基于阻抗信息的乳腺组织bp网络识别方法

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1、第一窭绪论1．3课题的创新点以往的乳腺组织电特性测量研究中选取的参数指标有电导率，介电常数，0焱率下懿随抗，菝率秃穷大黠翁阻撬，辗篷，楣凳，纛部达最大德时频率馕等，本课题研究的是乳腺瘸组织与正常组织在多个频率下的阻抗特性釉线变化趋势，即在不屈频率范围悫购特性鳆线斜率交纯情嚣。本课题在研究铡髑组织颓隘斜率旃息分类时，针对实验数据鬣太，模型不确定等特点，将人工神经网络与医学诊断技术结食，利用计算机进行大批量数据分橱，发现肿癞缝织葛正常组织之闯煞差异，挖掇瓣瘙缓织特异蕊以便实臻对癌灶边缘的界定。1．4本研究工作的主要内容界定瘸灶边缘，就是要送分乳腺

2、瘸组织与蕊常组织。术中被测对象有掰种：一拳巾是切除肿瘤组织履剩余的乳房组织，一种是手术中切除下来的组织样本(包括癌组织帮部分正常组织)。奉课题捡测酶对蒙是恁者，糕罴毳腺癌组织与正常组织的电特性存在差异这一特点，研究各种乳腺组织的阻抗特性襁多个频率下的交纯趋势，寻找熏墩区分翼骤癌组织与正常组织鳇特征参数，并设计裣测方法黠组织进行判别区分。术中梭测方法是：测量切除的组织样本表露在多个频点处懿实部帮趱部信息，输入到激编好静稳痔进行数据处理，提取所需静特征参数，避爝设计瓣组织区分方法判断测量处为何种组织。若慕处判定为癌组织，则说明此处对应的原位置处麓

3、痉组缀澎来韬除于净，篙要迸一步留除；若没有任舞蕴曩判定茭瘗缀织，则说明已切除干净，手术结柬。磷究戆具体工裕懿下：i。理论准备工作：遗过文献簿学习攀握生物电阻抗测爨技术的鏊本理论和测量方法，了解乳腺癌组织和芷常组织的电特性及已有的研究成果。2。进行组织实验，获取基本数据：剽溺匿抗分褥仪；l整跫设计好的邀极，溅星粪实乳腺组织各部分的阻抗频谱特性，获取癌组织与正常组织的实部，虚部信息。3+实验数据研究分析：研究乳腺各种组织的频率一实部(f-R)，频率一虚部(￡X)，实部一震部(R-X)特性曲线，从盥溉图中襁步分擀不同缀织闻的电特褴差异，寻找用竣嚣分

4、各种组织静特征参数，并对组织遴霉亍初步嚣分，为后面的组织判别方法研究做前期准备工作。第一章绪论4．组织判别方法研究：学习神经网络的基本理论知识，将组织频阻斜率信息运用于神经嬲终模型，研究对乳腺瘸组织和正常组织进行辨识的分类方法。5．组织判别方法的设计和仿真：研究、设计组织检测方法，将选定的特征值运用于人工神经网络中进行组织分类，并对检测结果进行评价和分析。1．5论文的组织结构本论文包括五章：．第一章绪论。介绍乳腺癌的危害，简述乳腺癌手术治疗的发展历程；目前的临床检测方法，提出术中乳腺癌灶边缘界定技术；回顾基于阻抗方法进行乳腺癌组织测量的发展历

5、程；简要介绍本课题的主要研究志容；说明本论文的组织结构。第二章生物电阻抗测量技术的基本原理及组织实验。介绍生物电阻抗测量技术的基本原理和乳腺癌组织与正常组织的电特性差异，以及实验中所用的测量方法；进行真实组织电阻抗测量实验，获得基本数据。第三章实验数据研究分析。研究实验获取的临床数据，分析各种组织在不同频率下的阻抗特性曲线变化趋势，从中寻找用以区分癌组织与正常组织的特征参数，提出利用组织频阻斜率信息对组织辨识的思想，并利用特殊频率范匿内的斜率值对组织进行初步区分。第四章基于神经网络理论的组织判别方法研究。在第三章研究的基础土，研究分析了多个连

6、续频段内的斜率值，运耀神经翳络孛的BP模型对组织进行辨识，并将神经网络集成理论应用其中，得到了较好的效果。第五章总结与建议。对本课题的工作及结论进行汇总，提出一些改进建议和进一步的任务规划。6第二章生物电阻抗测量技术的基本原理及组织实验医学研究表明，生物体不同的组织和器官具有不同的阻抗特性，而一些生理活动和病理现象都会引起生物体组织阻抗的变化【20】。生物阻抗测量技术就是利用生物体组织与器官的阻抗及其变化，获得生物体生理和病理相关信息的一种无损伤检测技术12¨。生物阻抗技术所提取能是与人体组织和器官功能紧密相关的电特性信息，对于不同的组织成分

7、具有独特的鉴别能力，对那些影响组织与器官的电特性因素非常敏感。因此，在临床诊断、健康检测等方面有着广阔豹应用前景。2．1生物电阻抗测量技术的基本原理生物电阻抗测量技术(Bio—impedanceMeasuringTechnology,BIMT)是利用生物组织与器富的电特性(阻抗、导纳、介电常数)及其变化，提取与人体生理、病理相关的生物医学信息的一种无损伤检测技术【l81。它通常是借助置于体表的激励电极淘被测对象施烟微小的交变电流(或电压)信号，同时逶过测量电极检测组织表面的电压(或电流)信号，由所测信号计算出相应的电阻抗及其变化，根据不同的应

8、用目的，获取相关的生理和病理信息。该技术具有廉价、安全、无毒无害、操作简便，医生和病人易于接受等特点，具有广泛的应用前景。2．1．1生物电阻抗测量技术的基本原理生物