生物阻抗参数测量与特性分析

发布时间：2017-04-01 23:14

  本文关键词：生物阻抗参数测量与特性分析，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：生物电阻抗测量技术是近年来研究者们非常关注的一个研究方向,它是基于人体组织以及器官的电特性,利用阻抗测量系统对被测对象进行阻抗测量,测量之后就能够获取阻抗的实部信息及其虚部信息,通过分析阻抗数据能够取得更加丰富的与人体生理、病理状态相关的功能信息,对有关疾病的早期发现与治疗具有十分重要的意义。生物阻抗测量技术操作起来比较简单而且成本不高,对被测组织也不会造成任何的伤害,与其他技术相比,这种技术更适用于临床检测,具有广阔的应用前景。 本文的主要研究工作分别从三个方面的内容来介绍。 一、基于MATLAB的图像重建及阻抗分析软件包括：在Matlab平台开发图形用户界面(GUI),通过制作与组合用户控件,并为其添加回调函数,实现了以下功能： 1.绘制阻抗图谱、计算阻抗特征参数。 2.重建内部场域的阻抗分布图像。 3.计算机与微系统通信。 二、阻抗测量及介电谱特性的研究包括： 1.利用AD5933阻抗测量系统对电路模型和猪肉组织进行阻抗测量与分析。 2.利用6500B阻抗分析仪对上述的组织进行阻抗测量与分析,使其作为标准仪器,结果与AD5933阻抗测量系统结果进行对比分析,证明了AD5933阻抗测量系统的可行性与准确性。 三、基于阻抗参数的肺癌组织模式识别包括： 1.利用形态学切片图对人体肺部肿瘤组织进行辨识。利用统计学方法对结果进行分析。在生态学指标和阻抗特征参数之间简历关系,提出假设：抛开切片图像,从R∞、R0、fc三个阻抗特征参数就可以判定组织属于病变组织还是属于正常组织。 2.LMSE以及Fisher算法对从总医院获得的一百多个病人的肺组织进行辨别。研究结果显示两种算法对于区分正常组织与病变组织都具有高的分辨率,为下一步研究癌变过程中组织的阻抗变化奠定了良好的基础。
【关键词】：生物阻抗测量技术 MATLAB AD5933 肺癌组织辨识 模式识别
【学位授予单位】：天津科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.41;R318.0
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目录7-9
• 1 绪论9-18
• 1.1 生物阻抗技术简介9-11
• 1.2 生物组织阻抗模型及Cole-Cole理论11-12
• 1.3 生物阻抗测量方法12-13
• 1.4 测量生物阻抗的技术的发展以及应用13-16
• 1.4.1 生物阻抗测量技术的发展13-14
• 1.4.2 生物阻抗测量技术的应用14-16
• 1.5 本论文的组织形式16-18
• 2 基于MATLAB的阻抗测量GUI设计18-29
• 2.1 GUI介绍18-20
• 2.2 阻抗测量系统界面设计20-29
• 2.2.1 串口通信界面20-23
• 2.2.2 Cole-Cole图分析界面23-24
• 2.2.3 EIT图像重建24-29
• 3 基于AD5933的阻抗测量系统29-40
• 3.1 AD5933测量阻抗原理29-30
• 3.2 基于AD5933的阻抗测量系统30-33
• 3.3 系统性能测试和实验结果33-34
• 3.4 6500B精密阻抗分析仪器简介及操作步骤34-40
• 3.4.1 6500B简介34-35
• 3.4.2 6500B操作步骤35-36
• 3.4.3 6500B实验结果36-40
• 4 基于模式识别的人体肺癌组织辨识40-52
• 4.1 模式识别的基本概念40-42
• 4.2 模式识别方法42-45
• 4.2.1 统计模式识别42
• 4.2.2 结构模式识别42
• 4.2.3 模糊模式识别42
• 4.2.4 神经网络模式识别42-43
• 4.2.5 LMSE算法及Fisher算法43-45
• 4.3 实验和结果45-52
• 4.3.1 LMSE算法识别45-46
• 4.3.2 Fisher算法识别46-47
• 4.3.3 结果与分析47-52
• 5 基于病理学的人体肺部肿瘤组织辨识52-63
• 5.1 病理形态学概述52-53
• 5.2 IPP软件分析病理切片53-63
• 5.2.1 IPP分析病理切片及其结果53-55
• 5.2.2 IPP分析组织介电特性与形态学变化之间的关系的结果55-63
• 6 总结与展望63-64
• 7 参考文献64-70
• 8 攻读硕士学位期间发表论文情况70-71
• 9 致谢71

【参考文献】

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本文编号：281479