神经网络用于各向异性生物组织弹性无创检测的研究

发布时间：2017-11-29 08:09

  本文关键词：神经网络用于各向异性生物组织弹性无创检测的研究

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【摘要】：利用超声波速反演弹性系数为非介入式无创测量各向异性生物组织弹性系数提供了可能,该方法的关键是反演算法的研究.这类方法以弹性波场理论为基础,利用不同平面不同角度下测量到的超声波速数据,反演各向异性弹性系数矩阵.传统方法是建立并采用牛顿迭代法求解非线性方程组,主要存在两大问题:初值问题和角度依赖性.为克服这些问题,研究并提出一种基于BP网络正交各向异性反演算法,深入研究BP网络的输入参数、网络隐含层节点数.仿真实验显示,神经网络一旦训练得当,便可削弱算法对于角度的依赖,使得反演可以在角度信息不足的情况下进行,同时也可以避免初值的依赖性,结果表明,本算法对于正交各向异性材料的弹性参数反演基本解决了上述2个困扰研究者的问题.
【作者单位】： 四川大学材料科学与工程学院生物医学工程系;
【基金】：国家自然科学基金(30970781和81301286) 四川省科技支撑项目(2014GZ0005)
【分类号】：R318.08;TP183
【正文快照】： 1预备知识生物组织弹性的改变与其病理变化有着紧密的联系,是许多疾病的早期预警信号,如:乳腺肿瘤和前列腺肿瘤通常比周围正常组织硬很多;弥散性的肝硬化会使肝组织的弹性系数增大;其他一些人体组织如血管、心肌以及甲状腺等,其病变组织的弹性较正常组织而言也会发生很大的变，

本文编号：1236759