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超声热疗无创测温中AR模型方法应用研究
超声热疗无创测温中AR模型方法应用研究
摘要：
超声热疗（HIFU）被广泛应用于临床肿瘤治疗，但在此过程中，需要实时监测温度变化来确保治疗效果和安全性。然而，在无创测温中，由于信号噪声的干扰和操作环境的复杂性，精确测温一直是一个困难的问题。本文介绍了一种基于自回归（AR）模型的无创超声测温方法，旨在提高测温精度和可靠性。
首先，我们对AR模型的原理进行了简要介绍。AR模型是基于时间序列的一种预测方法，通过分析历史数据来预测未来的数值。在本研究中，我们将AR模型应用于热疗过程中的超声波信号，通过分析信号的历史数据，预测未来的信号值和温度变化。
其次，我们介绍了实验设计和数据处理方法。我们选择了一台商用HIFU系统，采用真实肝脏数据集进行实验。首先，我们使用相应的硬件和软件实现HIFU的超声信号采集。然后，我们使用加权最小二乘法对数据进行预处理，滤除高噪声和异常值。最后，通过对预处理后的数据应用AR模型，我们得到了高精度的温度测量值。
最后，我们对实验结果进行了分析和讨论。研究结果表明，应用AR模型可以有效地提高超声热疗中的无创测温精度和可靠性。与传统的FFT分析方法相比，AR模型方法具有更高的精度和更短的响应时间，可以更好地适应实际操作环境。
综上所述，本研究提出了一种基于AR模型的无创超声测温方法，并通过实验验证了该方法的有效性。我们相信，该方法可以为超声热疗治疗提供更加精确和可靠的温度监测手段，为临床疾病治疗带来更好的治疗效果。
关键词：超声热疗；无创测温；自回归模型；温度监测；肝脏
Abstract:
High-intensityfocusedultrasound(HIFU)hasbeenwidelyusedinclinicalcancertherapy,butduringthisprocess,real-timetemperaturemonitoringisrequiredtoensuretreatmentefficacyandsafety.However,innon-invasivetemperaturemeasurement,accuratetemperaturemeasurementhasalwaysbeenadifficultproblemduetotheinterferenceofsignalnoiseandthecomplexityoftheoperatingenvironment.Inthispaper,weintroduceanon-invasiveultrasoundtemperaturemeasurementmethodbasedontheautoregressive(AR)model,aimingtoimprovetemperaturemeasurementaccuracyandreliability.
Firstly,webrieflyintroducetheprincipleoftheARmodel.TheARmodelisapredictionmethodbasedontimeseries,whichpredictsfuturevaluesbyanalyzinghistoricaldata.Inthisstudy,weapplytheARmodeltoultrasoundsignalsintheHIFUprocess,predictingfuturesignalvaluesandtemperaturechangesbyanalyzingthehistoryofthesignal.
Secondly,weintroducetheexperimentaldesignanddataprocessingmethod.WeselectedacommercialHIFUsystemandusedarealliverdatasetfortheexperiment.Firstly,weusedthecorrespondinghardwareandsoftwaretorealizetheultrasoundsignalacquisitionofHIFU.Then,weusedtheweightedleastsquaresmethodtopreprocessthedata,filteringouthighnoiseandoutlierdata.Finally,byapplyingtheARmodeltothepreprocesseddata,weobtainedhigh-precisiontemperaturemeasurementvalues.
Finally,weanalyzedanddiscussedtheexperimentalresults.Theresultss