Return to search

Reconstrução de imagens de tomografia por impedância elétrica utilizando o método dialético de otimização

Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2016-03-29T18:39:03Z
No. of bitstreams: 2
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)
Dissertação_Allan.pdf: 9306708 bytes, checksum: ff20e727c0e268faed60dc2c7e9f5a7c (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-29T18:39:03Z (GMT). No. of bitstreams: 2
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)
Dissertação_Allan.pdf: 9306708 bytes, checksum: ff20e727c0e268faed60dc2c7e9f5a7c (MD5)
Previous issue date: 2015-02-27 / FACEPE / A Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) é uma técnica que visa reconstruir imagens do
interior de um corpo de forma não invasiva. Esta reconstrução é feita com base nas propriedades
elétricas de condutividade do interior deste corpo. Com base na aplicação e medida dos
potenciais da borda do corpo, feita através de eletrodos, um algoritmo de reconstrução de
imagens gera a imagem do interior deste corpo. Diversos métodos são aplicados para gerar
imagens de TIE, porém ainda são geradas imagens de contorno suave. Isto acontece por causa
da natureza matemática do problema de reconstrução da TIE como um problema mal posto e
mal condicionado. Isto significa que não existe uma distribuição de condutividade interna exata
para uma determinada distribuição de potenciais de borda. A TIE é governada matematicamente
pela equação de Poisson e a geração da imagem envolve a resolução de um problema direto,
que trata da obtenção dos potenciais de borda a partir de uma distribuição interna de
condutividade. O problema direto, neste trabalho, foi aplicado através do método dos elementos
finitos. Desta forma é possível aplicar técnicas de busca e otimização que objetivam minimizar
a distância euclidiana entre os potenciais de borda mensurados no corpo e os potencias gerados
pela resolução do problema direto de um candidato à solução. Devido ao fato deste trabalho ser
baseado em simulações, os potenciais de borda buscados foram gerados através da simulação
de objetos localizados no centro, borda e entre o centro e a borda e seus respectivos potenciais
de borda. Desta forma o objetivo deste trabalho foi construir uma ferramenta computacional
baseada em algoritmos de busca e otimização, desde os bioinspirados até os evolucionários,
com destaque para o método dialético de otimização, para fazer reconstrução de imagens de
Tomografia por impedância elétrica. Para efeitos de comparação também foram utilizados para
gerar imagens: Algoritmos Genéticos, Evolução Diferencial e Otimização por Enxame de
Partículas. As simulações foram feitas no EIDORS, uma ferramenta MatLab e GNUOctave de
código aberto voltada para a comunidade de TIE. Os experimentos foram feitos utilizando três
diferentes configurações de objetos de estudo (fantomas). As análises foram feitas de três
formas, sendo elas, qualitativa: na forma de o quão as imagens geradas são parecidas com seu
respectivo fantoma; quantitativa: com base na evolução do erro relativo calculado pela função
objetivo do melhor candidato à solução ao longo das interações; e, ainda, de custo
computacional, através da avaliação da evolução do erro relativo ao longo da quantidade de
cálculos da função objetivo pelo algoritmo. Foram gerados resultados para Algoritmos
Genéticos com busca guiada, cinco versões de Evolução diferencial e duas versões de
Otimização por enxame de Partículas. De acordo com os resultados obtidos Método Dialético
Objetivo mostrou ter a capacidade de encontrar um valor de erro menor em menos iterações do
que as outras técnicas propostas além de ser mais rápido devido ao fato de a quantidade de
polos ir diminuindo de acordo com as fases históricas, exigindo menos esforço computacional
por iteração. Os resultados desta pesquisa geraram diversas contribuições na forma de artigos
publicados em eventos nacionais e internacionais. / The Electrical Impedance Tomography is a technique that aims to reconstruct images of the
inside of a body non-invasively. This reconstruction is based on the electrical properties inside
the conductivity of this domain. Based on measurements of the potential edge made through
electrodes, an image reconstruction algorithm generates the domain inside the image. Several
methods are applied to generate TIE images, but are still generated smooth contour images.
This happens because of the mathematical nature of TIE reconstruction problem as an ill-posed
and ill-conditioned problem. This means that there is no exact solution to a certain internal
conductivity distribution. The TIE is mathematically governed by the Poisson equation and the
image generation involves solving a direct problem, which deals with obtaining the edge of
potential from an internal distribution of known conductivity. This achievement was made in
this study through the finite element method. This way you can apply search and optimization
techniques that aim to minimize the Euclidean distance between the edge of potential measured
in the body and the potential generated by the resolution of the direct problem of a solution to
the candidate. Because this work is based on simulations, the potential of border searches were
made by simulating objects located in the center, edge and between the center and the edge and
their potential edge respective. Therefore, the objective of this work was to build a
computational tool based on search and optimization algorithms, since the bioinspired to the
evolutionary, especially the dialectical method optimization, to make reconstruction
tomography images by electrical impedance. For comparison, were also used to generate these
images: Genetic Algorithms, Differential Evolution and optimization by particle swarm. The
simulations were made in EIDORS a MatLab and GNUOctave tool open source toward the TIE
community. The experiments were performed using three different configurations of objects of
study (phantoms). The analyzes were done in a qualitative way: in the form of how the
generated images are similar to their respective phantom; quantitative: based on the evolution
of the relative error calculated by the objective function of the best candidate to the solution
over the interactions; and also computational cost, by assessing the evolution of the relative
error over the amount of computation of the objective function by the algorithm. Results were
generated for Genetic Algorithms with guided search, five versions of differential evolution
and two versions of Particle Swarm Optimization. According to the results obtained dialectic
method showed order to be able to find a smallest error value in fewer iterations than other
proposed techniques besides being faster due to the fact that the number of poles tendency to
decrease in accordance with the historical phases , requiring less computational effort per
iteration. The results of this research have generated several contributions in the form of articles
published in national and international events.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/16159
Date27 February 2015
CreatorsFEITOSA, Allan Rivalles Souza
ContributorsSANTOS, Wellington Pinheiro dos
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Engenharia Biomedica, UFPE, Brasil
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguageBreton
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
RightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0033 seconds