Die Elektrische Impedanz-Tomographie (EIT) ist ein Verfahren, das einen elektrischen Wechselstrom als messbares Instrument benutzt. Dabei wird ein definiertes Wechselstromsignal über Elektroden an ein elektrisch leitfähiges Messobjekt angelegt, sodass über weitere an dem Messobjekt befindliche Elektroden abgeleitete Spannungspotentiale erfasst werden können. Hierdurch ergibt sich eine nicht lineare Abbildung des impedanzbehafteten Messobjekts, welche für verschiedene Anwendungen der EIT interpretiert werden kann. Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer generischen und mobil anwendbaren EIT-Hardware und die Evaluierung definierter Anwendungen. Die EIT wird dabei für drei Anwendungen evaluiert: die medizinische Bildgebung der Extremitäten, die zelluläre Bildgebung und die Erkennung von muskulärer Aktivität. Innerhalb der Arbeit ist aus Sicht der Hardware ein generisch anwendbares EIT-System entwickelt worden, welches eine hohe Messpräzision und aus medizinischer Sicht sichere Anwendung gewährleistet. Parallel ist eine besonders kompakte Bauform realisiert worden, sodass das System mobil genutzt werden kann. Für das Ausführen der Evaluation liegen auf Studien basierende Ergebnisse für die einzelnen Anwendungen vor. Dabei werden neben klassischen Rekonstruktions- und Klassifizierungsverfahren auch neuronale Netze aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz für die Interpretation der Daten genutzt. Die Ergebnisse der Evaluation zeigen, dass die EIT insbesondere für die Erkennung von muskulärer Aktivität geeignet ist. Sehr hohe Erkennungsraten bei der Anwendung für die Gestenerkennung und eine implementierte Augmented Reality-basierte Anwendung haben dieses Ergebnis bestätigt. In den bildgebenden Anwendungen werden zudem Ergebnisse erzielt, die im Rahmen dieser Arbeit gezeigt haben, dass eine Nutzung der entwickelten EIT-Hardware für diese Zwecke möglich ist.
Aktualisiert: 2022-12-30
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