10.16156/j.1004-7220.2021.02.011
基于神经网络的生物组织松弛阶段力学建模
目的 以猪肾为例,通过一系列对比和类比实验分析生物组织松弛阶段压应力变化的影响因素,并建立较为准确且具有一定泛化性的生物组织松弛阶段力学模型.方法 利用自搭建力学实验平台,对猪肾实施不同情况下压应力松弛实验.分析实验数据并整理作图,总结影响力变化的各种因素.基于获得结论采用神经网络学习算法,对猪肾松弛阶段力变化过程进行建模.结果 预挤压力、松弛时间为生物组织松弛阶段压应力变化的主要影响因素.测试样本验证实验平均误差为6.4 mN,泛化样本验证实验平均预测误差为34.9 mN,建模效果良好.结论 神经网络建模算法具有泛化能力强、容错性好等优点,有利于为虚拟手术系统提供更为真实的力触觉反馈预测,对非线性生物组织力学建模而言是一种新思路.
应力松弛、生物力学建模、神经网络算法、黏弹性、泛化性
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R318.01(医用一般科学)
国家自然科学基金;江西省杰出青年人才;江西省自然科学基金
2021-06-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
238-244