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J-GLOBAL ID：202002261008384544   整理番号：20A0949603

パラメトリックレベル集合ベース拡張Kalmanフィルタ法を用いた電気インピーダントモグラフィーにおける非定常形状推定【JST・京大機械翻訳】

Nonstationary Shape Estimation in Electrical Impedance Tomography Using a Parametric Level Set-Based Extended Kalman Filter Approach

著者 (3件)： Liu Dong (Department of Modern Physics, Hefei National Laboratory for Physical Sciences at the Microscale, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Smyl Danny (Department of Civil and Structural Engineering, The University of Sheffield, Sheffield, U.K.) ,  Du Jiangfeng (Department of Modern Physics, Hefei National Laboratory for Physical Sciences at the Microscale, University of Science and Technology of China, Hefei, China)
資料名： IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement  (IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement)
巻： 69  号： 5  ページ： 1894-1907  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0232A  ISSN： 0018-9456  CODEN： IEIMAO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,電気インピーダンス断層撮影(EIT)を用いた非定常応用のためのパラメトリックレベルセットベースの再構成法を提示した。EIT測定システムにおける比較的低い信号対雑音比とEITの拡散性のために,再構成画像はしばしば低い空間分解能を被る。これらの課題に対処するために,再構成される伝導率分布を区分的に一定と仮定し,領域境界を測定時間中に領域境界の特性が変化するという意味で非定常であると仮定した計算的に効率的な形状推定アプローチを提案した。EIT逆問題を状態方程式と観測方程式でモデル化した状態推定問題として定式化した。境界と観測モデルの時間発展モデルを与えて,目的は非定常領域境界に対する一連の状態を推定することである。この手法の実装は,有限要素法とレベルセット関数を用いた領域境界のパラメトリック表現に基づいている。提案した手法の性能を,実験室設定からの雑音のある合成データと実験データを用いて,胸部画像のシミュレーション例により評価した。さらに,正確に知られていない境界形状,不均一背景およびターゲットの伝導率の変化により生じるモデリング誤差に関するアプローチのロバスト性研究を行い,提案したアプローチがそのような種類のモデリング誤差を許容し,非定常状態における良好な再構成をもたらすことを見出した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  雑音 ,  シミュレーション ,  状態方程式 ,  有限要素法 ,  計算機シミュレーション ,  状態推定 ,  再構成 ,  逆問題 ,  *トモグラフィー ,  定式化 ,  ロバスト性 ,  時間発展
準シソーラス用語： *拡張Kalmanフィルタ ,  非定常性 ,  形状推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 集合 ,  拡張Kalmanフィルタ ,  非定常 ,  形状推定