基于频散曲线和机器学习方法的层状生物软组织特性反演

摘要： 生物软组织的几何和力学性质是多种疾病的重要指标,通过高精度反演得到生物软组织特性,如组织厚度、弹性模量和密度等,对疾病的诊断、治疗和康复都具有重要的医疗指导意义,超声波检测中包含的参数信息可以高效并准确地解决参数反演问题.文章将超声导波的频散曲线和机器学习相结合,建立了基于生物软组织Lamb波频散曲线的BP神经网络反演方法,分析了频散曲线的模态、波段、训练数据个数、波数采样点个... （共10页）