Lucciardi, Marcella
(2022)
Electrical Impedance Tomography: strategie algoritmiche per il problema inverso.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in
Ingegneria biomedica [LM-DM270] - Cesena
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Abstract
La tomografia ad impedenza elettrica è un metodo di imaging relativamente nuovo che ha suscitato interesse in un ampia gamma di discipline, la sua portabilità, sicurezza e basso costo suggeriscono che potrebbe risolvere diversi problemi clinici. Matematicamente il problema dell'EIT può essere suddiviso in un problema in avanti e uno inverso. Il problema forward, si basa su un'equazione differenziale parziale ellittica, e definisce l'insieme delle tensioni misurate a partire da una distribuzione nota di conducibilità. Il problema inverso è modellato come un problema dei minimi quadrati non lineare, in cui si cerca di ridurre al minimo la differenza tra le tensioni misurate e quelle generate dalla conducibilità ricostruita. Il problema inverso è mal posto e porta ad una soluzione che non dipende con continuità dai dati e quindi le tecniche di ricostruzione richiedono l'introduzione di un termine di regolarizzazione. L'elaborato si concentra sulle strategie algoritmiche per il problema inverso e sulla realizzazione di un'interfaccia grafica in grado di settare i parametri e confrontare velocemente i metodi proposti. Il progetto nella sua visione più ampia vorrebbe utilizzare le strategie algoritmiche proposte per dati ottenuti dal sistema prodotto dall'Università di Bologna nel laboratorio di Ingegneria Cellulare e Molecolare (ICM) di Cesena. I risultati dei test consentono di delineare quali siano gli strumenti migliori per poter arrivare ad una corretta ricostruzione dell'immagine nonché suggerire possibili miglioramenti della configurazione hardware al fine arrivare a risultati sperimentali completi.
Abstract
La tomografia ad impedenza elettrica è un metodo di imaging relativamente nuovo che ha suscitato interesse in un ampia gamma di discipline, la sua portabilità, sicurezza e basso costo suggeriscono che potrebbe risolvere diversi problemi clinici. Matematicamente il problema dell'EIT può essere suddiviso in un problema in avanti e uno inverso. Il problema forward, si basa su un'equazione differenziale parziale ellittica, e definisce l'insieme delle tensioni misurate a partire da una distribuzione nota di conducibilità. Il problema inverso è modellato come un problema dei minimi quadrati non lineare, in cui si cerca di ridurre al minimo la differenza tra le tensioni misurate e quelle generate dalla conducibilità ricostruita. Il problema inverso è mal posto e porta ad una soluzione che non dipende con continuità dai dati e quindi le tecniche di ricostruzione richiedono l'introduzione di un termine di regolarizzazione. L'elaborato si concentra sulle strategie algoritmiche per il problema inverso e sulla realizzazione di un'interfaccia grafica in grado di settare i parametri e confrontare velocemente i metodi proposti. Il progetto nella sua visione più ampia vorrebbe utilizzare le strategie algoritmiche proposte per dati ottenuti dal sistema prodotto dall'Università di Bologna nel laboratorio di Ingegneria Cellulare e Molecolare (ICM) di Cesena. I risultati dei test consentono di delineare quali siano gli strumenti migliori per poter arrivare ad una corretta ricostruzione dell'immagine nonché suggerire possibili miglioramenti della configurazione hardware al fine arrivare a risultati sperimentali completi.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Lucciardi, Marcella
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
EIT,problema inverso,mal condizionamento,imaging,tomografia elettrica,python
Data di discussione della Tesi
22 Luglio 2022
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Lucciardi, Marcella
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
EIT,problema inverso,mal condizionamento,imaging,tomografia elettrica,python
Data di discussione della Tesi
22 Luglio 2022
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