Застосування штучної нейронної мережі прямого поширення сигналу для реконструкції зображень біполярної імпедансної томографії

2012;
: cc. 94 - 99
Authors: 

Ю. Промович

ТНТУ ім. І. Пулюя, кафедра біотехнічних систем

Для реконструкції зображень розподілу провідності за даними томографічного експерименту біполярної імпедансної томографії (БІТ) синтезовано структуру штучної нейронної мережі (ШНМ) прямого поширення сигналу, вхідним вектором якої є дані томографічного експерименту, а вектором виходу – зображення розподілу провідності. Шляхом комп’ютерного імітаційного моделювання досліджено метод реконструкції із застосуванням нейронної мережі.

The artificial neuron network (ANN) of direct extension signal was used for the conductivity distribution image reconstruction from the bipolar impedance tomography (BIT) data. An input vector of network contains tomographic experiment data and a target vector is a conductivity distribution image. The neuron network reconstruction method by a computer imitation design is investigated.

  1. Пеккер Я.С. Электроимпедансная томография / Я.С. Пеккер, К.С. Бразовский, В.С. Усов и др. – Томск: Изд-во НТМ, 2004. – 192 с.
  2. Кореневский Н.А. Проектирование электронной медицинской аппаратуры для диагностики и лечебных воздействий: Монография / Н.А. Кореневс- кий, Е.П. Попечителев, С.А. Филист. – Курск: Курская городская типография, 1999. – 537с.
  3. Netajatali A. An Iterative Algorithm for Electrical Impedance Imaging Using Neural Networks /A. Netajatali, I.R. Ciric // IEEE Trans. Magn. – Vol. 34, no. 5, pp. 2940–2943, September 1998.
  4. Корженевский А.В. Использование искусcтвенных нейронных сетей для решения обратных задач электроимпедансной и магнитоиндукционной томографии / А.В. Корженевский // Журнал радиоелектроники. – 2001. – № 12.
  5. Lampinen J. Application of Bayesian Neural Network in Electrical Impedance Tomography / Jouko Lampinen, Aki Vehtari, Kimmo Leinonen // IJCNN’99. International Joint Conference on., – Vol. 6., pp. 3942–3947.
  6. Adler, A. A Neural Network Image Reconstruction Technique for Electrical Impedance Tomography / A. Adler, R. Guardo // IEEE transactions on medical imaging. - vol. 13, no. 4, december 1994.
  7. Soleimani M. Electrical impedance tomography system: an open access circuit design [Електронний ресурс]. – режим доступу: http://www.biomedical-engineering- online.com/content/5/1/28.
  8. Яворський Б.І. Метод реконструкції зображень в електроімпедансній томографії / Б.І. Яворський, Ю.Б. Промович // Вісник ТДТУ ім. І. Пулюя. – Т. 14. – 2009. – № 1. – С. 154–161.
  9. Промович Ю.Б. Мінімізація систематичної похибки міряння електроімпедансного томографа / Ю.Б. Промович // Вісник Хмельницького національного університету. 2010. – Т. 3. – С. 247–250.
  10. Осовський С. Нейронні мережі для обробки інформації / С. Осовський. – М.: Фінанси й статистика, 2004.
  11. Яворський Б.І. Імітаційне моделювання прямої задачі електроімпедансної томографії / Б.І. Яворський, Ю.Б. Промович, Є.Б Яворська // Вісник Кременчуцького національного технічного університету імені Михайла Остроградського. – 2011. – Вип. 3, Ч. 1. – С.49–53.