35、生物医学应用中的磁肺造影与工具尖端校准技术

生物医学应用中的磁肺造影与工具尖端校准技术

在生物医学领域,磁肺造影(MPG)和手术导航中的工具尖端校准是两项重要的技术。磁肺造影可用于检测肺部沉积的粉尘量,而工具尖端校准则能提高手术导航的准确性和安全性。下面将详细介绍这两项技术的原理、系统结构、硬件设置、软件设计以及实验结果。

磁肺造影(MPG)技术
方法与系统结构

MPG利用磁铁矿颗粒的磁性特性。磁铁矿具有铁磁特性,在外加磁场磁化后,可检测到剩余磁场。根据这一原理,通过剩余磁场值可确定肺部沉积的粉尘量。目前,超导量子干涉仪(SQUID)常用于生物磁测量,具有高灵敏度和高分辨率的优点。但在本系统中,选择了磁通门作为磁力计。与SQUID相比,磁通门价格便宜、易于操作且无需冷却,其灵敏度也足以满足MPG的应用需求。

整个系统的架构由硬件和软件模块组成,实现过程如下:
1. 患者站在磁化线圈之间10秒,此时线圈中有直流电通过。
2. 使用磁通门传感器测量胸部前方的磁场。
3. 信号由信号处理电路进行放大、滤波、相敏检测和积分。
4. 最后,由个人计算机(PC)负责数据采集、计算、显示和管理。

graph LR
    A[患者站在磁化线圈间] --> B[磁通门传感器测量磁场]
    B --> C[信号处理电路处理信号]
    C --> D[PC进行数据处理]
硬件设置
  • 磁化线圈 :测量肺部粉尘剩余磁场的第一步是磁化铁磁颗粒。采用均匀场方法,使用亥姆霍兹线圈产生50
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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