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Programa doutoral em Ciências e Engenharia de Polímeros e Compósitos, A utilização de compósitos poliméricos, em aplicações estruturais avançadas nas indústrias aeroespacial e aeronáutica, sofreu um forte aumento nas últimas décadas. Estes materiais têm substituído os metais, com o objetivo de aumentar as propriedades mecânicas a uma baixa massa e, consequentemente, reduzir o consumo de combustível, emissões de CO2 e custos. Comparativamente aos metais, que geralmente falham devido a fadiga, a falha de materiais compósitos é ainda difícil de prever. Assim, as estruturas de compósito requerem o uso de fatores de segurança elevados, para obedecer às exigentes regras de segurança destas indústrias avançadas, o que dificulta o alcance do objetivo final de redução de massa. A monitorização da integridade das estruturas (SHM) é considerada uma abordagem válida para superar estes desafios, mas também para otimizar as operações de manutenção, em vez de seguir um cronograma predefinido de manutenções. Este trabalho estudou duas metodologias de SHM diferentes para detetar e localizar danos em compósitos poliméricos reforçados com fibra de carbono (CFRP). O trabalho inicial avaliou o uso de (1) sensores óticos de rede de Bragg (FBG) para monitorização do processamento e deteção de dano de impacto pouco visível (BVID) e a (2) capacidade de self-sensing dos CFRP para detetar BVID através de tomografia por impedância elétrica (EIT). Estes estudos foram conduzidos a nível laboratorial, em pequenas amostras de teste. A um segundo nível, este trabalho implementou um sistema SHM numa peça real de engenharia, um reservatório de pressão com invólucro compósito (COPV) para armazenamento de hidrogénio. Dada a maior maturidade e precisão dos sensores FBG, esta tecnologia foi escolhida para monitorizar a peça selecionada. Esta capacidade foi demonstrada pela monitorização dos processos de enrolamento e cura, de testes de impacto para demonstrar a deteção e localização de BVID e de testes de pressão cíclica, que se assemelham a ciclos de carga e descarga de combustível. Esta tese reporta também o desenvolvimento do COPV, a sua modelação por elementos finitos (FEM), fabricação e testes de rutura para validação da análise FEM., Polymer composites have had increased usage in the last few decades in highly advanced structural applications in aircraft and aerospace industries. These materials have been successfully used to replace metals, aiming to increase the mechanical properties at decreased weight and consequently, also reduce fuel consumption, CO2 emissions and costs. The failure mechanisms of composite materials are not yet as predictable as for isotropic materials, such as metals, which usually fail due to fatigue cracking. Thus, composite structures require the use of much higher safety factors, to accomplish the exigent safety rules of such advanced industries, which contradicts the ultimate purpose of using composites to reduce weight. Structural Health Monitoring (SHM) is considered a valid solution to overcome such challenges, but also to optimize maintenance operations as needed, instead of following a predefined maintenance schedule. This work studied two different SHM methodologies to detect and locate damage on Carbon Fibre Reinforced Polymer (CFRP) composites. The initial work assessed the use of (1) optical fire Bragg grating (FBG) sensors for processing monitoring and Barely Visible Impact Damage (BVID) detection and (2) the self-sensing capability of CFRP composites to detect BVID through the Electrical Impedance Tomography (EIT) technique. These studies were conducted at laboratory level on small coupon test specimens. At a second level, this work implemented a SHM system on a real-life engineering part, a Composite Overwrapped Pressure Vessel (COPV) for hydrogen storage to be used in a fuel-cell system for an Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Given the higher maturity and accuracy of FBG sensors over selfsensing EIT, FBG sensors technology was chosen to monitor the full life cycle of the selected part. This capability was demonstrated by monitoring the winding and curing processes, through dropweight impact testing to demonstrate the capability of BVID detection and localisation, and through pressure cycling testing to resemble the real-life operational charge and discharging cycles of a COPV. This thesis also reports the development of the COPV through Finite Element Modelling (FEM) analysis, its manufacturing process and burst pressure testing for FEM analysis validation., I would like to thank ESA for the grant number 4000123315/18/NL/MH/mg, under the Networking/Partnering Initiative (NPI) program, the European Regional Development Fund for the grant number NORTE-01-0145-FEDER-000015 and the European Union’s Portugal 2020 program for the founding of ACE project, that allowed me to conduct this dissertation.

