Aplicação do Kolmogorov-Arnold Network para a Reconstrução de Imagens por Tomografia por Impedância Elétrica

• Processo: 24/10136-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2025
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica - Bioengenharia
• Pesquisador responsável: Marcos de Sales Guerra Tsuzuki
• Beneficiário: Henrique Sturlini Martins
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Tomografia de impedância elétrica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Problema Inverso | Tomografia por Impedância Elétrica

Resumo

A Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) é uma técnica de imagem não invasiva que se destaca por não depender de radiação prejudicial e pela portabilidade de seus equipamentos, sendo promissora em aplicações médicas como imagens dos pulmões e monitoramento da atividade cerebral. No entanto, enfrenta desafios na qualidade das imagens devido à natureza mal posta do problema inverso. Este projeto de pesquisa visa utilizar a rede Kolmogorov-Arnold, uma técnica avançada de aprendizado profundo, para aprimorar a reconstrução de imagens em TIE. O modelo de Kolmogorov-Arnold será treinado em um conjunto de dados simulados de TIE. Esperamos desenvolver um modelo de Kolmogorov-Arnold adaptado para TIE, criar um conjunto abrangente de dados simulados, treinar e validar o modelo, e publicar os resultados.