Diusulkan satu sistem pengukuran EIT berupa cincin pelat konduktif; Dengan objek berupa inklusi di dalam cincin pelat konduktif. Dengan menggunakan data phantom virtual, direkonstruksi objek yang dikaji dengan keping cincin konduktif sebagai daerah berbahan rujukan, karena konduktifitasnya diketahui. Dengan menggunakan EIDORS, diperoleh hasil rekonstruksi dari konduktifitas dan bangun phantom.
Tomografi elektrik berguna untuk mencitrakan distribusi impedansi pada suatu benda. Salah satu aplikasi Elektrikal Tomografi adalah di bidang biomedika. Tungkai sebagai organ tubuh memiliki resistansi yang beragam bergantung pada material jaringan yang menyusunnya. Potongan tungkai (Tibia Fibula) dapat disederhanakan menjadi suatu phantom model yang terdiri dari tiga objek dengan resistansi berbeda, yaitu merepresentasikan tulang, otot, dan pembuluh darah. Dengan menggunakan boundary data simulator (BDS) berbasis rangkaian listrik dengan menggunakan pola arus tetanggan, dibangkitkan data set untuk phantom yang merepresentasikan jaringan melintang tungkai. Data set yang dibangkitkan merupakan input inversi untuk memperoleh citra Non Destructive Imaging dengan menggunakan software rekonstruksi semisal EIDORS (electrical impedance tomography and diffuse optical tomography reconstruction software), sebagai kalibrasi rekonstruksi.
Phantoms are essentially required to generate boundary data for studying the inverse solver performance in electrical impedance tomography (EIT). A resistive-based boundary data simulator (BDS) is developed to generate accurate boundary data using neighbouring current pattern for assessing the EIT inverse solvers. Domain diameter, inhomogeneity number, inhomogeneity geometry (shape, size, and position), background conductivity, and inhomogeneity conductivity are all set as BDS input variables. Different sets of boundary data are generated by changing the input variables of the BDS, and resistivity images are reconstructed using electrical impedance tomography and diffuse optical tomography reconstruction software (EIDORS).
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.