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基于小二乘的Mesic呼吸系统模型辨识研究
目的 本文对Mesic呼吸系统仿真模型做系统参数辨识,为人体呼吸系统模型精确度的提高、呼吸疾病的临床诊断和新型呼吸机的设计提供理论和数据支持.方法 在Simnlink平台下构建集总参数呼吸系统仿真模型,采用小二乘法,分别用理论数据、实测数据和实测拟合数据对模型进行静态阶段和动态阶段的参数辨识,并由实测数据验证辨识参数.结果 由实测拟合数据得到的辨识结果能好地反映呼吸生理特性,压力、容量和流速曲线接近实际值.结论 辨识结果达到预期目的 ,此项研究为相关呼吸系统模型的辨识研究提供了一种有用的手段,是Mesic呼吸系统模型的一种完善.
关键词: Mesic呼吸系统模型 辨识 最小二乘 -
多频电阻抗扫描的Cole-Cole模型分析
目的 研究适合于多频电阻抗扫描测量数据的分析方法,为深入研究电阻抗扫描技术打下基础.方法 根据传统的阻抗形式Cole-Cole模型经验公式,推导出与电阻抗扫描测量结果匹配的导纳形式Cole-Cole公式.依据小二乘原理,估计导纳形式Cole-Cole模型的各个参数.结果 人体实测数据的导纳形式Cole-Cole轨迹图与小二乘估计圆弧吻合良好.同一电极阵列上的测量数据可以按照电极位置生成导纳形式Cole-Cole模型4个参数的三维分布图.结论 导纳形式Cole-Cole轨迹图能清晰地反映不同电极处的传输导纳随激励频率改变而引起的差异.导纳形式Cole-Cole模型的参数分布图,可从不同的物理含义上解释多频电阻抗扫描测量的结果.两者都有助于准确诊断疾病.
关键词: 电阻抗扫描 多频 Cole-Cole模型 最小二乘 -
一种电阻抗断层成像的图像后处理算法
目的:研究电阻抗断层成像的图像处理方法,改善图像显示效果.方法:先利用相邻三角形单元的电导率估计节点的电导率,然后根据三角形单元3个顶点的电导率进行二维线性插值获得单元内任意点的电导率.结果:原始的按三角形单元分块显示的电阻抗断层成像的图像,可转换为光滑的图像.结论:图像显示效果得到很大的改善;此方法适用于所有三角形剖分的电阻抗断层成像的图像处理.
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主动脉弓在体动态变形分析
目的建立动态观察主动脉在体变形数据分析模型.方法数字图像处理系统以24帧/秒的速度对实验兔主动脉进行动态实时采集.应用多项式对主动脉的边界进行函数表达,并用小二乘拟合方法拟合得到主动脉的边界,应用计算机软件自动跟踪、处理、测量,从而确定每一张图片上主动脉弓的边界,并进行测量.
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基于极大似然法的二房室模型系统辨识
提出一种基于极大似然法的二房室模型参数辨识方法。为验证本方法的有效性,我们比较了基于极大似然法和递推增广小二乘法估计得到的常用二房室模型的参数值及其绝对误差。结果表明,基于极大似然法的非线性二房室模型参数辨识准确性和可行性明显优于递推增广小二乘法。通过极大似然法获得的较小误差的非线性二房室模型参数估计值可用于相关临床试验,有助于提高建立非线性二房室模型的实用性。
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剔除相关性的小二乘理论研究
提出了一种新的回归模型,剔除相关性的小二乘,并给出建模步骤.该模型能有效的克服变量间的相关性,兼顾到变量的筛选并克服回归系数反常的现象.
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1.5T和3.0T磁共振正常节后臂丛神经IDEAL成像质量的评估
节后臂丛神经在空间走行上既不共线也不共面且毗邻关系复杂,很多成像设备无法满足临床的影像要求。磁共振神经成像(magnetic resonance neurography,MRN)被报道以来已成为臂丛神经病变检查的首选方法[1],作为外科手术的引导工具,更有学者把 MRN 视为金标准[2]。本研究以 T2快速自旋回波序列加迭代小二乘估算法水脂分离技术(iterative decomposition of water fat with echo asymmetry and least-squares estimation,IDEAL)扫描节后臂丛神经,从影像技术的角度探讨同机型不同场强磁共振正常节后臂丛神经成像质量的差异。