生物組織熱物性參數(shù)與光學(xué)特性參數(shù)的重構(gòu).pdf

1、本論文提出了一種新的生物組織熱物性參數(shù)和光學(xué)特性參數(shù)重構(gòu)方法，即采用一種改進的遺傳算法來重構(gòu)這些參數(shù)，這種改進的遺傳算法是基本遺傳算法與模擬退火算法結(jié)合后形成的一種新算法，稱之為模擬退火遺傳算法(簡稱SAGA)。通過計算機數(shù)值模擬證明，與傳統(tǒng)的優(yōu)化算法以及簡單的遺傳算法相比，此改進的算法重構(gòu)精度高，收斂速度快。文中首先論述了遺傳算法及其改進，包括基本遺傳算法理論，模擬退火算法理論以及基本遺傳算法與模擬退火算法的結(jié)合。接著論述了基于模擬退

2、火遺傳算法的生物組織熱物性參數(shù)與光學(xué)特性參數(shù)的重構(gòu)。對于前者，首先在生物組織中測量有限個溫度點，然后通過模擬退火遺傳算法來反演生物組織的熱物性參數(shù)，在這一部分介紹了熱物性參數(shù)重構(gòu)的理論基礎(chǔ)——生物組織傳熱機理及傳熱模型。計算機模擬證明采用模擬退火遺傳算法來重構(gòu)熱物性參數(shù)可以取得更高的精度及收斂速度。對于后者，首先獲取生物組織表面的漫反射光分布，然后由漫反射光分布通過模擬退火遺傳算法來反演生物組織的光學(xué)特性參數(shù)。本文采用了蒙特卡羅方法來模