生物软组织黏弹性参数反演方法研究
针对黏弹性参数反演中的模型选择问题,提出应用黏弹性材料的应力松弛曲线作为待反演的参数,不涉及任何黏弹性本构模型,采用有限元仿真与人工神经网络相结合的方法:通过有限元仿真得到不同应力松弛曲线下的剪切波传播速度,然后将仿真得到的数据作为训练样本输入到人工神经网络中进行训练,建立起生物组织黏弹性参数和剪切波传播速度的神经网络输出模型,有效解决了模型选择问题。最后通过粒子群优化算法反演得到组织的黏弹性参数。
黏弹性、有限元法、反演、人工神经网络
10
O242.21(计算数学)
国家自然科学基金项目资助30970781/H1805;教育部博士点基金项目资助20100181110002
2012-12-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
4-6,88