Paper阅读笔记_2

用红外热图检测外围血管疾病(Paper阅读笔记_2)

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摘要

对检测疾病来说体温很重要,体温和疾病之间存在明确的关系。我们使用红外热成像这种非侵害式的检测手段来检测外围血管疾病。受血管疾病影响的区域,它的温度梯度是不一样的,表明不正常的血液流动。热成像的结果和临床诊断结果一致。受影响的四肢的某些区域显示了温度上升的趋势,可能由于炎症和皮下静脉血管流动的改变。一般,异常区域比正常区域高出0.7~1°C,由于缓慢的血液循环。研究结果表明,热成像对检测血管疾病导致的微小体温变化是很有效的。

结论

热成像成功地应用于血管疾病的医学诊断。由于动脉阻塞,四肢上受血管疾病影响的异常区域的温度要比其他地方低。然而在其他地方,由于炎症和皮下血流的改变,异常区域要比其他正常地方高。普遍而言,研究结果和临床结果是一致的。然而,某些显示高温的区域在临床诊断中并不明显。这篇文章表明热成像在医学诊断应用的实用性和可靠性。

介绍

1、体温和疾病的关系
2、体温检测的历史发展:从single element detectors(就是这样测的)到focal plane array
3、热图的各种叼叼的地方
4、可以检测的疾病类型
热源和血流的热量传到表面的过程,可以用Penne方程来描述。

kΔ2cbωb(TTa)+qm=0
k 是热导率,qm是组织的代谢速率(volumetric metabolic rate of tissue),它是单位体组织的热容量和血液流动速度的乘积, T 是未知的组织温度,Ta是动脉血管的温度。

设备和测试方法

结果和讨论

略(讲了四个案例)

内容概要:本文详细介绍了如何使用Matlab对地表水源热泵系统进行建模,并采用粒子群算法来优化每小时的制冷量和制热量。首先,文章解释了地表水源热泵的工作原理及其重要性,随后展示了如何设定基本参数并构建热泵机组的基础模型。接着,文章深入探讨了粒子群算法的具体实现步骤,包括参数设置、粒子初始化、适应度评估以及粒子位置和速度的更新规则。为了确保优化的有效性和实用性,文中还讨论了如何处理实际应用中的约束条件,如设备的最大能力和制冷/制热模式之间的互斥关系。此外,作者分享了一些实用技巧,例如引入混合优化方法以加快收敛速度,以及在目标函数中加入额外的惩罚项来减少不必要的模式切换。最终,通过对优化结果的可视化分析,验证了所提出的方法能够显著降低能耗并提高系统的运行效率。 适用人群:从事暖通空调系统设计、优化及相关领域的工程师和技术人员,尤其是那些希望深入了解地表水源热泵系统特性和优化方法的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要对地表水源热泵系统进行精确建模和优化的情景,旨在找到既满足建筑负荷需求又能使机组运行在最高效率点的制冷/制热量组合。主要目标是在保证室内舒适度的前提下,最大限度地节约能源并延长设备使用寿命。 其他说明:文中提供的Matlab代码片段可以帮助读者更好地理解和复现整个建模和优化过程。同时,作者强调了在实际工程项目中灵活调整相关参数的重要性,以便获得更好的优化效果。
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