Orientador: Professor Doutor Fernando Silva de Moura Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, programa de Pós-graduação em Engenharia Biomédica, 2020. Neste trabalho e proposta a construcao de fontes de corrente monopolar e bipolar para utilizacao em tomografo de impedancia eletrica, cujo elemento amplificador principal e um amplificador de instrumentacao (part number AD8250) da Analog Devices na configuracao de buffer de corrente. Estas fontes sao estaveis e de facil calibracao, pois aproveitam os resistores internos do amplificador AD8250. A impedancia de saida da fonte de corrente depende apenas da relacao entre os resistores internos de 10k¿¶ do AD8250, os quais sao resistores precisos. A intensidade da corrente de saida e ajustada pelo ganho do amplificador de instrumentacao via estrapes e atraves de um resistor externo. As fontes de corrente apresentam duas entradas, permitindo a aplicacao de dois sinais de frequencias diferentes, sem a necessidade de um somador de sinais. Por fim, como o ganho do conjunto amplificador de instrumentacao, multiplexador e cabo coaxial de saida dependem da frequencia, propoe-se a utilizacao de uma rede RC em paralelo no lugar do resistor de ajuste de ganho para compensar a queda do ganho com a frequencia e melhorar a impedancia de saida e resposta de corrente com relacao ao aumento de frequencia e de carga. It is proposed in this work the construction of monopolar and bipolar current sources for use in the electrical impedance tomography, whose main component is the Analog Devices (AD8250 part number) instrumentation amplifier in buffer configuration. These sources are stable and easy to calibrate as they are used on the internal resistors of the AD8250 amplifier. The current source output impedance depends only on the relationship between the AD8250's 10kÙ internal resistors, which are the precise resistors. The output current intensity is adjusted by the gain of the instrumentation amplifier through straps and through an external resistor. As current sources have two inputs, allow the application of two different frequency signals, without the need for a sum of signals. Finally, since the gain of the instrumentation amplifier, multiplexer, and output coaxial cable is frequency dependent, we proposed to use a parallel RC network in place of the gain adjustment resistor to compensate for the drop in gain with the frequency and improve output impedance and current response with respect to frequency and load increase.

CAPES A Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) é uma técnica de imageamento baseada na aplicação de uma corrente elétrica alternada em eletrodos posicionados na superfície do domínio, também responsáveis pela medição do potencial elétrico resultante. As principais vantagens da TIE são a portabilidade, o baixo custo associado e a não utilização da radiação ionizante. A reconstrução de suas imagens depende da resolução dos problemas direto e inverso, sendo o último um problema não linear e mal-posto. Por isso, diversos métodos de reconstrução têm sido desenvolvidos. Neste trabalho é proposta uma nova abordagem: o uso de Redes Artificiais Neurais de pesos aleatórios, especialmente Máquinas de aprendizado extremo (ELM), para aproximar sinogramas a partir de dados de potenciais elétricos e, assim, utilizar o algoritmo clássico de Retroprojeção para reconstrução da imagem. O banco de imagens sintéticas de TIE e suas reconstruções foram implementados em ambiente de GNU/Octave e as ELMs foram treinadas com 4000 imagens. De forma qualitativa, as imagens reconstruídas com as ELMs foram comparadas com as imagens originais e com as reconstruções a partir da direta aplicação do algoritmo de Retroprojeção, apresentando alta similaridade neste último caso. Os resultados também foram analisados quantitativamente com o Índice de Similaridade Estrutural e com a Relação Sinal-Ruído de pico, comprovando a consistência dos resultados. Electrical Impedance Tomography (EIT) is an image technique based on the application of an alternating electrical current on electrodes placed on the surface of the domain, which are also responsible for measuring the resulting electrical potentials. EIT main advantages are portability, low cost and non-use of ionizing radiation. EIT image reconstruction depends on the resolution of the direct and inverse problems, which is non-linear and ill-posed. Thereby, several reconstruction methods have been developed. In this work we propose a new approach: the use of random-weigthed neural networks, specially Extreme Learning Machines (ELM), to approximate sinograms from electrical potential data and, therefore, use the classical Backprojection algorithm for image reconstruction. The synthetic images data and all reconstructions were implemented in GNU/Octave environment, and ELMs were trained with 4000 images. Qualitatively, reconstructed images with ELMs were compared with original images and with reconstructions from direct application of Backprojection algorithm, showing high similarity in the last case. Results were also analyzed quantitatively with Structural Similarity Index Results and Peak Signal-to-noise ratio, proving the consistency of the results.

