A specialized genetic algorithm for the electrical impedance tomography of two-phase flows

Rolnik, Vanessa; Seleghim, Paulo

doi:10.1590/s1678-58782006000400002

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“…Besides the benefits that using those electromagnetic waves may provide, there are many associated risks to whom operates those machines or is submitted to these kind of exams. Also, the prolonged exposition to ionizing radiation may cause many diseases, such as cancer (Rolnik & Seleghim Jr, 2006). Possibly, this issue is one of the most debated subjects in Public Health all over the world, strengthening the search for imaging technologies that are: efficient, low-cost, simple and safe to those that uses them.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Reconstruction of Electrical Impedance Tomography Using Fish School Search, Non-Blind Search, and Genetic Algorithm

Barbosa

Ribeiro

Feitosa

et al. 2017

International Journal of Swarm Intelligence Research

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Electrical Impedance Tomography (EIT) is a noninvasive imaging technique that does not use ionizing radiation, with application both in environmental sciences and in health. Image reconstruction is performed by solving an inverse problem and ill-posed. Evolutionary Computation and Swarm Intelligence have become a source of methods for solving inverse problems. Fish School Search (FSS) is a promising search and optimization method, based on the dynamics of schools of fish. In this article we present a method for reconstruction of EIT images based on FSS and Non-Blind Search (NBS). The method was evaluated using numerical phantoms consisting of electrical conductivity images with subjects in the center, between the center and the edge and on the edge of a circular section, with meshes of 415 finite elements. We performed 20 simulations for each configuration. Results showed that both FSS and FSS-NBS were able to converge faster than genetic algorithms.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Reconstruction of Electrical Impedance Tomography Using Fish School Search, Non-Blind Search, and Genetic Algorithm

Barbosa

Ribeiro

Feitosa

et al. 2017

International Journal of Swarm Intelligence Research

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“…The non-invasive imaging techniques and their applications in Medicine and Biology have received increasingly interest in the last decades, from both academic and industry standpoints [1]. The use of image-reconstruction devices based on ionizing radiation can result on several health problems for patients in case non-calibrated apparatuses are employed.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…It is a wellknown fact that exposure of living tissues to ionizing radiation can result on DNA-mutation. Cancer has been turning one of the most important public health problems, both for central and peripheral countries [1]- [3]. Electrical Impedance Tomography (EIT) is a non-invasive imaging technique that does not use ionizing radiation.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…It is based on applying electrical currents to arrangements of pairs of electrodes placed on the surface of the volume under study [1], [4]- [6]. The resulting electrical potentials are measured and, afterwards, the tomographic image is obtained by solving the boundary value problem, trying to find the distribution of resistances or electrical conductivities inside the volume under study [1], [6].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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A modified differential evolution algorithm for the reconstruction of electrical impedance tomography images

Ribeiro

Feitosa

Souza

et al. 2014

5th ISSNIP-IEEE Biosignals and Biorobotics Conference (2014): Biosignals and Robotics for Better and Safer Living (BRC)

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It is a well-known fact that exposure of living tissues to ionizing radiation can result on several health problems, where cancer is probably the most complicated. This issue has been strengthening the efforts of both academy and industry to develop and improve non-invasive methods in the last decades. Electrical Impedance Tomography (EIT) is a non-invasive imaging technique that offers a vast field of possibilities due to its low cost, portability, and safety of handling. However, EIT image reconstruction is an ill-posed problem governed by Poisson's Equation:there are no unique mathematical solution to solve this equation. Herein this work we present an EIT reconstruction method based on the optimization of the relative error of reconstruction using a modified differential evolution algorithm. Our approach was compared with genetic algorithms, classical differential evolution, and other modified differential evolution strategies. Results were quantitatively evaluated with ground-truth images using the relative mean squared error, showing that our results reached considerably low error magnitudes. Qualitative evaluation also indicated that our results were anatomically consistent.

