【摘 要】
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因为蕴含着心肌组织特性变化等病理特征,人体左心室的变形和动力学特性已成为心脏疾病临床诊断的重要依据。本研究基于BP神经网络方法,通过对左心室临床诊断数据的反演,开展
【机 构】
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西安交通大学航天航空学院,西安电子科技大学通信工程学院综合业务网理论与关键技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U20B2013,11672221)
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因为蕴含着心肌组织特性变化等病理特征,人体左心室的变形和动力学特性已成为心脏疾病临床诊断的重要依据。本研究基于BP神经网络方法,通过对左心室临床诊断数据的反演,开展左心室心肌组织参数识别研究。首先,使用Matlab语言编写图像识别程序提取人体左心室CT影像中内外膜位置点,在SolidWorks软件中建立左心室的真实几何模型,通过Abaqus软件建立左心室的有限元分析模型。其次,采用Mooney-Rivlin超弹性模型模拟心肌组织特性,运用Abaqus有限元软件,对左心室有限元模型进行动态数值分析,获得3个
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