基于FDTD的微波腦中風檢測算法研究.pdf

1、近年來，腦中風的發(fā)病率和死亡率逐年攀升，統(tǒng)計表明，我國每年死于腦血管病的患者約130萬，腦中風已經(jīng)成為我國居民的第一位死亡原因。嚴重危害人們的生命健康。醫(yī)學研究證明，腦中風的及時檢測和發(fā)現(xiàn)能極大的增加其治愈機率，減少中風對腦部的損傷。腦中風微波檢測就是利用微波技術(shù)對腦部中風進行檢測的一種檢測手段，微波檢測相對于常規(guī)的腦中風檢測手段，具有安全性好，實時性好，成本低等特點，越來越受到研究者的關(guān)注。
　　在進行腦部介電結(jié)構(gòu)和微波檢測相關(guān)

2、原理的研究基礎(chǔ)上，本論文首先進行了腦中風微波檢測系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設計，檢測系統(tǒng)主要包括微波信號源，天線和微波信號的發(fā)射接收和微波信號分析處理等模塊，仿真系統(tǒng)利用核磁(MRI)腦部圖像建立腦部模型，部署環(huán)繞腦部的天線陣列，并利用調(diào)制高斯信號產(chǎn)生激勵信號。接著進行了中風檢測算法的模型設計，該模型由前向計算和逆向重建計算組成。前向計算利用完全匹配層(PML)吸收邊界的時域有限差分法(FDTD)對腦部區(qū)域進行電磁場模擬和數(shù)值計算。針對人腦中風微波散

3、射體不規(guī)則，結(jié)構(gòu)復雜，介電性質(zhì)差異小等特性所帶來的挑戰(zhàn)，逆向重建我們首先設計了一個基于信號相似度的檢測算法，采用二分查找迭代法對腦部血塊進行檢測，可以初步的判斷腦部血塊的存在性和大致區(qū)域，然后以一種改進型智能粒子群算法，在信號相似算法的基礎(chǔ)上實現(xiàn)對腦部的中風的檢測，最終可以對腦部中風血塊的大小、位置進行判斷。并且，在中風檢測算法中采用可累積的中風模板數(shù)據(jù)庫，有效地降低了重建算法的耗時。
　　仿真系統(tǒng)利用核磁(MRI)腦部圖像建立腦