换一批基于人工神经网络的零差K参数成像监测微波热消融凝固区研究
Microwave ablation coagulation area monitoring by homodyned K imaging based on artificial neural network
摘要目的:研究基于人工神经网络(artificial neural network,ANN)的零差K参数成像监测微波热消融凝固区的可行性.方法:在消融功率和持续时间分别为 60 W 3 min、70 W 2 min、80 W 1 min的条件下,各采集 16 例经过微波热消融的离体猪肝的超声背散射信号,分别利用ANN估计器和XU估计器在滑动窗口内估算背散射信号零差K分布模型的α、k参数,之后与多项式拟合技术相结合监测微波热消融产生的凝固区,并比较基于 2 种估计器获得的零差K参数成像监测微波热消融凝固区的效果.结果:在不同消融功率、持续时间条件下,α参数成像对微波热消融凝固区的监测性能优于k参数成像;2 种估计器均在80W 1min时获得了最好的监测效果;基于ANN估计器和XU估计器获得的基于α参数的多项式拟合成像的AUC值、Dice系数、Jaccard系数差异均无统计学意义(P均>0.05).结论:基于ANN的零差K参数成像可用于监测微波热消融凝固区.
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关键词
人工神经网络零差K参数成像多项式拟合技术微波热消融微波热消融凝固区artificial neural networkhomodyned K imagingpolynomial approximation techniquemicrowave thermal abla-tionmicrowave ablation coagulation area
分类号
R318（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.19745/j.1003-8868.2023085
发布时间
2023-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（61871005）
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