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RESUMO Experimentos de monitoramento de tomografia de resistividade elétrica (ERT) estão sendo realizados com mais frequência para mapear mudanças espaçotemporais nas propriedades do solo. Ao conduzir monitoramento ERT de longo prazo, a identificação de eletrodos suspeitos em uma distribuição permanente é de fundamental importância, pois mudanças nas propriedades de contato de um único eletrodo podem afetar a qualidade de muitas medições em cada fatia de tempo. Uma metodologia automatizada foi desenvolvida para detectar essas mudanças temporais nas propriedades de contato dos eletrodos, com base em uma abordagem bayesiana chamada "pesos de evidência." Contrastes (CW) e contrastes studentizados (CS) são estimadores da influência de cada eletrodo na qualidade global dos dados. Um contraste studentizado consolidado (CCS) é introduzido para considerar a proporção de quadrípolos rejeitados que contêm um único eletrodo. Esses estimadores são calculados para cada fatia de tempo usando valores de limiar do Q-factor (coeficiente de variação de medições repetidas), de 0 a 10%, para discriminar entre quadrípolos selecionados e rejeitados. Uma estratégia de detecção automatizada é proposta para identificar eletrodos suspeitos, comparando o CCS ao MECS (valores máximos esperados de CS quando cada eletrodo é bom para o conjunto de dados fornecido). Esses MECS são calculados usando simulações de Monte-Carlo de cem sorteios aleatórios onde a distribuição dos valores do Q-factor segue uma distribuição acumulada de Weibull, com k=0,421 e λ=1,303, ajustada em um conjunto de dados de fundo filtrado usando um limiar de 5% em erros recíprocos absolutos. A eficiência da metodologia e sua sensibilidade ao limiar de erro recíproco selecionado são avaliadas em dados sintéticos e de campo. Nossa abordagem é adequada para detectar eletrodos suspeitos e condições que mudam lentamente, afetando as resistências de contato galvânico, onde abordagens clássicas se mostram inadequadas, exceto quando o eletrodo defeituoso está desconectado. Um método de ponderação de dados é finalmente proposto para garantir que apenas dados bons sejam utilizados na inversão de conjuntos de dados de monitoramento de ERT.
Deceuster et al. (Mon,) estudaram essa questão.
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