Orientador: Prof. Dr. Fernando Silva de Moura Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, São Bernardo do Campo, 2019. A monitoração contínua da hemodinâmica encefálica é importante para que alterações no fluxo sanguíneo cerebral saudável sejam rapidamente detectadas, agilizando a tomada de decisão do médico no tratamento do paciente. Este trabalho parte da hipótese de que as mudanças de resistividade na cabeça podem ser detectadas pela Tomografia por Impedância Elétrica, seja como decorrência da característica pulsátil do sangue nas artérias ou de condições patológicas como a presença de uma região isquêmica ou de uma região hemorrágica no cérebro. Para tal fim, foi desenvolvido um modelo dinâmico da circulação cerebral capaz de retratar as variações de resistividades nas artérias dentro de um ciclo cardíaco. Esse modelo computacional foi utilizado como informação a priori em algoritmos de geração de imagens para indivíduos saudáveis, isquêmicos e hemorrágicos e, em todos os casos, as imagens geradas com essa informação foram melhores do que sem ela, sendo possível identificar casos de hemorragia e isquemia, preexistentes ou não. Continuous encephalic hemodynamics monitoring is important for quick detection in healthy cerebral blood flow changes, speeding up physician's decision-making regarding patient treatment. The present work is based on the hypothesis that head resistivity changes can be detected by Electrical Impedance Tomography, whether it is the pulsatile characteristic of the blood in the arteries or by pathological conditions such as the presence of an ischemic region or a hemorrhagic region in the brain. A dynamic numerical model of the cerebral circulation was developed capable of represent resistivity changes in the arteries over a cardiac cycle. This model was employed as prior information to image generation algorithms for healthy, ischemic and hemorrhagic patients and, in every case, the images reconstructed with the information were better tahn without it, being possible to detect hemorrhagia or ischemia as preexisting conditions or not.

A Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) é uma tecnologia não invasiva e livre de radiações ionizantes para aquisição de imagens tomográficas. Ela se baseia na aplicação de um padrão de corrente elétrica alternada de baixa amplitude e alta frequência, através de eletrodos dispostos em torno da superfície da seção do corpo, e na medição do potencial resultante nos eletrodos. As imagens de TIE são a reconstrução computacional do mapeamento estimado das condutividades ou permissividades elétricas do interior da seção do corpo, calculadas a partir da relação entre os dados de excitação e os dados de resposta. Apesar de ainda apresentar baixa resolução e reconstrução lenta se comparadas a outras técnicas de tomografia utilizadas, possui vantagens que tornam viável sua aplicação clínica e pesquisas na área. A proposta do presente trabalho é o desenvolvimento de um protótipo de baixo custo baseado no paradigma Open Hardware fundamentado em plataforma microcontrolada para posterior utilização na geração de dados para aplicação de algoritmos de reconstrução a partir de uma imagem real. Electrical Impedance Tomography (TIE) is a non-invasive and ionizing radiation-free technology for the acquisition of tomographic images. It is based on the application of an alternating current pattern of low amplitude and high frequency, through electrodes arranged around the surface of the section of the body, and in the measurement of the resulting potential in the electrodes. The TIE images are the computational reconstruction of the estimated mapping of the electric conductivities or permissivities of the interior of the body section, calculated from the relation between the excitation data and the response data. Despite still low resolution and slow reconstruction compared to other tomography techniques used, it has advantages that make its clinical application and research in the area viable. The proposal of the present work is the development of a low cost prototype based on the Open Hardware paradigm based on a microcontroled platform for later use in the generation of data for the application of reconstruction algorithms from a real image.

FACEPE A Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) é uma técnica de imagem não invasiva e livre de radiações ionizantes. Sua realização dar-se através de um conjunto de eletrodos dispostos na superfície do objeto ao qual se quer imagear. Pelos eletrodos é aplicado uma corrente elétrica de baixa amplitude, e em seguida, os potenciais elétricos resultantes à excitação são medidos. Em um algoritmo de reconstrução os dados de corrente e potenciais elétricos são usados para estimar a distribuição de condutividade interna do objeto à qual pode ser representada por uma imagem. O problema de reconstrução de imagens de TIE consiste na solução dos problemas direto e inverso. No problema direto é determinado os potenciais elétricos internos e de superfície da seção do objeto a partir do padrão de excitação de corrente e da distribuição de condutividade interna do domínio. Sendo tal problema, resolvido através do método dos elementos finitos. Por outro lado, a estimação da distribuição de condutividade elétrica do interior da seção do corpo a partir das medições da resposta a excitação é, matematicamente, um problema inverso, mal posto e mal condicionado. Sendo um problema complexo, de alto custo computacional, e que ainda obtém imagens de contorno suave e de baixa resolução. Uma das formas de reconstrução de TIE é através de métodos iterativos de otimização, onde o problema direto é chamado frequentemente. Este trabalho propõe a reconstrução de imagens de TIE como um método de otimização utilizando algoritmos evolucionários e bioinspirados da Inteligência Computacional tendo o Erro Médio Quadrático como função objetivo a ser minimizada. As técnicas consideradas foram: Algoritmos genéticos, Evolução Diferencial, Busca por Cardumes de Peixes e Busca por cardumes de peixes baseada em densidade, além da