage is focused on industry-related images, with the aim to detect defects in conductive materials, the latter one concentrates on biomedical applications. The thesis also presents a description of the numerical model used to test the algorithm. The testing procedure was centred on the resulting impedivity value, influence of the regularization parameter, initial value of the numerical model impedivity, and effect exerted by noise on the voltage electrodes upon the overall reconstruction results. Another issue analyzed herein is the possibility of reconstructing impedance images from components of the magnetic flux density measured outside the investigated object. The given magnetic field is generated by a current passing through the object. The created algorithm for the reconstruction of impedance images is modeled on the proposed algorithm for EIT-based reconstruction of impedance images from voltage. The algoritm was tested for stability, influence of the regularization parameter, and initial conductivity. From the general perspective, the thesis describes the methodology for both magnetic field measurement via NMR and processing of the obtained data.
|
|
|
Assessment of post-processing capabilities in selected software for topology optimization
Ježek, Ondřej ; Kopačka, Ján ; Gabriel, Dušan
Topology optimization (TO) has come to the fore in recent years, especially with the development of 3D printing. Finite element systems often include TO functionality based on either\ndensity-based or level set methods. In the case of the first-mentioned method, the results of TO are further processed into geometry suitable for additive manufacturing. However, current\nprograms only include basic post-processing capabilities with minimal customization options. This paper will first briefly summarize the theoretical background of TO and post-processing\nmethods. Next, selected commercial TO programs will be compared from the perspective of shape post-processing. The final part will be devoted to applying the level set method for shape\npost-processing of a topologically optimized industrial robot gripper.
|
|
|
Improvement of the Biomedical Image Reconstruction Methodology Based on Impedance Tomography
Kořínková, Ksenia ; Bartušek, Karel (referee) ; Bachorec, Tibor (referee) ; Dědková, Jarmila (advisor)
Disertační práce, jež má teoretický charakter, je zaměřena na vylepšení a výzkum algoritmů pro zobrazování vnitřní struktury vodivých objektů, hlavně biologických tkání a orgánů pomocí elektrické impedanční tomografie (EIT). V práci je formulován teoretický rámec EIT. Dále jsou prezentovány a porovnány algoritmy pro řešení inverzní úlohy, které zajišťují efektivní rekonstrukci prostorového rozložení elektrických vlastností ve zkoumaném objektu a jejích zobrazení. Hlavní myšlenka vylepšeného algoritmu, který je založen na deterministickém přístupu, spočívá v zavedení dodatečných technik: level set a nebo fuzzy filtru. Kromě toho, je ukázána metoda 2-D rekonstrukce rozložení konduktivity z jediného komponentu magnetického pole a to konkrétně z-tové složky magnetického toku. Byly vytvořeny numerické modely biologické tkáně s určitým rozložení admitivity (nebo konduktivity) pro otestování těchto algoritmů. Výsledky získané z rekonstrukcí pomocí vylepšených algoritmů jsou ukázány a porovnány.
|
|
|
New Optimization Algorithms for a Digital Image Reconstruction in EIT
Kříž, Tomáš ; Koňas, Petr (referee) ; Král, Bohumil (referee) ; Dědková, Jarmila (advisor)
This doctoral thesis proposes a new algorithm for the reconstruction of impedance images in monitored objects. The algorithm eliminates the spatial resolution problems present in existing reconstruction methods, and, with respect to the monitored objects, it exploits both the partial knowledge of configuration and the material composition. The discussed novel method is designed to recognize certain significant fields of interest, such as material defects or blood clots and tumors in biological images. The actual reconstruction process comprises two phases; while the former stage is focused on industry-related images, with the aim to detect defects in conductive materials, the latter one concentrates on biomedical applications. The thesis also presents a description of the numerical model used to test the algorithm. The testing procedure was centred on the resulting impedivity value, influence of the regularization parameter, initial value of the numerical model impedivity, and effect exerted by noise on the voltage electrodes upon the overall reconstruction results. Another issue analyzed herein is the possibility of reconstructing impedance images from components of the magnetic flux density measured outside the investigated object. The given magnetic field is generated by a current passing through the object. The created algorithm for the reconstruction of impedance images is modeled on the proposed algorithm for EIT-based reconstruction of impedance images from voltage. The algoritm was tested for stability, influence of the regularization parameter, and initial conductivity. From the general perspective, the thesis describes the methodology for both magnetic field measurement via NMR and processing of the obtained data.
|
guest ::
