ЭЙДОРС


Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

EIDORS - это программный набор инструментов с открытым исходным кодом, написанный в основном на MATLAB / GNU Octave, разработанный в первую очередь для реконструкции изображений по данным электроимпедансной томографии (EIT) в биомедицинских, промышленных или геофизических условиях. Первоначально это название было аббревиатурой от «Программное обеспечение для электроимпедансной томографии и диффузной оптической реконструкции». Хотя название отражает первоначальное намерение охватить реконструкцию изображений данных из математически аналогичных диффузных оптических изображений в ближней инфракрасной области , на сегодняшний день в этой области мало что сделано.

Проект был запущен в 1999 году [1] с помощью кода Matlab для 2D-реконструкции EIT, который возник в результате докторской диссертации Марко Ваухконена и работы его научного руководителя Яри Кайпио из Университета Куопио . Хотя Куопио также разработал трехмерный код EIT [2], он не был выпущен как открытый исходный код. Вместо этого трехмерная версия EIDORS была разработана на основе работы, проделанной в UMIST (ныне Манчестерский университет ) Ником Полидоридесом и Уильямом Львиное Сердце. [3]

Методы и модели

Прямые модели в EIDORS используют метод конечных элементов, и это требует создания сетки для иногда нерегулярных объектов (например, человеческих тел), а сетка должна отражать электроды, используемые для управления и измерения тока в EIT. Для этого был разработан интерфейс к Netgen Mesh Generator.

История

По мере роста проекта возникло желание включить код прямого моделирования и реконструкции от различных групп, и Энди Адлер и Lionheart разработали более расширяемую программную систему. [4] Самая последняя версия - 3.10, выпущенная в декабре 2019 года.

Проект EIDORS также включает репозиторий данных EIT, распространяемых по лицензиям с открытым исходным кодом.

Приложения

EIDORS широко используется в биомедицинских приложениях EIT, включая визуализацию легких [5], измерение сердечного выброса. [6] Он использовался для исследования электрической активности мозга, [7] и мониторинга изменений проводимости во время радиочастотной абляции. [8] Помимо медицинской визуализации набор инструментов использовался в технологической томографии, [9] геофизике [10] и материаловедении. [11]

использованная литература

  1. ^ WRB Lionheart, SR Arridge, M Schweiger, M Vauhkonen и JP Kaipio, Программное обеспечение для реконструкции электрического импеданса и диффузной оптической томографии, Труды 1-го Всемирного конгресса по промышленной технологической томографии, стр. 474–477, Бакстон, Дербишир, 1999 г.
  2. ^ Vauhkonen, PJ, Vauhkonen, М., Саволайнен, Т., & Kaipio, JP (1999). Трехмерная электроимпедансная томография на основе полной модели электрода. Биомедицинская инженерия, IEEE Transactions on, 46 (9), 1150–1160.
  3. ^ Polydorides N, Lionheart WRB, набор инструментов Matlab для трехмерной томографии электрического импеданса: вклад в проект программного обеспечения для электрического импеданса и диффузной оптической реконструкции, Meas. Sci. Technol. 13 (декабрь 2002 г.) 1871–1883 ​​гг.
  4. ^ Адлер и WRB Lionheart, Использование и злоупотребления EIDORS: расширяемая программная база для EIT, Physiol Meas 27, S25 – S42, 2006.
  5. ^ A. Biguri; Б. Грыхтол; А. Адлер; М. Сулеймани (2015). «Отслеживание движения границ и моделирование внешней формы при визуализации легких при EIT» (PDF) . Физиологические измерения . 36 (6): 1119–35. DOI : 10.1088 / 0967-3334 / 36/6/1119 . PMID  26007150 .
  6. ^ Мартин Проэнса и др. , Влияние движения сердца на оценку сердечного выброса с помощью электроимпедансной томографии: тематическое исследование Physiological Measurement 2015 36 1075
  7. ^ Кирилл Ю. Аристович и др. Визуализация быстрой электрической активности в головном мозге с помощью электроимпедансной томографии NeuroImage 2016 124 204
  8. ^ Hun Wi et al. Визуализация изменений температуры и свойств тканей в режиме реального времени во время радиочастотной абляции: модель ex vivo с использованием взвешенной разности частот Bioelectromagnetics 2015 36 277
  9. ^ Кент Вей и др. , ITS Reconstruction Tool-Suite: пакет обратных алгоритмов для промышленной томографии. Flow Measurement and Instrumentation 2015 46 292
  10. ^ Сьюз-Энн Кортеланд и Тимо Хеймоваара, Количественное обратное моделирование цилиндрического объекта в лаборатории с использованием ERT: Анализ ошибок Журнал прикладной геофизики 2015
  11. ^ Джерард Дж. Галло и Эрик Т. Тостенсон Обнаружение пространственных повреждений в электрически анизотропных композитах, армированных волокном, с использованием сетей углеродных нанотрубок Composite Structures 2015

внешние ссылки