implementação da Busca não-cega à Busca por Cardumes de Peixes. Os algoritmos de reconstrução foram implementados em MATLAB e fazendo uso do software de código aberto EIDORS. Os experimentos foram realizados utilizando imagens padrão ouro de duas malhas de elementos finitos. De forma qualitativa as imagens obtidas foram comparadas com as imagens padrão ouro consideradas, enquanto que de forma quantitativa foi avaliado os gráficos da queda do erro em função do número de avaliações da função e pelo número de iterações dos algoritmos. As melhores imagens foram obtidas pela busca por cardume de peixes com a busca não-cega, no entanto, os menores tempos de reconstrução foram obtidos pela evolução diferencial e algoritmos genéticos. Electrical Impedance Tomography (EIT) is a noninvasive imaging technique and free of ionizing radiation. Its implementation is given through a set of electrodes placed on object surface to be imaged. By the electrodes, a low amplitude electric current is applied, then, the resultant electric potential to the excitation is measured. In a reconstruction algorithm, the data of the current and electrical potentials are used to estimate the intern conductivity distribution of the object which it can be represented by an image. The reconstruction problem of EIT images consists in to solve the direct and inverse problems. In the direct problem is determined the intern and surface electrical potentials of the object section from the excitation pattern of electric current and the intern conductivity distribution. Such problem is resolved by the finite elements method. On the other hand, the estimation of the electrical conductivity distribution of the interior of the body section from the measures of the response to the excitation is, mathematically, an inverse problem, ill-posed and ill-conditioned. Being a complex problem, of high computational cost, and still obtains low-resolution and soft-contour images. One of the ways to reconstruct EIT images is trough iterative optimization methods, which the direct problem is used often. This work proposes the EIT image reconstruction as an optimization method using evolutionary and bioinspired algorithms from Computational Intelligence having the Root Mean Squared Error as objective function to be minimized. The techniques considered were: Genetic Algorithm, Differential Evolution, Fish School Search and Density based on Fish School Search, beyond the implementation of the Non-Blind Search to Fish School Search. The reconstruction algorithms were implemented in MATLAB using the open-source software EIDORS. Experiments were made using ground-truth images of two finite elements meshes. Qualitatively the images obtained were compared with the ground-truth images considered, whereas quantitatively were considered the graphics of the root-mean-squared error in function of the number of evaluations of objective function and in function of the number of iterations of the algorithms. The best images were obtained by the fish school search with non-blind search, however, the smallest reconstruction time were obtained by differential evolution and genetic algorithms.

Este trabalho apresenta o desenvolvimento, simulações e verificações de funcionamento de um protótipo para o estudo da tomografia por impedância elétrica. Na modelagem do sistema, considerou-se a utilização do dispositivo de aquisição NI PXIe-6363 e de um objeto simulador preenchido por uma solução de cloreto de potássio. Para atingir o objetivo proposto, foram projetados um circuito fonte de corrente, com base na topologia Howland, e um circuito demultiplexador de dezesseis canais. Também foram elaborados um algoritmo de aquisição e de ajuste de curvas para os sinais adquiridos do objeto simulador, um algoritmo para reconstrução da imagem utilizando o software Electrical Impedance Tomography and Diffuse Optical Tomography Reconstruction e um algoritmo para o gerenciamento do sistema. Primeiramente, os circuitos foram simulados e montados em uma placa de circuito impresso. Simulações e testes na placa da fonte de corrente foram realizados com objetivo de analisar o comportamento da corrente de saída. Testes na placa do circuito de chaveamento foram executados para verificar sua influência sobre a corrente fornecida pela fonte de corrente ao sistema. Para a validação do algoritmo de ajuste de curvas, utilizou-se o ruído branco gaussiano. Por fim, o desempenho do protótipo proposto foi avaliado a partir das imagens reconstruídas. Considerando-se a qualidade observada dessas imagens, conclui-se que o protótipo é um sistema otimizado para a obtenção de imagens relacionadas à biologia, medicina, engenharia e outras áreas cujo interesse envolva a imagem de pequenos corpos. This work presents design, simulation, and performance associated to a prototype in a way to study the tomography by electrical impedance. In order to model this system is used a NI PXIe-6363 acquisition device and a phantom filled with potassium chloride solution. To achieve the proposed objective, an electric current pump based on the Howland topology and a sixteen-channel demultiplexer circuit were designed. Was also developed algorithms in order to carrier out data acquisition, curves fitting, image reconstruction, and a system control. Images reconstruction were accomplished using free software denominated Electrical Impedance Tomography and Diffuse Optical Tomography Reconstruction. Simulations and tests on the current pump board were performed to analyze if the output current is constant. Tests on the switching circuit board were performed to check its influence on the current supplied by the current source to the system. To check the performance curve fitting algorithm was used to white Gaussian noise. Finally, the performance of the proposed prototype was evaluated from the reconstructed images. Considering the quality of these images, we conclude that the prototype is an optimized system for obtaining images related to biology, medicine, engineering, and other areas whose interest involves the image of small bodies.

