發(fā)布時間：2017-04-01 23:14

  本文關(guān)鍵詞：生物阻抗參數(shù)測量與特性分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：生物電阻抗測量技術(shù)是近年來研究者們非常關(guān)注的一個研究方向,它是基于人體組織以及器官的電特性,利用阻抗測量系統(tǒng)對被測對象進(jìn)行阻抗測量,測量之后就能夠獲取阻抗的實部信息及其虛部信息,通過分析阻抗數(shù)據(jù)能夠取得更加豐富的與人體生理、病理狀態(tài)相關(guān)的功能信息,對有關(guān)疾病的早期發(fā)現(xiàn)與治療具有十分重要的意義。生物阻抗測量技術(shù)操作起來比較簡單而且成本不高,對被測組織也不會造成任何的傷害,與其他技術(shù)相比,這種技術(shù)更適用于臨床檢測,具有廣闊的應(yīng)用前景。 本文的主要研究工作分別從三個方面的內(nèi)容來介紹。 一、基于MATLAB的圖像重建及阻抗分析軟件包括：在Matlab平臺開發(fā)圖形用戶界面(GUI),通過制作與組合用戶控件,并為其添加回調(diào)函數(shù),實現(xiàn)了以下功能： 1.繪制阻抗圖譜、計算阻抗特征參數(shù)。 2.重建內(nèi)部場域的阻抗分布圖像。 3.計算機(jī)與微系統(tǒng)通信。 二、阻抗測量及介電譜特性的研究包括： 1.利用AD5933阻抗測量系統(tǒng)對電路模型和豬肉組織進(jìn)行阻抗測量與分析。 2.利用6500B阻抗分析儀對上述的組織進(jìn)行阻抗測量與分析,使其作為標(biāo)準(zhǔn)儀器,結(jié)果與AD5933阻抗測量系統(tǒng)結(jié)果進(jìn)行對比分析,證明了AD5933阻抗測量系統(tǒng)的可行性與準(zhǔn)確性。 三、基于阻抗參數(shù)的肺癌組織模式識別包括： 1.利用形態(tài)學(xué)切片圖對人體肺部腫瘤組織進(jìn)行辨識。利用統(tǒng)計學(xué)方法對結(jié)果進(jìn)行分析。在生態(tài)學(xué)指標(biāo)和阻抗特征參數(shù)之間簡歷關(guān)系,提出假設(shè)：拋開切片圖像,從R∞、R0、fc三個阻抗特征參數(shù)就可以判定組織屬于病變組織還是屬于正常組織。 2.LMSE以及Fisher算法對從總醫(yī)院獲得的一百多個病人的肺組織進(jìn)行辨別。研究結(jié)果顯示兩種算法對于區(qū)分正常組織與病變組織都具有高的分辨率,為下一步研究癌變過程中組織的阻抗變化奠定了良好的基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：生物阻抗測量技術(shù) MATLAB AD5933 肺癌組織辨識 模式識別
【學(xué)位授予單位】：天津科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41;R318.0
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目錄7-9
• 1 緒論9-18
• 1.1 生物阻抗技術(shù)簡介9-11
• 1.2 生物組織阻抗模型及Cole-Cole理論11-12
• 1.3 生物阻抗測量方法12-13
• 1.4 測量生物阻抗的技術(shù)的發(fā)展以及應(yīng)用13-16
• 1.4.1 生物阻抗測量技術(shù)的發(fā)展13-14
• 1.4.2 生物阻抗測量技術(shù)的應(yīng)用14-16
• 1.5 本論文的組織形式16-18
• 2 基于MATLAB的阻抗測量GUI設(shè)計18-29
• 2.1 GUI介紹18-20
• 2.2 阻抗測量系統(tǒng)界面設(shè)計20-29
• 2.2.1 串口通信界面20-23
• 2.2.2 Cole-Cole圖分析界面23-24
• 2.2.3 EIT圖像重建24-29
• 3 基于AD5933的阻抗測量系統(tǒng)29-40
• 3.1 AD5933測量阻抗原理29-30
• 3.2 基于AD5933的阻抗測量系統(tǒng)30-33
• 3.3 系統(tǒng)性能測試和實驗結(jié)果33-34
• 3.4 6500B精密阻抗分析儀器簡介及操作步驟34-40
• 3.4.1 6500B簡介34-35
• 3.4.2 6500B操作步驟35-36
• 3.4.3 6500B實驗結(jié)果36-40
• 4 基于模式識別的人體肺癌組織辨識40-52
• 4.1 模式識別的基本概念40-42
• 4.2 模式識別方法42-45
• 4.2.1 統(tǒng)計模式識別42
• 4.2.2 結(jié)構(gòu)模式識別42
• 4.2.3 模糊模式識別42
• 4.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別42-43
• 4.2.5 LMSE算法及Fisher算法43-45
• 4.3 實驗和結(jié)果45-52
• 4.3.1 LMSE算法識別45-46
• 4.3.2 Fisher算法識別46-47
• 4.3.3 結(jié)果與分析47-52
• 5 基于病理學(xué)的人體肺部腫瘤組織辨識52-63
• 5.1 病理形態(tài)學(xué)概述52-53
• 5.2 IPP軟件分析病理切片53-63
• 5.2.1 IPP分析病理切片及其結(jié)果53-55
• 5.2.2 IPP分析組織介電特性與形態(tài)學(xué)變化之間的關(guān)系的結(jié)果55-63
• 6 總結(jié)與展望63-64
• 7 參考文獻(xiàn)64-70
• 8 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文情況70-71
• 9 致謝71

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：281479