The Concept of a Lightweight Ultrasound Tomograph for Brain Scanning Using a Heterogeneous Neural Model
Fragment książki (Materiały konferencyjne)
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. |