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
—