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题名基于超声时频分析与残差网络的生物组织变性识别
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作者
刘备
许克晖
杨德智
彭梓齐
杨江河
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机构
湖南文理学院数理学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024年第1期40-43,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U2031112)
湖南省自然科学基金资助项目(2023JJ40462)
湖南省教育厅优秀青年项目(22B0694)。
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文摘
为了能对高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中的生物组织进行实时准确的变性识别,提出了一种基于超声时频分析与残差网络(ResNet)的生物组织变性识别方法。首先,采用广义S变换(GST)方法对生物组织超声回波信号进行时频分析,得到二维时频图;然后,通过迁移学习,将在ImageNet数据集上训练得到的参数应用于超声回波信号数据集;最后,利用ResNet101模型从生物组织变性前后的时频图中学习和提取有效的变性信息,并可视化变性特征轨迹,实时地完成生物组织变性识别。实验结果表明:相较于现有基于信号能量,AR系数以及熵特征的变性识别方法,GST-ResNet方法无需人为经验选取特征参数,具有更高的识别率,可以实时准确地完成生物组织的变性识别。
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关键词
时频分析
残差网络
高强度聚焦超声
超声回波信号
变性识别
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Keywords
time-frequency analysis
residual network(ResNet)
high-intensity focused ultrasound(HIFU)
ultrasonic echo signal
denatured identification
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分类号
TP274.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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