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“…Já em processos industriais, podemos citar o monitoramento de escoamentos multifásicos em tubulações [90], ensaios não destrutivos de controle de qualidade como a detecção de corrosão ou de defeitos, como fissuras ou vazios, em peças metálicas [91,92], detecção de vazamentos em tanques subterrâneos [93] e imageamento de escoamento em tubulações [94].…”

Section: Apresentação Da Tieunclassified

Eficácia em problemas inversos: generalização do algoritmo de recozimento simulado e função de regularização aplicados a tomografia de impedância elétrica e ao espectro de raios X

Menin¹

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Eficácia em problemas inversos: generalização do algoritmo de recozimento simulado e função de regularização aplicados a tomografia de impedância elétrica e ao espectro de raios X Ribeirão Preto 2014 Olavo Henrique MeninEficácia em problemas inversos: generalização do algoritmo de recozimento simulado e função de regularização aplicados a tomografia de impedância elétrica e ao espectro de raios X A minha amada e sempre presente companheira, Carol.A origem e causa primeira, meus pais, Gilberto e Alice. vi AgradecimentosAgradeço primeiramente aos meus pais, Gilberto (eternamente presente) e Alice, por me concederem o milagre da vida e por todo carinho, educação e incentivo que me proporcionaram.A minha esposa, Carol, alma gêmea, companheira de sempre e para sempre, pelo amor, apoio e paciência.Aos meus filhos, Thales e Sofia, simplesmente por existirem e dar sentidoà minha vida.As minhas irmãs, Rita, Josélia e Adriana, companheiras desde que me conheço por gente e das quais me orgulho e me espelho.Ao meu orientador, Prof. Dr. Alexandre Souto Martinez, por me aceitar como orientando, pela confiança depositada em meu trabalho e pelas incontáveis e decisivas contribuições em todos os estágios do projeto.A Prof. Dra. Vanessa Rolnik, que me apoiou desde o início do meu mestrado e colaborou marcantemente no desenvolvimento do doutorado.Ao Prof. Dr. Alessandro Martins da Costa, pela colaboração decisiva nos estudos sobre o espectro de raios-X.A todos os professores e professoras que até hoje contribuíram para minha educação, pilares sólidos fundamentais.Aos os colegas da pós-graduação e do Laboratório de Modelagem em Sistemas Complexos.A todos do DF e da FFCLRP pela ajuda e pelos esclarecimentos. A modelagem de processos em física e engenharia frequentemente resulta em problemas inversos. Em geral, esses problemas apresentam difícil resolução, pois são classificados como mal-postos. Resolvê-los, tratando-os como problemas de otimizacão, requer a minimização de uma função objetivo, que mede a discrepância entre os dados experimentais e os obtidos pelo modelo teórico, somada a uma função de regularização. Na maioria dos problemas práticos, essa função objetivoé não-convexa e requer o uso de métodos de otimização estocásticos. Dentre eles, tem-se o algoritmo de recozimento simulado (Simulated Annealing), queé baseado em três pilares: i) distribuição de visitação no espaço de soluções; ii) critério de aceitação; e iii) controle da estocasticidade do processo. Aqui, propomos uma nova generalização do algoritmo de recozimento simulado e da função de regularização. No algoritmo de otimização, generalizamos o cronograma de resfriamento, que usualmente são considerados algébricos ou logarítmicos, e o critério de Metropolis. Com relaçãoà função de regularização, unificamos as versões mais utilizadas, em umaúnica fórmula. O parâmetro de controle dessa generalização permite transitar continuamente entre as regularizações de Tikhonov e entrópica. Por meio de experimentos numéricos, aplicamos nosso algoritmo na resolução de dois impor...

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A specialized genetic algorithm for the electrical impedance tomography of two-phase flows

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Reconstruction of Electrical Impedance Tomography Using Fish School Search, Non-Blind Search, and Genetic Algorithm

Reconstruction of Electrical Impedance Tomography Using Fish School Search, Non-Blind Search, and Genetic Algorithm

A modified differential evolution algorithm for the reconstruction of electrical impedance tomography images

Eficácia em problemas inversos: generalização do algoritmo de recozimento simulado e função de regularização aplicados a tomografia de impedância elétrica e ao espectro de raios X

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