Universidad de Zaragoza Custodiado por la Biblioteca de la Universidad de Zaragoza Premis-plugin for CDSInvenio, developed by Miguel Martín Miguel Martín González
oai:zaguan.unizar.es:9839 2015-04-29
eng Masgrau Rite, Enrique Vecchi, Giuseppe A finite element approach to inverse scattering problems https://zaguan.unizar.es/record/9839/files/TAZ-PFC-2012-803.pdf En este proyecto se desarrolla una aplicación basada en "Microwave Imaging" (MWI), implementada con el propósito de obtener las propiedades materiales desconocidas de un determinado objeto. Este método consta de dos partes fundamentales: El Problema Directo y el Algoritmo Inverso. La primera etapa, el Problema Directo, implica la medición del campo eléctrico disperso a lo largo de un dominio material. El Objeto de Interés (OI) representa un cuerpo material desconocido que se encuentra dentro de un tanque, rodeado por un conjunto de antenas que iluminan el escenario y almacenan los datos experimentales de las mediciones relacionadas con el campo eléctrico. Además, se introduce un medio adaptador dentro del recinto cerrado, el cual es denominado como "background". Con el objetivo de simular los datos experimentales, se desarrolla el Método de los Elementos Finitos. FEM representa una técnica matemática e ingenieril muy potente que nos permite resolver un conjunto de ecuaciones lineales que describen el comportamiento electromagnético. De este modo, podremos generar los datos sintéticos referidos a las variables nodales, que definen el escenario de imagen simulado mediante un simulador de FEM, denominado GiD y desarrollado por la UPC. Después de resolver el Problema Directo, se aborda el "Contrast Source Inversion Method" (CSIM) con el propósito de reconstruir los parámetros físicos originales que definen el OI. Haciendo uso de este algoritmo de inversión será viable alcanzar el error mínimo global entre los datos reales y los reconstruidos. Cuando este método iterativo converja, los resultados reconstruidos serán analizados con el objeto de identificar los materiales implicados en el "Imaging Domain". En este trabajo se describen los diferentes experimentos relacionados con el Problema Directo y Algoritmo Inverso, obteniendo diversas conclusiones sobre el funcionamiento de FEM-CSIM. En concreto, se analizan los conductores eléctricos perfectos, la distribución de las fuentes de corriente, las própiedades dieléctricas del "background" y la influencia de la frecuencia. Del mismo modo, los resultados de reconstrucción serán comparados en diferentes experimentos, obteniendo información sobre la resolución del método y las limitaciones del algoritmo. Finalmente es importante destacar las simulaciones realizadas con medios con y sín pérdidas, y los experimentos de biomedicina que tratan de representar posibles experimentos reales de imagen médica. Observaremos como CSIM proporciona una calidad alta en los resultados cómo para poder detectar la posicion y características de los objetivos. En las mejores situaciones de reconstrucción obtendremos errores en torno al 25%, que aunque puedan parecer discretos, son suficientes en muchas aplicaciones de imagen médica. 2014-11-27
9839 20150429092412.0 TAZ-PFC-2012-803 eng Masgrau Rite, Enrique A finite element approach to inverse scattering problems Zaragoza Universidad de Zaragoza 2012 by-nc-sa Creative Commons 3.0 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ Resumen disponible en inglés Versión disponible en inglés Istituto Superiore Mario Boella (ISMB) En este proyecto se desarrolla una aplicación basada en "Microwave Imaging" (MWI), implementada con el propósito de obtener las propiedades materiales desconocidas de un determinado objeto. Este método consta de dos partes fundamentales: El Problema Directo y el Algoritmo Inverso. La primera etapa, el Problema Directo, implica la medición del campo eléctrico disperso a lo largo de un dominio material. El Objeto de Interés (OI) representa un cuerpo material desconocido que se encuentra dentro de un tanque, rodeado por un conjunto de antenas que iluminan el escenario y almacenan los datos experimentales de las mediciones relacionadas con el campo eléctrico. Además, se introduce un medio adaptador dentro del recinto cerrado, el cual es denominado como "background". Con el objetivo de simular los datos experimentales, se desarrolla el Método de los Elementos Finitos. FEM representa una técnica matemática e ingenieril muy potente que nos permite resolver un conjunto de ecuaciones lineales que describen el comportamiento electromagnético. De este modo, podremos generar los datos sintéticos referidos a las variables nodales, que definen el escenario de imagen simulado mediante un simulador de FEM, denominado GiD y desarrollado por la UPC. Después de resolver el Problema Directo, se aborda el "Contrast Source Inversion Method" (CSIM) con el propósito de reconstruir los parámetros físicos originales que definen el OI. Haciendo uso de este algoritmo de inversión será viable alcanzar el error mínimo global entre los datos reales y los reconstruidos. Cuando este método iterativo converja, los resultados reconstruidos serán analizados con el objeto de identificar los materiales implicados en el "Imaging Domain". En este trabajo se describen los diferentes experimentos relacionados con el Problema Directo y Algoritmo Inverso, obteniendo diversas conclusiones sobre el funcionamiento de FEM-CSIM. En concreto, se analizan los conductores eléctricos perfectos, la distribución de las fuentes de corriente, las própiedades dieléctricas del "background" y la influencia de la frecuencia. Del mismo modo, los resultados de reconstrucción serán comparados en diferentes experimentos, obteniendo información sobre la resolución del método y las limitaciones del algoritmo. Finalmente es importante destacar las simulaciones realizadas con medios con y sín pérdidas, y los experimentos de biomedicina que tratan de representar posibles experimentos reales de imagen médica. Observaremos como CSIM proporciona una calidad alta en los resultados cómo para poder detectar la posicion y características de los objetivos. En las mejores situaciones de reconstrucción obtendremos errores en torno al 25%, que aunque puedan parecer discretos, son suficientes en muchas aplicaciones de imagen médica. Ingeniero de Telecomunicación Derechos regulados por licencia Creative Commons tomografía computerizada electromagnetismo microwave imaging biomedicina problema directo problema inverso Vecchi, Giuseppe dir. Universidad de Zaragoza Ingeniería Electrónica y Comunicaciones Teoría de la Señal y Comunicaciones Masgrau Gómez, Enrique ponente 563996@celes.unizar.es 9034176 https://zaguan.unizar.es/record/9839/files/TAZ-PFC-2012-803.pdf Memoria (eng) Memoria (eng) oai:zaguan.unizar.es:9839 proyectos-fin-carrera driver TAZ PFC EINA URI https://zaguan.unizar.es/record/9839 SUPPORTED 0 MD5 https://zaguan.unizar.es/record/9839/files/TAZ-PFC-2012-803.md5 0 image/x.djvu 6 http://djvu.sourceforge.net/abstract.html DJVU/6 Profile information Lizardtech Document Express Enterprise 5.1 0 URI https://zaguan.unizar.es/record/9839/files/TAZ-PFC-2012-803.pdf disk Minimum View Print Visualization of DJVU requires specific software, like DjVu Browser Plugin URI http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0 URI http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0 license URI http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0 You are free to adapt, copy, transmite or distribute the work under the following conditions: (1) You must attribute the work in the manner specified by the author or licensor (but not in any way that suggests that they endorse you or your use of the work). 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