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申请/专利权人：重庆医科大学
摘要：本发明高强度聚焦超声预测技术领域，具体的说是一种基于机器学习的能效因子大小预测方法；相比于实验和仿真下获得能效因子大小的复杂且费时，其通过换能器相关参数下能够快速获得能效因子大小；同时，通过实测数据并结合实际应用出发，并且比较不同的预测模型选取最佳预测模型，使得预测模型更加接近实际应用，从而能够有助于改进HIFU消融的产品设计。
主权项：1.一种基于机器学习的能效因子大小预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：获取不同条件下换能器相关参数输入数据，并将其输入至预先加载的HIFU模拟器中，以得到数据集合；S2：将数据集合中的输入数据进行特征参数筛选，以获取不同条件下的高强度聚集超声辐照能效因子特征参数，其能效因子大小通过公式1计算：EEF＝η*P*tcV1其中，η为聚焦因子，P为声功率，tc为辐照总时间，V为辐照组织病变体积；其tc通过公式2计算：tc＝n*dc*tp2其中，n为脉冲周期个数，dc为占空比，tp为周期时间；S3：将特征参数筛选的数据进行样本数据排查，并进行多因素分析；S4：将分析后不符合要求的数据剔除，随后进行归一化处理；S5：将特征参数作为输入和能效因子大小作为输出结果进行预测模型构建；S6：进行参数调整优化预测模型，得到能效因子预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆医科大学 一种基于机器学习的能效因子大小预测方法
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