CAPES A Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) é uma técnica que visa reconstruir imagens do interior de um corpo de forma não-invasiva e não-destrutiva. Com base na aplicação de corrente elétrica e na medição dos potenciais de borda do corpo, feita através de eletrodos, um algoritmo de reconstrução de imagens de TIE gera o mapa de condutividade elétrica do interior deste corpo. Diversos métodos são aplicados para gerar imagens de TIE, porém ainda são geradas imagens de contorno suave. Isto acontece devido à natureza matemática do problema de reconstrução da TIE como um problema mal-posto e mal-condicionado. Isto significa que não existe uma distribuição de condutividade interna exata para uma determinada distribuição de potenciais de borda. A TIE é governada matematicamente pela equação de Poisson e a geração da imagem envolve a resolução iterativa de um problema direto, que trata da obtenção dos potenciais de borda a partir de uma distribuição interna de condutividade. O problema direto, neste trabalho, foi aplicado através do Método dos Elementos Finitos. Desta forma, é possível aplicar técnicas de busca e otimização que objetivam minimizar o erro médio quadrático relativo (função objetivo) entre os potenciais de borda mensurados no corpo (imagem ouro) e os potencias gerados pela resolução do problema direto de um candidato à solução. Assim, o objetivo deste trabalho foi construir uma ferramenta computacional baseada em algoritmos de busca e otimização híbridos, com destaque para a Evolução Diferencial, a fim de reconstruir imagens de TIE. Para efeitos de comparação também foram utilizados para gerar imagens de TIE: Algoritmos Genéticos, Otimização por Enxame de Partículas e Recozimento Simulado. As simulações foram feitas no EIDORS, uma ferramenta usada em MatLab/ GNU Octave com código aberto voltada para a comunidade de TIE. Os experimentos foram feitos utilizando três diferentes configurações de imagens ouro (fantomas). As análises foram feitas de duas formas, sendo elas, qualitativa: na forma de o quão as imagens geradas pela técnica de otimização são parecidas com seu respectivo fantoma; quantitativa: tempo computacional, através da evolução do erro relativo calculado pela função objetivo do melhor candidato à solução ao longo do tempo de reconstrução das imagens de TIE; e custo computacional, através da avaliação da evolução do erro relativo ao longo da quantidade de cálculos da função objetivo pelo algoritmo. Foram gerados resultados para Algoritmos Genéticos, cinco versões clássicas de Evolução Diferencial, versão modificada de Evolução Diferencial, Otimização por Enxame de Partículas, Recozimento Simulado e três novas técnicas híbridas baseadas em Evolução Diferencial propostas neste trabalho. De acordo com os resultados obtidos, vemos que todas as técnicas híbridas foram eficientes para resolução do problema da TIE, obtendo bons resultados qualitativos e quantitativos desde 50 iterações destes algoritmos. Porém, merece destacar o rendimento do algoritmo obtido pela hibridização da Evolução Diferencial e Recozimento Simulado por ser a técnica aqui proposta mais promissora na reconstrução de imagens de TIE, onde mostrou ser mais rápida e menos custosa computacionalmente do que as outras técnicas propostas. Os resultados desta pesquisa geraram diversas contribuições na forma de artigos publicados em eventos nacionais e internacionais. Electrical Impedance Tomography (EIT) is a technique that aim to reconstruct images of the interior of a body in a non-invasive and non-destructive form. Based on the application of the electrical current and on the measurement of the body’s edge electrical potential, made through of electrodes, an EIT image reconstruction algorithm generates the conductivity distribution map of this body’s interior. Several methods are applied to generate EIT images; however, they are still generated smooth contour images. This is due of the mathematical nature of EIT reconstruction problem as an ill-posed and ill-conditioned problem. Thus, there is not an exact internal conductivity distribution for one determinate edge potential distribution. The EIT is ruled mathematically by Poisson’s equations, and the image generation involves an iterative resolution of a direct problem, that treats the obtainment of the edge potentials through of an internal distribution of conductivity. The direct problem, in this dissertation, was applied through of Finite Elements Method. Thereby, is possible to apply search and optimization techniques that aim to minimize the mean square error relative (objective function) between the edge potentials measured in the body (gold image) and the potential generated by the resolution of the direct problem of a solution candidate. Thus, the goal of this work was to construct a computational tool based in hybrid search and optimization algorithms, highlighting the Differential Evolution, in order to reconstruct EIT images. For comparison, it was also used to generate EIT images: Genetic Algorithm, Particle Optimization Swarm and Simulated Annealing. The simulations were made in EIDORS, a tool used in MatLab/GNU Octave open source toward the TIE community. The experiments were performed using three different configurations of gold images (phantoms). The analyzes were done in two ways, as follows, qualitative: in the form of how the images generated by the