16、基于红外图像的真实乳腺肿瘤热模型分析

基于红外图像的真实乳腺肿瘤热模型分析

1. 引言

乳腺癌是女性中最常见的癌症之一,在 2018 年,乳腺癌的死亡率在女性癌症中位居第二。红外成像(IRI)或乳腺热成像作为一种相对廉价的诊断技术,与乳腺钼靶检查相比,具有无创、安全的特点,且不受组织密度的影响,因此有望成为乳腺钼靶检查的辅助工具。

2. 红外成像原理

红外成像利用红外相机捕捉人体发出的红外辐射,并记录人体表面温度的变化。癌症会导致乳房内的病理生理变化,包括代谢和血管变化,从而使患癌区域的温度升高。辐射强度与物体温度的关系由普朗克辐射定律给出:
[I(\lambda, T)=\frac{2hc^{2}}{\lambda^{5}(e^{\frac{hc}{\lambda kT}} - 1)}]
其中,(I) 是辐射强度,(\lambda) 是波长,(T) 是绝对温度,(h) 是普朗克常数,(c) 是真空中的光速,(k) 是玻尔兹曼常数。对于人体,大部分辐射位于 2 - 20μm 的红外光谱范围内。

3. 背景知识

3.1 癌细胞产热原因

癌细胞比正常细胞产生更多的热量,原因如下:
- 释放一氧化氮到血液中,导致微循环改变;
- 血管扩张;
- 新生血管形成;
- 癌细胞代谢活动增加。

3.2 相关研究

许多研究致力于通过计算热模型来模拟乳腺癌的热特性,例如:
- Ng 和 Sudharsan 使用真实的红外图像验证了他们的稳态数值模型;
- Mital 和 Pidaparti 模拟了简化的二维乳腺模型来确定肿瘤参数;

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值