【摘 要】
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针对射频消融脊柱肿瘤手术参数预测方法的不足,本文根据射频消融模拟仿真数据作为样本数据,利用神经网络的三种模型,对射频消融的输出电压和加热时间进行预测.三种模型包
【机 构】
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北京工业大学 生命科学与生物工程学院,100124
【出 处】
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2015年中国生物医学工程联合学术年会
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针对射频消融脊柱肿瘤手术参数预测方法的不足,本文根据射频消融模拟仿真数据作为样本数据,利用神经网络的三种模型,对射频消融的输出电压和加热时间进行预测.三种模型包括BP 神经网络模型、GRNN 神经网络模型和SVM 神经网络模型.其中输出电压预测结果的误差率分别为1.50％、3.22％和0,加热时间预测结果分别为5.09％、11.28％和0.33％；而三种模型的相关系数均在0.95-1 之间,在正常合理范围内.根据预测误差率和相关系数的比较,SVM 神经网络模型的误差率更小,相关系数更接近于1,因此该模型更符合射频消融脊柱肿瘤手术参数预测模型,可以为临床手术提供数据支持和辅助治疗.
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