Resumen

Se requiere un método continuo de monitoreo no destructivo para aplicar controles de retroalimentación adecuados durante la regeneración de tejidos. La conductividad es una de las informaciones valiosas para evaluar la función fisiológica y formación estructural de tejidos regenerados o células cultivadas. Sin embargo, los métodos de imagen de conductividad sufren de características inherentemente mal planteadas en la reconstrucción de imágenes, geometría de frontera desconocida, incertidumbre en la posición de electrodos y artefactos sistemáticos. Para superar la limitación de la tomografía de impedancia eléctrica microscópica (micro-EIT), aplicamos un contenedor específico en 3D con una geometría de frontera fija y configuración de electrodos para maximizar el rendimiento del algoritmo de reconstrucción de consenso de Graz para EIT (GREIT). La separación de electrodos de conducción y de detección nos permite simplificar la complejidad del hardware y obtener una mayor precisión de medición a partir de un gran número de peque

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Continuo; Método de monitoreo; Regeneración de tejidos; Imagen de conductividad; Configuración de electrodos; Micro-EIT.
• Keywords:Continuous; Monitoring method; Tissue regeneration; Conductivity imaging; Electrode configuration; Micro-EIT.