基于改进精细复合多尺度归一化散布熵的生物组织变性识别
文档名：基于改进精细复合多尺度归一化散布熵的生物组织变性识别
摘要：在高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中,生物组织变性识别是不可或缺的关键部分.多尺度散布熵(MDE)作为一种非线性方法,被广泛应用于生物组织变性识别.然而MDE在粗粒化过程中时容易出现信息丢失和稳定性较差的问题,难以全面提取组织变性特征.为了解决上述问题,提出了基于改进精细复合多尺度归一化散布熵(IRCMNDE)的生物组织变性识别方法.引入RCMDE,将其传统粗粒化过程中的平均值计算替换为最大值计算以解决MDE传统粗粒化过程中的问题,突出信号变性特征.通过对熵值的归一化处理减弱不同参数选择导致的熵值波动,形成IRCMNDE方法.将所提方法应用于实测HIFU回波信号数据,并采用概率神经网络(PNN)进行识别.研究结果表明:相较于MPE、MDE和RCMDE方法,基于IRCMNDE的生物组织变性识别率更高,高达96.77％,能更好地区分未变性与变性生物组织.
作者：刘备蔡剑华杨江河彭梓齐Author：LIUBeiCAIJianhuaYANGJianghePENGZiqi
作者单位：湖南文理学院数理学院,湖南常德415000
刊名：传感技术学报 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2023, 36(11)
分类号：TP274.53
关键词：HIFU改进精细复合多尺度归一化散布熵生物组织变性识别
Keywords：HIFUIRCMNDEbiologicaltissuedenaturedrecognition
机标分类号：
在线出版日期：2024年1月17日
基金项目：国家自然科学基金，湖南省自然科学基金项目，湖南省自然科学基金项目，湖南省教育厅科学研究项目，湖南文理学院博士启动项目基于改进精细复合多尺度归一化散布熵的生物组织变性识别[
期刊论文]传感技术学报--2023, 36(11)刘备蔡剑华杨江河彭梓齐在高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中,生物组织变性识别是不可或缺的关键部分.多尺度散布熵(MDE)作为一种非线性方法,被广泛应用于生物组织变性识别.然而MDE在粗粒化过程中时容易出现信息丢失和稳定性较差的问题,难以全面...参考文献和引证文献
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