NOWY ALGORYTM HYBRYDOWY WYKORZYSTUJĄCY AUTOENKODER KONWOLUCYJNY Z SVM DLA ELEKTRYCZNEJ TOMOGRTAFII IMPEDANCYJNEJ I TOMOGRAFII ULTRADŹWIĘKOWEJ
Łukasz Maciura
lukasz.maciura@netrix.com.plResearch and Development Center, Netrix S.A,. Lublin, Poland (Polska)
http://orcid.org/0000-0001-8657-3472
Dariusz Wójcik
Research and Development Center, Netrix S.A,. Lublin, Poland (Polska)
http://orcid.org/0000-0002-4200-3432
Tomasz Rymarczyk
Research and Development Center, Netrix S.A,. Lublin, Poland (Polska)
http://orcid.org/0000-0002-3524-9151
Krzysztof Król
Research and Development Center, Netrix S.A,. Lublin, Poland (Polska)
http://orcid.org/0000-0002-0114-2794
Abstrakt
Artykuł przedstawia nowy hybrydowy algorytm który używa modeli maszyn wektorów nośnych wraz z autoenkoderem konwolucyjnym do rekonstrukcji obrazu z Elektrycznej Tomografii Impedancyjnej oraz Ultrasonograficznej Tomografii Transmisyjnej. Ostateczne rozwiązanie hybrydowe używa wielu modeli SVM do konwersji pomiarów wejściowych do pojedynczych kodów autoenkodera reprezentujących daną scenę a wtedy dekoder wycięty z autoenkodera może zrekonstruować daną scenę
Słowa kluczowe:
autoencoder konwolucyjny, SVM, elektryczna tomografia impedancyjna, ultradźwiękowa tomografia transmisyjnaBibliografia
Aziz Taha A., Hanbury A.: Metrics for evaluating 3D medical image segmentation: analysis, selection, and tool. BMC Medical Imaging 15(29), 2015, 1–28.
DOI: https://doi.org/10.1186/s12880-015-0068-x
Google Scholar
Chen B. et al.: Extended Joint Sparsity Reconstruction for Spatial and Temporal ERT Imaging. Sensors 18, 2018, 4014.
DOI: https://doi.org/10.3390/s18114014
Google Scholar
Chen P. H. et al.: A tutorial on ν-support vector machines. Applied Stochastic Models in Business and Industry 21, 2005, 111–136.
DOI: https://doi.org/10.1002/asmb.537
Google Scholar
Chen Z. et al.: Application of Deep Neural Network to the Reconstruction of Two-Phase Material Imaging by Capacitively Coupled Electrical Resistance Tomography. Electronics 10, 2021, 1058.
DOI: https://doi.org/10.3390/electronics10091058
Google Scholar
Duraj A., Korzeniewska E., Krawczyk A.: Classification algorithms to identify changes in resistance. Przegląd Elektrotechniczny 91(12), 2015, 82–84.
DOI: https://doi.org/10.15199/48.2015.12.19
Google Scholar
Dusek J., Mikulka J.: Measurement-Based Domain Parameter Optimization in Electrical Impedance Tomography Imaging. Sensors 21, 2021, 2507.
DOI: https://doi.org/10.3390/s21072507
Google Scholar
Fan Y. et al.: DDN: dual domain network architecture for non-linear ultrasound transmission tomography reconstruction. Proc. SPIE 11602, 2021, 1160209 [http://doi.org/10.1117/12.2580911].
DOI: https://doi.org/10.1117/12.2580911
Google Scholar
Fan Y., Ying L.: Solving electrical impedance tomography with deep learning. Journal of Computational Physics 404, 2020, 109119.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcp.2019.109119
Google Scholar
Fernandez-Fuentes X. et al.: Towards a Fast and Accurate EIT Inverse Problem Solver: A Machine Learning Approach. Electronics 7(12), 2018, 422.
DOI: https://doi.org/10.3390/electronics7120422
Google Scholar
Hamilton S. J., Hauptmann A.: Deep D – bar: Real time Electrical Impedance Tomography Imaging with Deep Neural Networks. IEEE Trans. Med. Imaging 37(10), 2018, 2367–2377.
