Perbaikan Rekonstruksi Citra Electrical Impedance Tomography Menggunakan Algoritma Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique Dan K-Means Clustering

Fahrudin, Arfan Eko (2023) Perbaikan Rekonstruksi Citra Electrical Impedance Tomography Menggunakan Algoritma Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique Dan K-Means Clustering. Doctoral thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 01111960010002-Dissertation.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2025. Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Electrical Impedance Tomography (EIT) merupakan salah satu metode pencitraan non invasive yang terus dikembangkan untuk memperoleh peningkatan kualitas citra yang dihasilkan. Salah satu aspek yang dikembangkan adalah perangkat lunaknya. Dalam penelitian ini diusulkan metode baru untuk perbaikan citra EIT menggunakan kombinasi algoritma SART, K-means clustering dan amplitude constraint. Tahap pertama dari penelitian ini adalah pembuatan perangkat keras EIT. Tahap kedua dilanjutkan dengan simulasi rekonstruksi citra EIT dengan model fantom lingkaran dan kepala dengan metode rekonstruksi yang diusulkan. Selanjutnya, tahap ketiga yaitu rekonstruksi citra EIT dengan data eksperimen dari fantom tangki silinder dan fantom kepala. Berdasarkan hasil rekonstruksi citra dari proses simulasi ditunjukkan bahwa metode rekonstruksi kombinasi SART dan K-means clustering mempunyai hasil evaluasi Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structural Similarity Indices (SSIM) dan Normalized Root Mean Square Error (NRMSE) yang lebih baik dibanding hasil rekonstruksi dengan one-step Gauss Newton (GN), Total Variation-Iteratively Reweighted Least-Squares (TV-IRLS) dan SART-amplitude constraint. Hasil evaluasi melalui proses simulasi dengan model fantom lingkaran, diperoleh nilai PSNR, SSIM dan NRMSE masing-masing adalah 24,24; 0,94 dan 0,04, sedangkan nilai PSNR, SSIM dan NRMSE masing-masing untuk fantom kepala I adalah 23,72; 0,96 dan 0,08; dan untuk fantom kepala II adalah 26,35; 0,99 dan 0,04. Dari data eksperimen dipertlihatkan bahwa objek anomali pada citra rekonstruksi terlihat lebih jelas dibanding dengan hasil rekonstruksi denga metode pembanding serta posisi objek anomali yang secara visual sesuai dengan citra acuannya. Hasil yang didapat ini menunjukkan bahwa sistem perangkat keras EIT yang dibuat telah mampu memberikan data pengukuran yang sesuai dengan kondisi objek sebenarnya dan mampu mendeteksi adanya perubahan impedansi karena adanya anomali dalam fantom. Hasil evaluasi waktu komputasi dengan data eksperimen dari fantom tangki silinder dan fantom kepala ditunjukkan bahwa metode rekonstruksi yang digunakan lebih singkat dibanding dengan metode pembanding, dengan waktu komputasi rata-rata dari masing-masing data eksperimen sebesar sebesar 1,99 detik dan 1.86 detik.
=================================================================================================================================
Electrical Impedance Tomography (EIT) is a non-invasive imaging method that continues to be developed to improve the quality of the resulting images. One of the aspects developed is the software. This research proposes a new method for improving EIT images using the SART algorithm, K-means clustering, and amplitude constraints. The first stage of this research is the manufacture of EIT hardware. The second stage continues with the simulation of EIT image reconstruction with circle and head phantom models using the proposed reconstruction method. Furthermore, the third stage is the reconstruction of the EIT image with experimental data from the cylinder tank phantom and head phantom. Based on the results of image reconstruction from the simulation process, it is shown that combination of SART and K-means clustering reconstruction method has the best Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structural Similarity Indices (SSIM) and Normalized Root Mean Square Error (NRMSE) evaluation results compared to the one-step Gauss-Newton (GN), Total Variation-Iteratively Reweighted Least-Squares (TV-IRLS) and SART-amplitude constraint reconstruction results. The evaluation results through a simulation process with a circle phantom model, the PSNR, SSIM, and NRMSE values obtained were 24,24; 0,94 and 0,04 while the PSNR, SSIM, and NRMSE values for head phantom I obtained were 23,72; 0,96 and 0,08 and for the phantom head II were 26,35; 0,99 and 0,04. The experimental data shows that the anomalous object in the reconstructed image looks more clearly than the reconstruction results with the comparison method, and the position of the anomalous object visually matches the reference image. The results indicate that the EIT hardware system created has been able to provide measurement data that matches the actual object conditions and detect changes in impedance due to anomalies in the phantom. The results of evaluating computational time with experimental data from cylinder tank phantom and head phantom show that the reconstruction method is shorter than the comparison method, with an average computation time of 1,99 seconds and 1,86 seconds for each experimental data.

Item Type:	Thesis (Doctoral)
Uncontrolled Keywords:	Electrical Impedance Tomography (EIT), rekonstruksi citra, algoritma SART, fantom, image reconstruction, SART algorithm, K-means clustering, phantom
Subjects:	Q Science > QC Physics > QC610.3 Electric conductivity
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Physics > 45001-(S3) PhD Thesis
Depositing User:	Arfan Eko Fahrudin
Date Deposited:	07 Sep 2023 01:09
Last Modified:	07 Sep 2023 01:09
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/104933

Actions (login required)

View Item