Takaisin

Tilastollinen lähestymistapa auttaa parantamaan tomografiakuvan laatua

Väitös sovelletun fysiikan alalta
Väittelijä:  MSc Gerardo Del Muro González
Aika ja paikka 8.12.2017 klo 12, SN200, Snellmania, Kuopion kampus

MSc Gerardo Del Muro González on tutkinut väitöskirjatyössään kokonaisvariaatioon (Total Variation, TV) pohjautuvia priorimalleja rekonstruoitavan tomografiakuvan laadun parantamiseksi. Väitöskirjatyön tulokset osoittavat, että tutkitut priorimallit poistavat rekonstruoiduista kuvista niissä usein ilmeneviä voimakkaasti oskilloivia virheitä, säilyttäen kuitenkin oletetut jyrkät admittiivisuuden muutokset materiaalien rajapinnoilla.  

Impedanssitomografiassa (Electrical Impedance Tomography, EIT) tavoitteena on ratkaista tutkittavan kohteen sisäinen sähkönjohtavuus ja sähköinen permittiivisyys (admittiivisuus) jännitemittauksiin, tunnettuun virran syöttöön ja tunnetun kohteen geometriaan perustuen. Ratkaistavana olevan ongelman huonokuntoisuudesta johtuen rekonstruoidun tomografiakuvan laatu riippuu paljolti käytetyn prioritiedon (etukäteistiedon) hyvyydestä.

Niin kutsutussa Bayesilaisessa lähestymistavassa EIT:n käänteisongelma, eli tomografisen kuvan rekonstruointi, formuloidaan hyödyntäen tilastollista lähestymistapaa. Tässä lähestymistavassa huomioidaan sekä tuntemattoman admittiivisuuden prioritieto että mittauskohinan statistiikka. Prioritietona voidaan käyttää esimerkiksi olettamaa jyrkistä admittiivisuuden muutoksista eri materiaalien yhtymäkohdissa.

MSc Gerardo Del Muro Gonzálezin sovelletun fysiikan alaan kuuluva väitöskirja Edge-promoting priors in electrical impedance tomography (Jyrkkiä muutoksia suosivat priorit impedanssitomografiassa) tarkastetaan Luonnontieteiden ja metsätieteiden tiedekunnassa. Vastaväittäjänä tilaisuudessa toimii professori Daniel Watzenig, Institute of Electrical Measurement, Graz University of Technology, Itävalta ja kustoksena professori Marko Vauhkonen, Itä-Suomen yliopisto.

Väittelijän painolaatuinen kuva on osoitteessa https://kuvapankki.uef.fi/A/UEF+kuvahakemisto/12563?encoding=UTF-8