-
公开(公告)号：CN116580116A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310376801.7
申请日：2023-04-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T11/00 , A61B5/0536 , G06N3/04 , G06N3/086 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于改进粒子群算法的EIT成像算法优化方法，所述方法包括：建立FEM模型，搭建广义回归神经网络作为EIT成像算法；提出了粒子自适应分解机制，与粒子群算法相结合，自适应的分解低质量粒子，保留和分裂高质量粒子；对自适应分解机制粒子群算法中的不同粒子以不同的方式施加动态Chebyshev混沌映射，得到自适应分解机制动态混沌粒子群优化算法；利用自适应分解机制动态混沌粒子群优化算法对EIT成像算法广义回归神经网络中的平滑因子进行寻优计算，得到平滑因子的最优解，得到更好的EIT图像重建效果。该方法基于粒子群优化算法，借鉴了生物体细胞的分解、保留和分裂机制，提出了粒子自适应分解机制，保证算法优化的精度，提高优化效率，再结合动态Chebyshev混沌映射，解决粒子群优化算法易于陷入局部最优的问题。用自适应分解机制动态混沌粒子群优化算法优化EIT成像算法，得到更高的算法收敛精度，更好的优化EIT成像算法。
-
公开(公告)号：CN116269329A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310207730.8
申请日：2023-03-07
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生物电阻抗的脑部颅骨厚度测量方法，包括：通过有限元法对目标区域进行剖分，建立有限元模型。使用脑部电阻抗成像检测平台，采用四电极法获取颅骨表面电压信号。通过求解电压逆问题，得到三角单元各节点的电导率分布。将电导率分布输入有限元模型，通过求解正问题，计算出有限元模型中电阻率变化最大的节点和该节点对应的边界电压节点的距离，即可以得到一组信号对应位置的颅骨宽度。使用十六电极循环激励，分别测量节点电压并求得对应节点电压颅骨厚度，最终将所有节点电压颅骨厚度组成平面即可得到颅骨的整体厚度。本发明设计了一种脑部颅骨厚度测量方法，基于生物电阻抗的思路，提供了一种准确的脑颅骨厚度的计算方法。
-
公开(公告)号：CN116246037A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310207579.8
申请日：2023-03-07
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于残差全连接神经网络的电阻抗成像方法，该方法包括一下步骤：S1：对场域采用三角形为剖分单元的有限元方法进行剖分，建立有限元模型；S2：采用改进的残差网络构建残差全连接神经网络成像模型，得到电阻抗和电压值；S3：将仿真数据和S2步骤得到的电阻抗和电压值输入到网络模型中，利用损失函数进行计算，根据损失值，不断迭代优化残差全连接神经网络的参数，得到优化后的残差全连接神经网络。S4：利用训练好的残差全连接神经网络模型，求解待测物体的阻抗分布值，根据阻抗分布值进行图像重构。本发明使用残差全连接神经网络以及一范式和FocalLoss相结合的损失函数，相比较于传统成像方法，经过训练的神经网络精度高，鲁棒性强，能够有效提升电阻抗成像的精确度。
-
公开(公告)号：CN116152467A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310161845.8
申请日：2023-02-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T17/20 , A61B5/0536 , G06N3/006 , G06N3/08 , G06N3/044
Abstract: 本发明公开了一种基于广义回归神经网络的电阻抗成像方法，所述方法包括：对待测场域使用有限元法进行三角形剖分，求解正问题，建立FEM模型；搭建系数加权广义回归神经网络，并构建系数加权广义回归神经网络成像模型，输出电阻抗分布结果；利用粒子群算法对系数加权广义回归神经网络成像模型中的平滑因子进行寻优计算，得到平滑因子的最优解；代入平滑因子的最优解得到优化后的电阻抗成像模型，求解电阻抗分布并进行图像重构。通过对传统广义回归神经网络的模式层的神经元设置系数权重，得到系数加权广义回归神经网络，从而达到抑制或去除成像伪影的目的；再结合粒子群优化算法，利用粒子群算法优化系数加权广义回归神经网络的平滑因子，改变由于网络平滑因子选择不当而导致的成像精度不足的问题，提升网络的非线性逼近能力，进而提高图像重建的质量。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.012 seconds)
