Algoritmo de tomografia por impedância elétrica baseado em Simulated Annealing.

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Lara Herrera, Claudia Natalia
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análise numérica (otimização); Electrical impedance tomography; Inverse problems; Método de Monte Carlo; Método dos elementos finitos; Optimization; Simulated Annealing; Tomografia
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-28012008-172456/

A Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) é uma técnica não invasiva usada para produzir imagens que representam a distribuição de resistividade, ou condutividade, de uma seção transversal dentro de um domínio, por vezes o tórax humano, a partir do conhecimento de medidas elétricas feitas através de eletrodos distribuídos na sua fronteira. Correntes injetam-se e medem-se voltagens ou vice-versa. Distribuição de variação de resistividade ou distribuição de valor absoluto de resistividade podem ser estimadas, gerando algoritmos ditos de diferenças ou absolutos. O presente trabalho avalia o desempenho de um algoritmo probabilístico baseado no método Simulated Annealing (SA) para obter distribuições absolutas de resistividade em duas dimensões (2D). O SA difere dos métodos tradicionais de busca, tem a capacidade de escapar de mínimos locais graças ao emprego do critério de Metropolis para a aceitação dos novos pontos no espaço de busca e não precisa da avaliação de derivadas da função objetivo. O algoritmo desenvolvido soluciona o problema inverso da TIE ao resolver iterativamente um problema direto, utilizando distribuições de resistividade obtidas por sorteio aleatório. O sorteio é realizado pelo algoritmo de Metropolis. Na ausência de regularizações, assume-se que a imagem sorteada que minimiza a diferença entre as voltagens medidas na fronteira do domínio e as calculadas é a que mais se aproxima da distribuição de resistividade real. Neste sentido, a imagem final maximiza a verossemelhança. Este trabalho contribui com o desenvolvimento de algoritmos para estimação de imagem aplicados para monitorar a ventilação mecânica dos pulmões. Uma vez que se pretende resolver um problema inverso, não-linear e mal-posto é necessário introduzir informação a priori, na forma de restrições do espaço solução ou de regularizações. São realizados ensaios com dados simulados por meio de um fantoma numérico, dados de bancada experimental e dados provenientes de um tórax humano. Os resultados mostram que a localização, o tamanho e a resistividade do objeto estão dentro da precisão da TIE obtida por métodos clássicos, mas o esforço computacional é grande. Verificam-se, assim, as vantagens e a viabilidade do algoritmo proposto.