RECONSTRUÇÃO DE IMAGENS DE TOMOGRAFIA POR IMPEDÂNCIA ELÉTRICA USANDO EXTREME LEARNING MACHINE DE REGRESSÃO

Abstract

Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) é uma técnica de imageamento mediante a medição de grandezas elétricas através de eletrodos posicionados na superfície de um domínio. Suas principais vantagens são a portabilidade, o baixo custo e a não utilização de radiação ionizante. Apesar disso, a mesma ainda não foi fortemente estabelecida devido à sua baixa velocidade de reconstrução e baixa resolução espacial. A reconstrução de imagens de TIE depende da resolução dos problemas direto e inverso. O problema direto consiste na determinação dos potenciais elétricos no interior da seção a partir dos medidos na superfície do corpo. O problema inverso consiste na estimação da distribuição de condutividades a partir dos potenciais medidos na fronteira. Este trabalho propõe a utilização de Redes Neurais Artificiais (RNA) do tipo Extreme Learning Machine (ELM) de Regressão para a obtenção de sinogramas a partir dos dados de potenciais elétricos. Posteriomente, propõe-se a reconstrução dos sinogramas utilizando algoritmo de Backprojection para reconstrução de imagens de TIE.