A comparative study of selected machine learning algorithms for electrical impedance tomography
Artykuł w czasopiśmie
MNiSW
70
Lista 2024
| Status: | |
| Warianty tytułu: |
Badanie porównawcze wybranych algorytmów uczenia maszynowego w elektrycznej tomografii impedancyjnej
|
| Autorzy: | Dziadosz Marcin, Mazurek Mariusz, Stefaniak Barbara, Wójcik Dariusz, Gauda Konrad |
| Dyscypliny: | |
| Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
| Rok wydania: | 2024 |
| Wersja dokumentu: | Drukowana | Elektroniczna |
| Język: | angielski |
| Numer czasopisma: | 4 |
| Wolumen/Tom: | 100 |
| Strony: | 237 - 240 |
| Web of Science® Times Cited: | 0 |
| Scopus® Cytowania: | 0 |
| Bazy: | Web of Science | Scopus | EBSCO | INSPEC | BAZTECH |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | NIE |
| Publikacja OA: | TAK |
| Licencja: | |
| Sposób udostępnienia: | Otwarte czasopismo |
| Wersja tekstu: | Ostateczna wersja opublikowana |
| Czas opublikowania: | W momencie opublikowania |
| Data opublikowania w OA: | 1 kwietnia 2024 |
| Abstrakty: | angielski | polski |
| The main purpose of the article is to compare selected machine learning methods in Electrical Impedance Tomography. The paper studies the relationship between a number of training cases and Root Mean Squared Error loss in the EIT image reconstruction problem. The research was conducted with the Elastic Net, Least Angle Regression and Artificial Neural Network algorithms in R environment. Various tests have been performed, leading to many results and a discussion about a plateau in the model training plot. | |
| Głównym celem artykułu jest porównanie wybranych metod uczenia maszynowego w tomografii impedancyjnej. Artykuł bada związek między liczbą przypadków treningowych a utratą RMSE w problemie rekonstrukcji obrazu EIT. Badania przeprowadzono z wykorzystaniem algorytmów Elastic Net, Least Angle Regression oraz Artificial Neural Network w środowisku R. Przeprowadzono różne testy, które doprowadziły do wielu wyników i dyskusji na temat plateau na wykresie treningowym modelu. (Badanie porównawcze wybranych algorytmów uczenia maszynowego w elektrycznej tomografii impedancyjnej |
