10、人体结构与胚胎发育知识解析

人体结构与胚胎发育知识解析

一、人体结构超声成像相关知识

1.1 尾骨肌与结构定位

尾骨肌从坐骨棘延伸至尾骨,是骨盆膈最靠后的一对肌肉。结构定位指的是身体各组成部分在体内的典型位置,其定位由结构的长度或长轴决定。了解结构定位有助于在超声图像上更清晰地识别身体结构,相关结构定位情况可见表 1。

结构 定位描述
尾骨肌 从坐骨棘到尾骨,骨盆膈最靠后肌肉对

1.2 身体结构关系及超声成像应用

描述相邻身体结构的关系有助于在超声图像切片中识别解剖结构。记录的超声图像包括被成像的身体特定区域、患者体位和扫描平面。通过图像记录和确定相邻结构的关系,可以对超声图像切片中的解剖结构进行分类或识别,这在疾病影响体内结构的典型位置和外观时尤为重要。

在不同扫描平面的超声图像中,目标器官或感兴趣区域总是与紧邻的结构存在特定关系:
- 矢状扫描平面 :目标器官与紧邻其前方、后方、上方和下方的结构相关。例如,在经腹矢状扫描平面图像中,若以胰腺体为感兴趣区域,肝脏在其前方,脾静脉、肠系膜上动脉和主动脉在其后方,脾动脉在其上方,胃在其下方。
- 冠状扫描平面 :目标器官与紧邻其右侧或左侧、内侧、上方和下方的结构相关。如在从左侧入路的冠状扫描平面图像中,以左肾的上极为例,脾脏在其左侧,腰大肌和主动脉在其内侧

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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