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基于径向基函数神经网络的肺部加权频差电阻抗成像方法
被引量：
4
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作者
白世展
李文胜
+3 位作者
林海军
李建闽
张甫
杨宇祥
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期1755-1766,共12页
目的对肺通气过程进行床旁实时连续图像监控,是机械通气患者和临床医生的迫切需求。肺部电阻抗成像(EIT)可反映呼吸引起的胸腔电特性变化分布,在肺通气监测方面具有天然的优势。本文目的在于建立基于径向基函数神经网络(RBFNN)的肺部加...
目的对肺通气过程进行床旁实时连续图像监控,是机械通气患者和临床医生的迫切需求。肺部电阻抗成像(EIT)可反映呼吸引起的胸腔电特性变化分布,在肺通气监测方面具有天然的优势。本文目的在于建立基于径向基函数神经网络(RBFNN)的肺部加权频差电阻抗成像(wfd-EIT)方法,实现对肺通气的高空间分辨率成像。方法利用肺部wfd-EIT成像方法实时描绘胸腔电导率分布状况,再通过RBFNN将目标区域可视化并精准识别其边界信息。首先通过数值分析模拟,在各个激励频率利用COMSOL与MATLAB软件建立2028个仿真样本,分为训练样本集和测试样本集,验证所提出成像方法的可行性和有效性。其次,为了验证仿真结果,建立肺部物理模型,选用具有低电导特性的生物组织模拟肺部通气区域,对其进行成像实验,并采用图像相关系数(ICC)和肺区域比(LRR)定量数据衡量成像方法的准确性。结果wfd-EIT方法可以在任意时刻进行图像重建,并能够准确反映出目标区域的电特性分布;利用基于RBFNN的算法能够增强目标区域的成像精度,ICC可达0.94以上,更好地凸显其边界轮廓信息。结论通过wfd-EIT成像方法,利用多频阻抗谱同步测量实现目标区域的快速可视化,并结合RBFNN网络逼近任意非线性函数的优点,实现对目标区域电特性变化的精准识别,为下一步进行临床肺通气的EIT图像监测奠定了理论和技术基础。
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关键词
电阻抗成像
加权频差电阻抗成像
径向基函数神经网络
肺通气监测
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职称材料
题名
基于径向基函数神经网络的肺部加权频差电阻抗成像方法
被引量：
4
1
作者
白世展
李文胜
林海军
李建闽
张甫
杨宇祥
机构
湖南师范大学工程与设计学院
出处
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期1755-1766,共12页
基金
国家自然科学基金(32201134,32171366,31671002)
湖南省自然科学基金(2021JJ30014,2021JJ40359)
湖南省研究生科研创新项目(CX20210494)资助。
文摘
目的对肺通气过程进行床旁实时连续图像监控,是机械通气患者和临床医生的迫切需求。肺部电阻抗成像(EIT)可反映呼吸引起的胸腔电特性变化分布,在肺通气监测方面具有天然的优势。本文目的在于建立基于径向基函数神经网络(RBFNN)的肺部加权频差电阻抗成像(wfd-EIT)方法,实现对肺通气的高空间分辨率成像。方法利用肺部wfd-EIT成像方法实时描绘胸腔电导率分布状况,再通过RBFNN将目标区域可视化并精准识别其边界信息。首先通过数值分析模拟,在各个激励频率利用COMSOL与MATLAB软件建立2028个仿真样本,分为训练样本集和测试样本集,验证所提出成像方法的可行性和有效性。其次,为了验证仿真结果,建立肺部物理模型,选用具有低电导特性的生物组织模拟肺部通气区域,对其进行成像实验,并采用图像相关系数(ICC)和肺区域比(LRR)定量数据衡量成像方法的准确性。结果wfd-EIT方法可以在任意时刻进行图像重建,并能够准确反映出目标区域的电特性分布;利用基于RBFNN的算法能够增强目标区域的成像精度,ICC可达0.94以上,更好地凸显其边界轮廓信息。结论通过wfd-EIT成像方法,利用多频阻抗谱同步测量实现目标区域的快速可视化,并结合RBFNN网络逼近任意非线性函数的优点,实现对目标区域电特性变化的精准识别,为下一步进行临床肺通气的EIT图像监测奠定了理论和技术基础。
关键词
电阻抗成像
加权频差电阻抗成像
径向基函数神经网络
肺通气监测
Keywords
electrical impedance tomography(
eit
)
the
weighted
frequency
difference
eit
(
wfd-eit
)
radial basis function neural network(RBFNN)
pulmonary ventilation monitoring
分类号
R332.1 [医药卫生—人体生理学]
TH77 [机械工程—精密仪器及机械]
Q64 [生物学—生物物理学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于径向基函数神经网络的肺部加权频差电阻抗成像方法
白世展
李文胜
林海军
李建闽
张甫
杨宇祥
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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