Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Significant Parameters of Image Reconstruction Convergence

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F10%3APU87043" target="_blank" >RIV/00216305:26220/10:PU87043 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Significant Parameters of Image Reconstruction Convergence

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Classical electrical impedance tomography (EIT) is an imaging modality in which the internal volume impedivity distribution is reconstructed based on the known injected currents and measured voltages on the surface of the object. Image reconstruction isan ill-posed inverse problem of finding such internal impedivity distribution that minimizes certain optimization criteria. The optimization necessitates algorithms that impose regularization and some prior information constraint. The regularization techniques vary in their complexity. This paper proposes the specification of significant parameters of regularization techniques such as the Tikhonov regularization method. We intend to show in the proposed paper the influence of these parameters on the stability, accuracy and convergence of an optimization process. The optimal parameters were found and applied during the image reconstruction process for a two-dimensional (2D) example. The obtained results were presented in related research

  • Název v anglickém jazyce

    Significant Parameters of Image Reconstruction Convergence

  • Popis výsledku anglicky

    Classical electrical impedance tomography (EIT) is an imaging modality in which the internal volume impedivity distribution is reconstructed based on the known injected currents and measured voltages on the surface of the object. Image reconstruction isan ill-posed inverse problem of finding such internal impedivity distribution that minimizes certain optimization criteria. The optimization necessitates algorithms that impose regularization and some prior information constraint. The regularization techniques vary in their complexity. This paper proposes the specification of significant parameters of regularization techniques such as the Tikhonov regularization method. We intend to show in the proposed paper the influence of these parameters on the stability, accuracy and convergence of an optimization process. The optimal parameters were found and applied during the image reconstruction process for a two-dimensional (2D) example. The obtained results were presented in related research

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2010

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    ELEKTRO 2010 proceedings

  • ISBN

    978-80-554-0196-6

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    Neuveden

  • Místo vydání

    Neuveden

  • Místo konání akce

    Žilina

  • Datum konání akce

    24. 5. 2010

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku