Logowanie
Zarejestruj się
Zresetuj hasło
Publikuj i Dystrybuuj
Rozwiązania Wydawnicze
Rozwiązania Dystrybucyjne
Dziedziny
Architektura i projektowanie
Bibliotekoznawstwo i bibliologia
Biznes i ekonomia
Chemia
Chemia przemysłowa
Filozofia
Fizyka
Historia
Informatyka
Inżynieria
Inżynieria materiałowa
Językoznawstwo i semiotyka
Kulturoznawstwo
Literatura
Matematyka
Medycyna
Muzyka
Nauki farmaceutyczne
Nauki klasyczne i starożytne studia bliskowschodnie
Nauki o Ziemi
Nauki o organizmach żywych
Nauki społeczne
Prawo
Sport i rekreacja
Studia judaistyczne
Sztuka
Teologia i religia
Zagadnienia ogólne
Publikacje
Czasopisma
Książki
Materiały konferencyjne
Wydawcy
Blog
Kontakt
Wyszukiwanie
EUR
USD
GBP
Polski
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Koszyk
Home
Czasopisma
Journal of Electrical Bioimpedance
Tom 13 (2022): Zeszyt 1 (January 2022)
Otwarty dostęp
A high accuracy voltage approximation model based on object-oriented sensitivity matrix estimation (OO-SME model) in electrical impedance tomography
Zengfeng Gao
Zengfeng Gao
,
Panji Nursetia Darma
Panji Nursetia Darma
,
Daisuke Kawashima
Daisuke Kawashima
oraz
Masahiro Takei
Masahiro Takei
| 08 sty 2023
Journal of Electrical Bioimpedance
Tom 13 (2022): Zeszyt 1 (January 2022)
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Abstrakt
Artykuł
Ilustracje i tabele
Referencje
Autorzy
Artykuły w tym zeszycie
Podgląd
PDF
Zacytuj
Udostępnij
Data publikacji:
08 sty 2023
Zakres stron:
106 - 115
Otrzymano:
22 lis 2022
DOI:
https://doi.org/10.2478/joeb-2022-0015
Słowa kluczowe
Electrical impedance tomography
,
object-oriented sensitivity matrix estimation
,
high reconstruction accuracy
© 2022 Zengfeng Gao, Panji Nursetia Darma, Daisuke Kawashima, and Masahiro Takei, published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Fig. 1
Flowchart of conductivity reconstruction with the OO-SME model.
Fig. 2
Mesh, conductivity of background- and object-fields
Fig. 3
Voltage changes of different objects in the simulation.
Fig. 4
Reconstructed conductivity based on different conductivity reconstruction models in the simulation. (a) Object-fields; (b) Linear model; (c) Sensitivity updating model; (d) Second-order sensitivity model; (e) OO-SME model.
Fig. 5
Comparison of RA of reconstructed conductivity based on the linear model, sensitivity updating model, second-order sensitivity model, and OO-SME model in the simulation.
Fig. 6
Experimental setup of EIT system
Fig. 7
Voltage changes of different objects in the experiment.
Fig. 8
Reconstructed conductivity based on different conductivity reconstruction models in the experiment. (a) Object-fields; (b) Linear model; (c) Sensitivity updating model; (d) Second-order sensitivity model; (e) OO-SME model.
Fig. 9
Comparison of RA of reconstructed conductivity based on the linear model, sensitivity updating model, second-order sensitivity model, and OO-SME model in the experiment.
Fig. 10
Comparison between ΔU* and u(Δσ) based on different conductivity reconstruction models in the simulation.
Fig. 11
Comparison of components of u(Δσ) with different objects in the simulation.
Fig. 12
Comparison of sensitivity based on different conductivity reconstruction models in the simulation. (a) Object-field; (b) Sb in linear model; (c) Sb* in sensitivity updating model; (d) Sb + Sb† in second-order sensitivity model; (e) So* in OO-SME model.
Fig. 13
Comparison of sensitivity based on different conductivity reconstruction models in the experiment. (a) Object-field; (b) Sb in linear model; (c) Sb* in sensitivity updating model; (d) Sb + Sb† in second-order sensitivity model; (e) So* in OO-SME model.