optimization technique are similar to their respective phantom; quantitative: computational time, by the evolution of the relative error calculated for the objective function of the best candidate to the solution over time the EIT images reconstruction; and computational cost, by evaluating the evolution of the relative error over the amount of calculations of the objective functions by the algorithm. Results were generated for Genetic Algorithms, five classical versions of Differential Evolution, modified version of the Differential Evolution, Particle Optimization Swarm, Simulated Annealing and three new hybrid techniques based in Differential Evolution proposed in this work. According to the results obtained, we see that all hybrid techniques were efficient in solving the EIT problem, getting good qualitative and quantitative results from 50 iterations of these algorithms. Nevertheless, it deserves highlight the algorithm performance obtained by hybridization of Differential Evolution and Simulated Annealing to be the most promising technique here proposed to reconstruct EIT images, which proved to be faster and less expensive computationally than other proposed techniques. The results of this research generate several contributions in the form of published paper in national and international events.

FACEPE A Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) é uma técnica que visa reconstruir imagens do interior de um corpo de forma não invasiva. Esta reconstrução é feita com base nas propriedades elétricas de condutividade do interior deste corpo. Com base na aplicação e medida dos potenciais da borda do corpo, feita através de eletrodos, um algoritmo de reconstrução de imagens gera a imagem do interior deste corpo. Diversos métodos são aplicados para gerar imagens de TIE, porém ainda são geradas imagens de contorno suave. Isto acontece por causa da natureza matemática do problema de reconstrução da TIE como um problema mal posto e mal condicionado. Isto significa que não existe uma distribuição de condutividade interna exata para uma determinada distribuição de potenciais de borda. A TIE é governada matematicamente pela equação de Poisson e a geração da imagem envolve a resolução de um problema direto, que trata da obtenção dos potenciais de borda a partir de uma distribuição interna de condutividade. O problema direto, neste trabalho, foi aplicado através do método dos elementos finitos. Desta forma é possível aplicar técnicas de busca e otimização que objetivam minimizar a distância euclidiana entre os potenciais de borda mensurados no corpo e os potencias gerados pela resolução do problema direto de um candidato à solução. Devido ao fato deste trabalho ser baseado em simulações, os potenciais de borda buscados foram gerados através da simulação de objetos localizados no centro, borda e entre o centro e a borda e seus respectivos potenciais de borda. Desta forma o objetivo deste trabalho foi construir uma ferramenta computacional baseada em algoritmos de busca e otimização, desde os bioinspirados até os evolucionários, com destaque para o método dialético de otimização, para fazer reconstrução de imagens de Tomografia por impedância elétrica. Para efeitos de comparação também foram utilizados para gerar imagens: Algoritmos Genéticos, Evolução Diferencial e Otimização por Enxame de Partículas. As simulações foram feitas no EIDORS, uma ferramenta MatLab e GNUOctave de código aberto voltada para a comunidade de TIE. Os experimentos foram feitos utilizando três diferentes configurações de objetos de estudo (fantomas). As análises foram feitas de três formas, sendo elas, qualitativa: na forma de o quão as imagens geradas são parecidas com seu respectivo fantoma; quantitativa: com base na evolução do erro relativo calculado pela função objetivo do melhor candidato à solução ao longo das interações; e, ainda, de custo computacional, através da avaliação da evolução do erro relativo ao longo da quantidade de cálculos da função objetivo pelo algoritmo. Foram gerados resultados para Algoritmos Genéticos com busca guiada, cinco versões de Evolução diferencial e duas versões de Otimização por enxame de Partículas. De acordo com os resultados obtidos Método Dialético Objetivo mostrou ter a capacidade de encontrar um valor de erro menor em menos iterações do que as outras técnicas propostas além de ser mais rápido devido ao fato de a quantidade de polos ir diminuindo de acordo com as fases históricas, exigindo menos esforço computacional por iteração. Os resultados desta pesquisa geraram diversas contribuições na forma de artigos publicados em eventos nacionais e internacionais. The Electrical Impedance Tomography is a technique that aims to reconstruct images of the inside of a body non-invasively. This reconstruction is based on the electrical properties inside the conductivity of this domain. Based on measurements of the potential edge made through electrodes, an image reconstruction algorithm generates the domain inside the image. Several methods are applied to generate TIE images, but are still generated smooth contour images. This happens because of the mathematical nature of TIE reconstruction problem as an ill-posed and ill-conditioned problem. This means that there is no exact solution to a certain internal conductivity distribution. The TIE is mathematically governed by the Poisson equation and the image generation