Softwares
Os softwares utilizam as informações, coletadas pelos sensores e processadas pelo hardware, para reconstruir imagens dos objetos estudados.
O protótipo possui dois softwares, um para a reconstrução da condutividade elétrica (versão 1) e um para a reconstrução simultânea da condutividade e permissividade elétrica (versão 2). Ambos são codificados em Python e executam duas tarefas principais:
a) Resolução do problema direto, utilizando o Método dos Elementos Finitos;
b) Resolução do problema inverso através da utilização de diferentes técnicas de regularização.
A versão 1 está disponível para livre uso no GitHub. O funcionamento desse algoritmo está descrito em detalhes no livro: Implementação computacional da tomografia por impedância elétrica (em português) e na sua documentação, disponível nesse link.
Versão 1
Utiliza a leitura do módulo dos potenciais para a reconstrução da condutividade elétrica dos objetos estudados. O processo é dividido em duas partes: a resolução do problema direto e a do problema inverso.
Problema direto
Usando uma condutividade elétrica conhecida e um conjunto de correntes elétricas pré-fixadas, computa os potenciais elétricos resultantes.
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O software permite a simulação de diferentes condutividades elétricas, modificação do posicionamento e tamanho dos eletrodos, etc. Ele também possui rotinas para estimar a condutividade elétrica do background, nível de ruído nos dados e impedâncias de contato em experimentos reais. Além disso, dá suporte para a verificação dos chamados testes de consistência, os quais checam se as condições impostas pelo modelo matemático são satisfeitas, veja detalhes no capítulo 3 do livro: Implementação computacional da tomografia por impedância elétrica.
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Problema inverso
O problema inverso é tratado usando técnicas de regularização, com o objetivo de reconstruir uma imagem da condutividade elétrica.
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Há uma série de controles utilizados para checar o comportamento das iterações (no caso de métodos iterativos) e analisar a qualidade das reconstruções.
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Métodos de reconstruções mais sofisticados são utilizados para reconstruções de imagens com dados experimentais:
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Técnicas de inteligência artificial também estão sendo estudadas. Nesse caso, dados simulados são utilizados para o treinamento de redes neurais e posterior reconstrução de imagens em tempo real
Versão 2
Essa versão encontra-se atualmente em desenvolvimento. Nessa situação, leituras do módulo e da fase dos potenciais são utilizados para a reconstrução simultânea da condutividade e da permissividade elétrica. Objetiva-se a reconstrução de uma função cuja imagem encontra-se no conjunto dos números complexos. Novamente o software se divide na resolução dos problemas direto e inverso.
Alvo
Reconstrução
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