肿瘤已经严重威胁到了人类的健康,并且它对于人类的威胁仍然在不断的增加。从近年的《中国癌症报告》中我们可以看出,每12小时就会有5000名新发病的癌症患者,更直观的说每分钟就会有将近10个人是新发病患者。癌症不仅有高发病数特点,而且传统的治疗手段大多对病人的身体及心理产生较大的损害。在此趋势下,电穿孔治疗肿瘤的方法开始有了一定的进展。本文主要是对于不可逆电穿孔的实验数据通过迭代算法进行训练,在MATLAB中得到拟合曲线,通过曲线得到生物电阻抗的模型并对其进行研究,计算肿瘤阻抗斜率的变化与不可逆电穿孔之间的关系。在拟合不可逆电穿孔数据时主要运用的是和最小二乘法BP算法来研究生物电阻抗的模型,对电穿孔治疗肿瘤的物理消融方法起到积极促进作用。实验结果表明,在不可逆电穿孔情况下,阻抗在一定的斜率范围内减小,并且通过算法计算,阻抗的斜率在-0.091和-1.474?10^-3之间减小。在可逆电穿孔的情况下,肿瘤组织的电阻分布图显示出水平趋势。肿瘤组织的阻抗斜率基本不变或下降很小,肿瘤组织的阻抗斜率在-0.019和-0.007之间。运用神经网络bp算法对电阻进行拟合,以电压电流为输入,电阻为输出,选取56010组数据作为训练数据,1000组数据作为测试数据,用BP算法之后得出的预测数据与实际的测试数据进行绘图,并对于不可逆电穿孔实验数据的拟合,发现当第一层神经元的个数为30,第二层神经元个数为10,迭代次数为100的时候,拟合的误差为4.95%,当选取3000组数据作为测试数据,继续第一层神经元个数为30,第二层为10,迭代次数为100的时候,拟合的误差为5.0%。