论文摘要
根据高强度聚焦超声（HIFU）实验中采集到的超声背散射信号的特点,采用多迭代变分模态分解（MIVMD）与复合多尺度散布熵（CMDE）对生物组织变性进行识别。首先对采集的超声背散射回波信号进行MIVMD重构,计算重构后有用信号的CMDE;并使用Gustafson-Kessel（GK）模糊聚类得到聚类中心,根据欧式贴近度与择近原则对生物组织变性进行识别。通过对仿真信号分析发现,MIVMD重构获得信号的信噪比高于经验模态分解（EMD）与变分模态分解（VMD）重构获得的信号,MIVMD重构获得信号的均方根误差低于EMD与VMD重构获得的信号。将其应用于HIFU治疗中实际获取的超声背散射信号,计算MIVMD重构后信号的复合多尺度散布熵（CMDE）,并与近似熵（ApEn）、样本熵（SE）、模糊熵（FE）比较发现,CMDE更容易区分变性组织与未变性组织。与MIVMD-ApEn-GK聚类、VMD-SE-GK聚类和MIVMD-FE-GK聚类相比,本文所提MIVMD-CMDE-GK聚类的效果更好,识别率为91.32%。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 胡伟鹏,邹孝,刘备,赵新民,钱盛友
关键词: 超声背散射回波,组织损伤,多迭代变分模态分解,复合多尺度散布熵
来源: 传感技术学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,医药卫生科技
专业: 临床医学,电信技术
单位: 湖南师范大学物理与电子科学学院
基金: 国家自然科学基金项目(11774088,11474090,61502164),湖南省自然科学基金项目(2016JJ3090)
分类号: R454.3;TN911.7
页码: 1856-1863
总页数: 8
文件大小: 2176K
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标签：超声背散射回波论文; 组织损伤论文; 多迭代变分模态分解论文; 复合多尺度散布熵论文;