ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWYCH I ALGORYTMÓW GŁĘBOKIEGO UCZENIA W ELEKTRYCZNEJ TOMOGRAFII IMPEDANCYJNEJ
Grzegorz Kłosowski
g.klosowski@pollub.plLublin University of Technology, Faculty of Management, Department of Organization of Enterprise (Polska)
Tomasz Rymarczyk
Research and Development Center, Netrix S.A., Lublin; University of Economics and Innovation in Lublin (Polska)
Abstrakt
W artykule zaprezentowano dwa przypadki dotyczące zastosowania sztucznych sieci neuronowych i konwolucyjnych sieci neuronowych
w tomografii impedancyjnej. Uczenie maszynowe może znaleźć zastosowanie przy rozwiązywaniu różnorodnych problemów technicznych.
W tomograficznej rekonstrukcji obrazów można stosować konwencjonalne sieci neuronowe. W niniejszej pracy przedstawiono przykład zastosowania metod głębokiego uczenia w obszarze elektrycznej tomografii impedancyjnej.
Słowa kluczowe:
tomografia obrazowa, perceptron wielowarstwowy, głębokie uczenie, konwolucyjne sieci neuronoweBibliografia
Bladt E. et al.: Electron tomography based on highly limited data using a neural network reconstruction technique. Ultramicroscopy 158/2015, 81–88.
Google Scholar
Buduma N., Locascio N.: Fundamentals of Deep Learning. Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms. O'Reilly Media, 2017.
Google Scholar
Durairaj D. C., Krishna M. C., Murugesan R.: A neural network approach for image reconstruction in electron magnetic resonance tomography. Computers in biology and medicine 37(10)/2007, 1492–1501.
Google Scholar
Egmont-Petersen M., Ridder de D., Handels H.: Image processing with neural networks – a review. Pattern Recognition 35/2002, 2279–2301.
Google Scholar
Minnett R. C. J. et al.: Neural network tomography: Network replication from output surface geometry. Neural Networks 24(5)/2011, 484–492.
Google Scholar
Pelt D. M., Batenburg K. J.: Fast tomographic reconstruction from limited data using artificial neural networks. IEEE Trans. Image Process. 22/2013, 5238–5251.
Google Scholar
Rybak G., Chaniecki Z., Grudzień K., Romanowski A., Sankowski D.: Non–invasive methods of industrial process control. Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska 4(3)/2014, 41–45.
Google Scholar
Rymarczyk T.: New Methods to Determine Moisture Areas by Electrical Impedance Tomography. International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics 37(1-2)/2016, 79–87.
Google Scholar
Stasiak M. et al.: Principal component analysis and artificial neural network approach to electrical impedance tomography problems approximated by multi-region boundary element method. Engineering Analysis with Boundary Elements 31(8)/2007, 713–720.
Google Scholar
Tapson J.: Neural Networks and Stochastic Search Methods Applied to Capacitive Tomography. IFAC Proceedings Volumes 30(7)/1997, 631–634.
Google Scholar
Tapson J.: Neural networks and stochastic search methods applied to industrial capacitive tomography. Control Engineering Practice 7(1)/1999, 117–121.
Google Scholar
Tchorzewski P., Rymarczyk T., Sikora J.: Using Topological Algorithms to Solve Inverse Problem in Electrical Impedance Tomography. International Interdisciplinary Phd Workshop 2016, 46–50.
Google Scholar
Wang J. et al.: Neural-network approach for optical tomography. Signal processing, 86(9)/2006, 2495–2502.
Google Scholar
Autorzy
Grzegorz Kłosowskig.klosowski@pollub.pl
Lublin University of Technology, Faculty of Management, Department of Organization of Enterprise Polska
Autorzy
Tomasz RymarczykResearch and Development Center, Netrix S.A., Lublin; University of Economics and Innovation in Lublin Polska
Statystyki
Abstract views: 613PDF downloads: 224
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.
Inne teksty tego samego autora
- Grzegorz Kłosowski, Edward Kozłowski, OPTYMALIZACJA WIELOKRYTERIALNA W PROCESIE PRODUKCJI MEBLI , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 7 Nr 4 (2017)
- Tomasz Rymarczyk, Paweł Tchórzewski, Przemysław Adamkiewicz, Jan Sikora, ELEKTRYCZNY TOMOGRAF REZYSTANCYJNY DO POMIARÓW ROZPROSZONYCH DLA WAŁÓW PRZECIWPOWODZIOWYCH , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 8 Nr 3 (2018)
- Tomasz Rymarczyk, Jan Sikora, O PRECYZYJNYM OBLICZANIU FAL AKUSTYCZNYCH W DZIEDZINIE CZĘSTOTLIWOŚCI , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 12 Nr 2 (2022)
- Łukasz Maciura, Dariusz Wójcik, Tomasz Rymarczyk, Krzysztof Król, NOWY ALGORYTM HYBRYDOWY WYKORZYSTUJĄCY AUTOENKODER KONWOLUCYJNY Z SVM DLA ELEKTRYCZNEJ TOMOGRTAFII IMPEDANCYJNEJ I TOMOGRAFII ULTRADŹWIĘKOWEJ , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 13 Nr 2 (2023)
- Tomasz Rymarczyk, Przemysław Adamkiewicz, IMPLEMENTACJA ALGORYTMÓW NUMERYCZNYCH DO WYZNACZANIA ZAWILGOCONYCH OBSZARÓW W BUDYNKACH HISTORYCZNYCH , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 7 Nr 1 (2017)
- Tomasz Rymarczyk, Przemysław Adamkiewicz, Paweł Tchórzewski, IDEA SYSTEMU TOMOGRAFII ELEKTRYCZNEJ DO MONITOROWANIU WENTYLACJI PŁUC , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 7 Nr 1 (2017)
- Tomasz Rymarczyk, ZASTOSOWANIE ELEKTRYCZNEJ TOMOGRAFII IMPEDANCYJNEJ W UKŁADACH POMIARU LINIOWEGO , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 7 Nr 1 (2017)
- Tomasz Rymarczyk, Grzegorz Kłosowski, Przemysław Adamkiewicz, Karol Duda, Jakub Szumowski, Paweł Tchórzewski, KONCEPCJA PARAMETRYCZNO-SEMANTYCZNEJ OTWARTEJ PLATFORMY INTELIGENTNYCH URZĄDZEŃ SENSOROWYCH , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 7 Nr 1 (2017)
- Tomasz Rymarczyk, Karol Duda, Paweł Rymarczyk, Daniel Olchowy, Jan Sikora, SYSTEM AKWIZYCJI DANYCH W ELEKTRYCZNEJ TOMOGRAFII IMPEDANCYJNEJ , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 7 Nr 1 (2017)
- Tomasz Rymarczyk, ALGORYTMY TOPOLOGICZNE DO ROZWIĄZYWANIA ZAGADNIENIA ODWROTNEGO W TOMOGRAFII ELEKTRYCZNEJ , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 7 Nr 1 (2017)
