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J-GLOBAL ID：202202218772829813   整理番号：22A0565825

電気インピーダンストモグラフィー(EIT)におけるいくつかの電流注入電圧読み取りパターンの実験的評価とシミュレーション結果との比較-事例研究:大規模スケール【JST・京大機械翻訳】

Experimental evaluation of some current injection-voltage reading patterns in electrical impedance tomography (EIT) and comparison to simulation results - Case study: Large scales

著者 (5件)： Tarabi Nazilla (Mechanical Engineering of Biosystems, University of Tehran, Iran) ,  Mousazadeh Hossein (Mechanical Engineering of Biosystems, University of Tehran, Iran) ,  Jafari Ali (Mechanical Engineering of Biosystems, University of Tehran, Iran) ,  Taghizadeh-Tameh Jalil (Mechanical Engineering of Biosystems, University of Tehran, Iran) ,  Kiapey Ali (Ports and Maritime Organization, Tehran, Iran)
資料名： Flow Measurement and Instrumentation  (Flow Measurement and Instrumentation)
巻： 83  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0986A  ISSN： 0955-5986  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 各電気インピーダンストモグラフィーシステムは,通常,試験中のドメイン内にそれ自身の電流注入と電圧読取パターンを持つ。従って,異なるドメインにおいて,各センシングパターンは異なる性能を有した。導電性キャリア相および大きな領域における工業的応用において,実際のファントムのインピーダンスイメージングは,より良い性能のための望ましい候補である。したがって,本研究では,大規模(700mmの外径)における5つのセンシングパターンの性能を評価した。センシングパターンに基づいて,パラメータ;領域およびオンラインモード,電圧信号対ノイズ比(SNR),境界電圧変化(BVC),感度分布,サイズ誤差(SE)およびリング,異なる物体位置における適応性を,シミュレーションと実験によって研究した。結果は,低SNRのパターンにおけるシミュレーションと実験データの再構成画像の間に有意差があることを示した。また,高いSNRのパターンでは,低いBVCのため,望ましい性能が達成されなかった。シミュレーションと実験データの画像再構成における最も高い相関を,高いSNRとBVCを有するOpposite-Adjacentパターンで得た。結果は,このセンシングパターンの選択が,オブジェクトのSEを0.68%まで改良できることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  *インピーダンス ,  *シミュレーション ,  *電圧 ,  電圧変動 ,  画像処理 ,  画像 ,  ファントム ,  *事例研究 ,  パラメータ ,  *トモグラフィー ,  画像再構成 ,  導電性
準シソーラス用語： *電流注入 ,  *電気インピーダンストモグラフィー ,  オンライン ,  再構成画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 二相流測定 ,  電気インピーダンストモグラフィー ,  注射パターン ,  センシングパターン ,  感度分布 ,  信号対雑音比

分類 (1件)： 流体の実験・試験・測定方法及び装置  (BC01020K)

タイトルに関連する用語 (10件)： 電気インピーダンストモグラフィー ,  EIT ,  電流注入 ,  読み取り ,  実験 ,  評価 ,  シミュレーション ,  研究 ,  大規模 ,  スケール