involves solving a direct problem, which deals with obtaining the edge of potential from an internal distribution of known conductivity. This achievement was made in this study through the finite element method. This way you can apply search and optimization techniques that aim to minimize the Euclidean distance between the edge of potential measured in the body and the potential generated by the resolution of the direct problem of a solution to the candidate. Because this work is based on simulations, the potential of border searches were made by simulating objects located in the center, edge and between the center and the edge and their potential edge respective. Therefore, the objective of this work was to build a computational tool based on search and optimization algorithms, since the bioinspired to the evolutionary, especially the dialectical method optimization, to make reconstruction tomography images by electrical impedance. For comparison, were also used to generate these images: Genetic Algorithms, Differential Evolution and optimization by particle swarm. The simulations were made in EIDORS a MatLab and GNUOctave tool open source toward the TIE community. The experiments were performed using three different configurations of objects of study (phantoms). The analyzes were done in a qualitative way: in the form of how the generated images are similar to their respective phantom; quantitative: based on the evolution of the relative error calculated by the objective function of the best candidate to the solution over the interactions; and also computational cost, by assessing the evolution of the relative error over the amount of computation of the objective function by the algorithm. Results were generated for Genetic Algorithms with guided search, five versions of differential evolution and two versions of Particle Swarm Optimization. According to the results obtained dialectic method showed order to be able to find a smallest error value in fewer iterations than other proposed techniques besides being faster due to the fact that the number of poles tendency to decrease in accordance with the historical phases , requiring less computational effort per iteration. The results of this research have generated several contributions in the form of articles published in national and international events.

Este trabalho apresenta os procedimentos para obter um sistema de hardware e software para Tomografia por Impedância Elétrica (TIE). Estes procedimentos servirão aos pesquisadores como um roteiro a seguir para montagem da instrumentação e dos algoritmos de reconstrução. Uma revisão bibliográfica completa sobre o que já foi feito na área e as dificuldades existentes a respeito dos sistemas de TIE é mostrada. Como a Tomografia por Impedância Elétrica é uma técnica relativamente nova, ainda existe muito a ser pesquisado para melhorar a qualidade final da imagem, e como a matemática que resolve o problema já é conhecida, embora ainda haja melhorias a ser feita, a maior parte do trabalho é voltado para o desenvolvimento da instrumentação, que deve ser rigorosamente precisa para evitar ruídos e dados imprecisos. Para isso muito pode ser feito pelo hardware, como o aperfeiçoamento da fonte injetora de corrente, instalação de circuitos extras, como circuito de impedância negativa, para evitar a impedância de contato dos eletrodos, sistemas de amplificação, circuito conversor tensão-corrente, etc. Para o software do sistema, será usado o Labview para rodar o algoritmo de aquisição e conversão dos dados analógicos em forma digital e o Matlab, que roda os códigos do EIDORS. Os instrumentos usados neste projeto foram testados em um corpo de provas homogêneo e não homogêneo. Para excitação do sistema foi usado um gerador de sinais, com frequência de 5 kHz e amplitude de -5 V a +5 V. A conversão dos sinais analógicos é feita por um ADC NI PXIe-6363, controlado pelo PC NI PXIe-8135. This research presents the procedures to obtain a hardware and software system for Electrical Impedance Tomography (EIT). These procedures will work as a script for the method of assembly of instrumentation and the reconstruction algorithms. A complete biographic review about what was already done on the field of EIT and all the difficulties with the systems are shown. As the Electrical Impedance Tomography is a relatively new technique, we still have a lot to discover to make a better final image quality, and, as the mathematic that solves is already known, although it still can be improved, the biggest part of the research is about instrumentation development. It must be rigorously right to avoid noises and incorrect results. Because of that, a lot can be done for the hardware, like upgrade the source current, install extra circuits – for example, a negative impedance circuit to avoid the electrodes contact impedance - amplification systems, voltage-current converter circuit. For the system software, will be used the Labview to run the acquisition and conversion algorithm of the analogical data in digital form, and the Matlab to run the EIDORS codes. The instruments used on this project were tested in a homogeny and not homogeny phantom. For the system excitement, was used a signal generator with 5 kHZ frequency and from -5 V to +5 V amplitude. The analogical signals conversion is made by an ADC NI PXIe-6363, controlled by a PC NI PCIe-8135.

