Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
200
konferencja
Status:
Autorzy: Kłosowski Grzegorz, Rymarczyk Tomasz, Soleimani Manuchehr
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Strony: 506 - 507
Web of Science® Times Cited: 0
Scopus® Cytowania: 0
Bazy: Web of Science | Scopus | dblp
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: TAK
Nazwa konferencji: 21st ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems
Skrócona nazwa konferencji: 21st SenSys 2023
URL serii konferencji: LINK
Termin konferencji: 12 listopada 2023 do 17 listopada 2023
Miasto konferencji: Istanbul
Państwo konferencji: TURCJA
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 26 kwietnia 2023
Abstrakty: angielski
The primary objective of the research is the development of a lightweight and cost-effective headband-style tomographic apparatus capable of non-invasively capturing real-time internal cerebral images. A prototype of an ultrasonic tomograph was engineered, comprising a lightweight cranial band synergized with ultrasonic transducers and the tomographic system. Ultrasonic measurements were transmuted into visualizations via a heterogeneous convolutional neural network (CNN). The Ultrasonic Computed Tomography (USCT) architecture was conceived to facilitate untethered data interchange between the head-worn sensor array and the tomographic machinery.