Measurement-Based Domain Parameter Optimization in Electrical Impedance Tomography Imaging

This paper discusses the optimization of domain parameters in electrical impedance tomography-based imaging. Precise image reconstruction requires accurate, well-correlated physical and numerical finite element method (FEM) models; thus, we employed the Nelder–Mead algorithm and a complete electrode model to evaluate the individual parameters, including the initial conductivity, electrode misplacement, and shape deformation. The optimization process was designed to calculate the parameters of the numerical model before the image reconstruction. The models were verified via simulation and experimental measurement with single source current patterns. The impact of the optimization on the above parameters was reflected in the applied image reconstruction process, where the conductivity error dropped by 6.16% and 11.58% in adjacent and opposite driving, respectively. In the shape deformation, the inhomogeneity area ratio increased by 11.0% and 48.9%; the imprecise placement of the 6th electrode was successfully optimized with adjacent driving; the conductivity error dropped by 12.69%; and the inhomogeneity localization exhibited a rise of 66.7%. The opposite driving option produces undesired duality resulting from the measurement pattern. The designed optimization process proved to be suitable for correlating the numerical and the physical models, and it also enabled us to eliminate imaging uncertainties and artifacts

Optimizing Image Reconstruction in Electrical Impedance Tomography

Tato disertační práce pojednává o optimalizaci algoritmů pro rekonstrukci obrazu neznámé měrné vodivosti z měřených dat pořízených elektrickou impedanční tomografií. Danou problematiku zde věcně vymezuje několik různých prvků, zejména pak stručný matematický popis dopředné a inverzní úlohy řešené různými přístupy, metodika měření a pořizování dat pro rekonstrukci a přehled dostupných numerických nástrojů. Uvedenou charakteristiku rozšiřuje rozbor optimalizací parametrů modelu ovlivňujících přesnost rekonstrukce, způsoby paralelního zpracování algoritmů a souhrn dostupných zařízení pro měření tomografických dat. Na základě získaných poznatků byla navržena optimalizace parametrů matematického modelu, která umožňuje jeho velmi přesný návrh dle měřených dat. V této souvislosti dochází ke snížení nejistoty rekonstrukce rozložení konduktivity. Pro zefektivnění procesu získávání dat bylo navrženo zařízení k automatizaci tomografie s důrazem na cenovou dostupnost a snížení nejistoty měření. V oblasti tvorby numerického modelu byly dále zkoumány možnosti užití otevřených a uzavřených domén pro různé metody regularizace a hrubost sítě, a to s ohledem na velikost chyby rekonstruované konduktivity a výpočetní náročnost. Součástí práce je také paralelizace subalgoritmů rekonstrukce s využitím vícejádrové grafické karty. Předložené výsledky mají přímý vliv na snížení nejistoty rekonstrukce (optimalizací počáteční hodnoty konduktivity, rozmístění elektrod a tvarové deformace domény, regularizačních metod a typu domén) a urychlení výpočtů paralelizací algoritmů, přičemž výzkum byl podpořen vlastním návrhem jednotky pro automatizaci tomografie.The thesis presents, analyzes, and discusses the optimization of algorithms that reconstruct images of unknown specific conductivity from data acquired via electrical impedance tomography. In this context, the author provides a brief mathematical description of the forward and inverse tasks solved by using diverse approaches, characterizes relevant measurement techniques and data acquisition procedures, and discusses available numerical tools. Procedurally, the initial working stages involved analyzing the methods for optimizing those parameters of the model that influence the reconstruction accuracy; demonstrating approaches to the parallel processing of the algorithms; and outlining a survey of available instruments to acquire the tomographic data. The obtained knowledge then yielded a process for optimizing the parameters of the mathematical model, thus allowing the model to be designed precisely, based on the measured data; such a precondition eventually reduced the uncertainty in reconstructing the specific conductivity distribution. When forming the numerical model, the author investigated the possibilities and overall impact of combining the open and closed domains with various regularization methods and mesh element scales, considering both the character of the conductivity reconstruction error and the computational intensity. A complementary task resolved within the broader scheme outlined above lay in parallelizing the reconstruction subalgorithms by using a multi-core graphics card. The results of the thesis are directly reflected in a reduced reconstruction uncertainty (through an optimization of the initial conductivity value, placement of the electrodes, and shape deformation of the domains) and accelerated computation via parallelized algorithms. The actual research benefited from an in-house designed automated tomography unit.