O presente trabalho descreve um estudo sobre a metodologia matemática para a solução do problema direto e inverso na Tomografia por Impedância Elétrica. Este estudo foi motivado pela necessidade de compreender o problema inverso e sua utilidade na formação de imagens por Tomografia por Impedância Elétrica. O entendimento deste estudo possibilitou constatar, através de equações e programas, a identificação das estruturas internas que constituem um corpo. Para isto, primeiramente, é preciso conhecer os potencias elétricos adquiridos nas fronteiras do corpo. Estes potenciais são adquiridos pela aplicação de uma corrente elétrica e resolvidos matematicamente pelo problema direto através da equação de Laplace. O Método dos Elementos Finitos em conjunção com as equações oriundas do eletromagnetismo é utilizado para resolver o problema direto. O software EIDORS, contudo, através dos conceitos de problema direto e inverso, reconstrói imagens de Tomografia por Impedância Elétrica que possibilitam visualizar e comparar diferentes métodos de resolução do problema inverso para reconstrução de estruturas internas. Os métodos de Tikhonov, Noser, Laplace, Hiperparamétrico e Variação Total foram utilizados para obter uma solução aproximada (regularizada) para o problema de identificação. Na Tomografia por Impedância Elétrica, com as condições de contorno preestabelecidas de corrente elétricas e regiões definidas, o método hiperparamétrico apresentou uma solução aproximada mais adequada para reconstrução da imagem. This paper describes a study on the mathematical methodology for solving the direct and inverse problem in Electrical Impedance Tomography. This study was motivated by the need to understand the inverse problem and its usefulness in imaging by Electrical Impedance Tomography. Understanding this study finds possible through equations and programs, identification of internal structures that constitute a body. For this, first one must know the electrical potential acquired the borders of the body. These potentials are obtained by applying an electric current and solved mathematically by the direct problem by the Laplace equation. The Finite Element Method in conjunction with the equations derived electromagnetism is used to solve the direct problem. The EIDORS software, however, through the concepts of direct and inverse problem reconstructs images of Electrical Impedance Tomography which allow to view and compare different methods of solving the inverse problem for reconstruction of internal structures. The methods of Tikhonov, Noser, Laplace, and Change Total Hiperparamétrico were used to obtain an approximate solution (regularized) for the identification problem. In Electrical Impedance Tomography with predetermined boundary conditions of electric current and defined regions, the hiperparamétrico method showed a better approximate solution for image reconstruction.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior A construção de imagens associadas à distribuição de condutividades no interior de um meio condutor a partir de injeção de corrente elétrica e medidas de potencial no contorno externo do corpo é uma técnica conhecida como tomografia por impedância elétrica. É um problema inverso que tem sido estudado visando aplicações biomédicas, monitoramento de processos industriais e investigação geofísica. Em alguns casos, é possível levar em consideração informações conhecidas sobre o domínio do corpo no processo de construção da imagem, recaindo no problema da detecção de inclusões que é o problema efetivamente tratado neste trabalho. Este problema pode ser resolvido por meio da minimização de uma função da diferença entre potenciais medidos no contorno e calculados para uma dada distribuição de condutividades. O presente trabalho desenvolve uma estratégia para a solução deste problema baseada na parametrização da geometria do contorno das inclusões cujas formas e dimensões se pretende determinar. O problema de minimização é resolvido por meio do Método de Levenberg-Marquardt e o problema direto via Método dos Elementos de Contorno. Para avaliar o desempenho da estratégia proposta são apresentados resultados numéricos envolvendo contornos definidos por splines, problemas com a presença de ruído nas medidas, avaliação de protocolos de injeção de corrente e medição de potencial elétrico e ainda uma aplicação voltada ao monitoramento cardíaco. The images reconstruction of the conductivity distribution inside a conductive body based on electrical current injection and potential measurements on the outer boundary of this body is a technique known as electrical impedance tomography. This is an inverse problem that has been studied in biomedical applications, industrial process monitoring and geophysics investigation. In some cases, it is possible to take into account in the reconstruction process, informations about the body, leading to the problem of identifying inclusions, that is the problem actually treated in this work. This inverse problem can be solved by the minimization of a function, defined as the difference between the measured potentials and the computed ones for a given conductivity distribution. The present work describes a strategy to solve this problem based on the parametrization of the inclusions boundary, whose shape and size is intended to be determined. The minimization problem is solved via Levenberg-Marquardt Method and the forward one is solved via Boundary Elements Method. In order to evaluate the performance of the proposed strategy, numerical experiments with inclusions of boundaries defined by splines, problems with noisy data, current injection and potential measurement protocols and an application of the strategy to the cardiac function monitoring are presented.