基于頻散曲線和機器學習方法的層狀生物軟組織特性反演

摘要： 生物軟組織的幾何和力學性質是多種疾病的重要指標,通過高精度反演得到生物軟組織特性,如組織厚度、彈性模量和密度等,對疾病的診斷、治療和康復都具有重要的醫(yī)療指導意義,超聲波檢測中包含的參數信息可以高效并準確地解決參數反演問題.文章將超聲導波的頻散曲線和機器學習相結合,建立了基于生物軟組織Lamb波頻散曲線的BP神經網絡反演方法,分析了頻散曲線的模態(tài)、波段、訓練數據個數、波數采樣點個...