【摘 要】
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目的探讨以超声筛选最佳特征向量,结合广义回归神经网络(GRNN)识别强度聚焦超声(HIFU)致生物组织变性的方法。方法采用HIFU以不同剂量对300个新鲜离体猪肉组织样本进行辐照,
【机 构】
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湖南师范大学信息科学与工程学院,湖南师范大学物理与电子科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(11774088)
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目的探讨以超声筛选最佳特征向量,结合广义回归神经网络(GRNN)识别强度聚焦超声(HIFU)致生物组织变性的方法。方法采用HIFU以不同剂量对300个新鲜离体猪肉组织样本进行辐照,获得变性及未变性样本各150个。于辐照前后采集超声声像图,经减影处理获得超声减影图像;以灰度-梯度共生矩阵法及灰度差分统计法提取18个特征参数,经P值显著性检测法及欧氏距离法筛选获得最佳特向量。以300个样本中的198组为训练样本,102组为测试样本。识别训练样本后,以P值显著性检测法剔除的特征向量和欧氏距离最小的2个特征向量为
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