Reconstrução de imagens de Tomografia por Impedância Elétrica usando Extreme Learning Machine de Regressão
Juliana Carneiro Gomes1; Wellington Pinheiro dos Santos1; Ricardo Emmanuel de Souza1
1 Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-0306
Resumo
Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) é uma técnica de imageamento mediante a medição de grandezas elétricas através de eletrodos posicionados na superfície de um domínio. Suas principais vantagens são a portabilidade, o baixo custo e a não utilização de radiação ionizante. Apesar disso, a mesma ainda não foi fortemente estabelecida devido à sua baixa velocidade de reconstrução e baixa resolução espacial. A reconstrução de imagens de TIE depende da resolução dos problemas direto e inverso. O problema direto consiste na determinação dos potenciais elétricos no interior da seção a partir dos medidos na superfície do corpo. O problema inverso consiste na estimação da distribuição de condutividades a partir dos potenciais medidos na fronteira. Este trabalho propõe a utilização de Redes Neurais Artificiais (RNA) do tipo Extreme Learning Machine (ELM) de Regressão para a obtenção de sinogramas a partir dos dados de potenciais elétricos. Posteriomente, propõe-se a reconstrução dos sinogramas utilizando algoritmo de Backprojection para reconstrução de imagens de TIE.
Palavras-chave: Tomografia por Impedância Elétrica; Algoritmo de reconstrução de imagens; Backprojection; Redes Neurais Artificiais; Extreme Learning Machine