Improving Condition and Sensitivity of Linear Inverse Problems in Magnetic Applications

Die Identifikation nicht direkt zugänglicher Prozesse anhand gemessener Daten ist von großer Bedeutung in vielen Bereichen. Im Fokus dieser Arbeit liegen Applikationen in der Magnetostatik, Magnetokardiographie und Magnetinduktionstomographie. Ein Ansatz zur Identifikation besteht in der Lösung eines entsprechenden linear inversen Problems. Unglücklicherweise haben in den Daten enthaltene Fehler und Rauschen einen signifikanten Einfluss auf die inverse Lösung. Ziel dieser Arbeit ist die Reduktion der Einflüsse von Fehlern und Rauschen durch eine Verbesserung der Kondition des Problems, sowie eine Steigerung der Sensitivität der Messanordnungen. Zur Bestimmung der Kondition wird das Verhältnis des größten und mittleren Singulärwerts der Kernmatrix als neues Maß vorgeschlagen. Darüber hinaus werden Ansätze zur Analyse der Sensitivität hinsichtlich der Messung elektromagnetischer Quellen und der Erfassung elektrischer Leitfähigkeitsveränderungen präsentiert.Strategien zur Verbesserung von Kondition und Sensitivität werden in vier Simulationsstudien beschrieben. In der ersten Studie wird ein Tabu-Suche-Ansatz zur Optimierung der Anordnung magnetischer Sensoren vorgestellt. Anordnungen mit optimierte Sensorpositionen resultieren dabei in einer deutlich besseren Kondition als regelmäßige Anordnungen. In einer zweiten Studie werden Parameter adaptiert,welche den Quellenraum für die Bildgebung durch magnetische Nanopartikel definieren. Als eine Schlussfolgerung sollte der Quellenraum etwas größer als das Sensorareal definiert werden. Diese Arbeit zeigt ebenfalls, dass Variationen in den Sensorrichtungen für monoaxiale Sensorarrays zu einer Verbesserung der Kondition führen. Zudem wird die Sensitivität von Spulenanordnungen für die Magnetinduktionstomographie bewertet und verglichen. Durch Nutzung relativ großer Spulen, die das Messgebiet nahezu vollständig abdecken, können Kondition und Sensitivität wesentlich verbessert werden.Die präsentierten Methoden und Strategien ermöglichen eine substantielle Verbesserung der Kondition des linear inversen Problems bei der Analyse magnetischer Messungen. Insbesondere die Anordnung von Sensoren in Bezug auf das Messobjekt ist kritisch für die Kondition, sowie die Qualität inverser Lösungen. Die vorgestellten Methoden sind darüber hinaus für linear inverse Probleme in zahlreichen Bereichen einsetzbar.

The identification and reconstruction of hidden, not directly accessible processes from measured data is important in many areas of research and engineering. This thesis focusses on applications in magnetostatics, magnetocardiography, and magneticinduction tomography. One approach to identify these processes is to solve a related linear inverse problem. Unfortunately, noise and errors in the data have a significant impact on inverse solutions.The aim of this work is to reduce the effects of noise and errors by improving the condition of the problem and to increase the sensitivity of measurement setups. To quantify the condition, we propose the ratio of the largest and the mean singular value of the kernel matrix. Moreover, we outline approaches to analyse quantitatively and qualitatively the sensitivity to electromagnetic sources and electrical conductivity changes.In four simulation studies, strategies to improve the condition and sensitivity inmagnetic applications are described. First, we present a tabu search algorithm to optimize arrangements of magnetic sensors. Optimized sensor arrays result in a considerably improved condition compared with regular arrangements. Second, we adapt parameters that define source space grids for magnetic nanoparticle imaging. One conclusion is that the source space should be defined slightly larger than the sensor area. Third, we demonstrate for mono-axial sensor arrays that variations in thesensor directions and small variations in the sensor positions lead to improvements of the condition, too. Finally, we evaluate and compare the sensitivities of six coil setups for magnetic induction tomography. Our investigations indicate a rapid decay of sensitivity by several orders of magnitude within a range of a few centimetres. By using relatively large coils that cover the measurement region almost completely, the condition and sensitivity can be improved clearly.The methods and strategies presented in this thesis facilitate substantial improvements of the condition for linear inverse problems in magnetic applications. In particular, the arrangement of sensors relative to the measurement object is critical to the condition and to the quality of inverse solutions. Moreover, the presented methods are applicable to linear inverse problems in various fields.

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