DOI: https://doi.org/10.1109/TMI.2018.2828303
Google Scholar
Józefczak A. et al.: Ultrasound transmission tomography-guided heating with nanoparticles. Measurement 197, 2022, [http://doi.org/10.1016/j.measurement.2022.111345].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2022.111345
Google Scholar
Kania K. et al.: Image reconstruction in ultrasound transmission tomography using the Fermat's Principle. Przegląd Elektrotechniczny 96(1), 2020, 186–189.
DOI: https://doi.org/10.15199/48.2020.01.41
Google Scholar
Khan T. A., Ling S.H.: Review on Electrical Impedance Tomography: Artificial Intelligence Methods and its Applications. Algorithms 12(5), 2019, 1–18.
DOI: https://doi.org/10.3390/a12050088
Google Scholar
Kłosowski G. et al.: Comparison of Machine Learning Methods for Image Reconstruction Using the LSTM Classifier in Industrial Electrical Tomography. Energies 14(21), 2021, 7269.
DOI: https://doi.org/10.3390/en14217269
Google Scholar
Kłosowski G. et al.: Maintenance of industrial reactors supported by deep learning driven ultrasound tomography. Przegląd Elektrotechniczny 98(4), 2022, 138–147.
DOI: https://doi.org/10.17531/ein.2020.1.16
Google Scholar
Kłosowski G. et al.: Neural hybrid tomograph for monitoring industrial reactors, Przegląd Elektrotechniczny 96(12), 2020, 190–193.
DOI: https://doi.org/10.15199/48.2020.12.40
Google Scholar
Kłosowski G. et al.: Quality Assessment of the Neural Algorithms on the Example of EIT-UST Hybrid Tomography. Sensors 20(11), 2020, 3324.
DOI: https://doi.org/10.3390/s20113324
Google Scholar
Kozłowski E. et al.: Logistic regression in image reconstruction in electrical impedance tomography, Przegląd Elektrotechniczny 96(5), 2020, 95–98.
DOI: https://doi.org/10.15199/48.2020.05.19
Google Scholar
Krawczyk A., Korzeniewska E.: Magnetophosphenes–history and contemporary implications. Przegląd Elektrotechniczny 94(1), 2018, 61–64.
DOI: https://doi.org/10.15199/48.2018.12.52
Google Scholar
Li X. et al.: An image reconstruction framework based on deep neural network for electrical impedance tomography. IEEE International Conference on Image Processing, Beijing, China, 2017.
DOI: https://doi.org/10.1109/ICIP.2017.8296950
Google Scholar
Li X. et. al.: A novel deep neural network method for electrical impedance tomography. Transactions of the Institute of Measurement and Control 41(14), 2019, 4035–4049.
DOI: https://doi.org/10.1177/0142331219845037
Google Scholar
Łukiański M., Wajman R.: The diagnostic of two-phase separation process using digital image segmentation algorithms. Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska 10(3), 2020, 5–8.
DOI: https://doi.org/10.35784/iapgos.1544
Google Scholar
Mosorov V. et al.: Plug Regime Flow Velocity Measurement Problem Based on Correlability Notion and Twin Plane Electrical Capacitance Tomography: Use Case. Sensors 21(6), 2021, 2189 [http://doi.org/10.3390/s21062189].
DOI: https://doi.org/10.3390/s21062189
Google Scholar
Seo J. K. et al.: A Learning – Based Method for Solving III – Posed Nonlinear Inverse Problems: A Simulation Study of Lung EIT, SIAM. Journal on Imaging Sciences 12(3), 2019.
DOI: https://doi.org/10.1137/18M1222600
Google Scholar
Szczesny A., Korzeniewska E.: Selection of the method for the earthing resistance measurement. Przegląd Elektrotechniczny 94, 2018, 178–181.
Google Scholar
Yu H., Kim S.: SVM Tutorial: Classification, Regression, and Ranking. Handbook of Natural computing, 2012.
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-92910-9_15
Google Scholar
Zhao W. et al.: Ultrasound transmission tomography image reconstruction with a fully convolutional neural network. Phys Med Biol. 65(23), 2020, 235021, [http://doi.org/10.1088/1361-6560/abb5c3. PMID: 33245050].
DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6560/abb5c3
Google Scholar
Autorzy
Łukasz Maciuralukasz.maciura@netrix.com.pl
Research and Development Center, Netrix S.A,. Lublin, Poland Polska
http://orcid.org/0000-0001-8657-3472
Autorzy
Dariusz WójcikResearch and Development Center, Netrix S.A,. Lublin, Poland Polska
http://orcid.org/0000-0002-4200-3432
Autorzy
Tomasz RymarczykResearch and Development Center, Netrix S.A,. Lublin, Poland Polska
http://orcid.org/0000-0002-3524-9151
Autorzy
Krzysztof KrólResearch and Development Center, Netrix S.A,. Lublin, Poland Polska
http://orcid.org/0000-0002-0114-2794
Statystyki
Abstract views: 220PDF downloads: 247
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.
Inne teksty tego samego autora
- Grzegorz Kłosowski, Tomasz Rymarczyk, ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWYCH I ALGORYTMÓW GŁĘBOKIEGO UCZENIA W ELEKTRYCZNEJ TOMOGRAFII IMPEDANCYJNEJ , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 7 Nr 3 (2017)
- Tomasz Rymarczyk, Tomasz Cieplak, Grzegorz Kłosowski, Paweł Rymarczyk, PROJEKTOWANIE SYSTEMÓW ANALIZY DANYCH DO AUTOMATYZACJI PROCESÓW BIZNESOWYCH , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 8 Nr 3 (2018)
- Tomasz Rymarczyk, Michał Gołąbek, Piotr Lesiak, Andrzej Marciniak, Mirosław Guzik, BUDOWA TOMOGRAFU ULTRADŹWIĘKOWEGO DO ANALIZY PROCESÓW TECHNOLOGICZNYCH W ZAKRESIE FAL ODBITYCH I TRANSMISYJNYCH , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 9 Nr 4 (2019)
- Tomasz Rymarczyk, Grzegorz Kłosowski, ZASTOSOWANIE SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W ZAUTOMATYZOWANYCH CENTRACH LOGISTYCZNYCH , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 8 Nr 1 (2018)
- Tomasz Rymarczyk, Bartek Przysucha, Marcin Kowalski, Piotr Bednarczuk, ANALIZA DANYCH Z CZUJNIKÓW POMIAROWYCH DO PREDYKCJI W SYSTEMACH KONTROLI PROCESÓW PRODUKCYJNYCH , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 9 Nr 4 (2019)
- Tomasz Rymarczyk, Krzysztof Polakowski, Jan Sikora, NOWA KONCEPCJA DYSKRETYZACJI MODELU CELEM PODNIESIENIA JAKOŚCI OBRAZOWANIA W TRANSMISYJNEJ TOMOGRAFII ULTRADŹWIĘKOWEJ , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 9 Nr 4 (2019)
- Konrad Niderla, Tomasz Rymarczyk, Jan Sikora, SYSTEM PLANOWANIA I KONTROLI PRODUKCJI Z WYKORZYSTANIEM CZUJNIKÓW TOMOGRAFICZNYCH , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 8 Nr 3 (2018)
- Tomasz Rymarczyk, Jan Sikora, CAŁKI OSOBLIWE W METODZIE ELEMENTÓW BRZEGOWYCH DLA RÓWNANIA HELMHOLTZA SFORMUŁOWANEGO W PRZESTRZENI CZĘSTOTLIWOŚCI , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 11 Nr 4 (2021)
- Grzegorz Kłosowski, Tomasz Rymarczyk, ZASTOSOWANIE KONWOLUCYJNYCH SIECI NEURONOWYCH W IDENTYFIKACJI ZAWILGOCEŃ ŚCIAN BUDYNKÓW METODĄ EIT , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 12 Nr 1 (2022)
- Tomasz Rymarczyk, Jan Sikora, JESZCZE O CAŁKOWANIU LOGARYTMICZNYCH OSOBLIWOŚCI W METODZIE ELEMENTÓW BRZEGOWYCH , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 14 Nr 1 (2024)