基于机器学习生物软组织智能优化算法的研究及应用

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肌肉软组织的损伤常发生于高强度体力工作者,动脉血管壁的病变也多是心血管疾病产生的重要原因。因此对于以骨骼肌和动脉血管壁为代表的生物软组织的变形特性和应力分布的研究受到越来越多的重视,而这也是生物力学领域重点关注的课题之一。本论文分别以牛的骨骼肌和动脉血管壁为研究对象,通过模拟压缩/拉伸力学实验,并利用各向异性超弹性本构模型进行有限元建模仿真。基于一系列智能算法对骨骼肌的本构参数进行预测,对不同智能算法的效率和精度进行了对比,在最优算法的基础上进一步改进,对动脉血管壁的本构参数进行预测。主要包括以下几个方面:(1)基于骨骼肌单轴压缩实验,建立了有限元模型并进行有限元分析,从中获取仿真过程中加载方向平行和垂直于纤维方向时的应力-主伸长数据,为之后智能算法的搭建提供数据准备。通过对动脉血管壁进行以加载方向沿轴向和沿环向进行单轴拉伸实验,获取实验样本的应力-主伸长数据。相应的建立动脉血管壁的有限元模型进行分析,获得仿真过程中加载方向沿环向和沿轴向时的应力-主伸长数据。(2)基于Tensorflow机器学习框架分别搭建了深层机器学习方法中的直接反问题神经网络模型与双向神经网络模型,在分别对各模型的超参数进行调优后对骨骼肌的本构参数进行反演,得到了骨骼肌相应的本构参数,并给出了其平均值和标准差。(3)建立了浅层机器学习方法中的随机森林模型、支持向量机模型、K近邻模型以及内核岭回归模型。为了提高模型的准确性,分别对四种智能算法采用贝叶斯优化方法或网格搜索方法进行超参数调优,进一步对骨骼肌的本构参数进行反演,给出了本构参数的范围以及平均值和标准差。(4)采用不同的统计指标对机器学习模型预测骨骼肌本构参数的表现进行评估,通过分析预测结果的鲁棒性以及预测结果与实验结果的拟合情况,考量了不同的机器学习模型对骨骼肌本构参数预测的稳定性、准确性与精度。(5)建立了双向随机森林模型对动脉血管壁的本构参数进行预测,通过统计指标验证了双向随机森林模型在预测动脉血管壁超弹性本构参数的有效性;同时利用基尼系数对动脉血管壁的四个本构参数对应力场的影响进行分析,结果表明,参数C10和κ是更为关键的变量。
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