多电极电磁肢体血液流速仿真与流速公布重建研究.pdf

摘 要 摘 要 本文在多电极电磁非侵入式测量的基础上，通过测量血液流体边缘产生的感应 电动势，实现将多电极电磁流量计 （MEF）应用于人体肢体血液速度剖面的测量。 心血管疾病如冠状动脉狭窄、冠心病、动脉粥样硬化等已成为严重危害人类健康的 重大疾病，其发病率逐年上升；监测血液流速变化可以提前预防和控制此类疾病。 因此研究多电极电磁肢体血液流速仿真与流速分布重建具有重大意义。 文中采用有限元分析法，利用COMSOLMultiphysics5.3a 仿真软件建立多电极 C 肢体血液测量系统的三维模型。对 型线圈励磁系统进行仿真优化，仿真得出肢体 截面处的磁感应强度；设置流动区域的速度，仿真得出因血液流动而产生的感应电 动势，并求取区域权函数的数值。将血液考虑为非牛顿流体，采用Euler-Euler 模型， 数值模拟并分析血液层流和RANS湍流的固液两相流动，为进一步研究肢体血液流- 速的测量提供了仿真支撑和帮助。 人体肢体截面处动静脉的图像重建对于准确求取区域权函数至关重要，将建立 CNN 在卷积神经网络 （ ）上的深度学习方法应用于多电极电磁流量计的动静脉图像 重建中。采用十折交叉验证将大量的仿真数据分为训练集和验证集，网络结构基于 LeNet，包含两个卷积层、两个池化层、辍学层和全连接层。图像重建的结果能够反 映出动脉、静脉的位置、大小和形状。 根据仿真数据，本文发展了截断奇异值分解和 Tikhonov 相结合的算法 （TSVD_TIK）及分数阶Tikhonov 算法 （F_TIK），对1616维度的病态矩阵进行速 度重建。对比其与截断奇异值分解算法和Tikhonov 算法的速度重建结果，发展的两 种算法标准差小，可用于今后的速度重建工作中。通过分析分数阶Tikhonov 算法不 同分数阶参数的标准差，得到了最佳的分数阶参数。 关键词 多电极电磁流量计；肢体血液流速测量；区域权函数；速度重建；卷积神 经网络 I Abstract Abstract A multi-electrode electromagnetic flowmeter (MEF) based on non-invasive measurement principle isproposed in thispaper,which is applied to reconstruct theblood velocity profile of human limbs by measuring the induced electromotive force generated at the edge of the blood fluid. Cardiovascular diseases such as coronary artery stenosis, coronary heart disease, and atherosclerosis have become more common and severe that endanger human health seriously, meanwhile the morbidity of these involved diseases is increasingyear by year.It hasbeen testifiedthat monitoringblood flow rate changes could prevent and control such diseases in advance. Therefore, it is significant to study the multi-electrode electromagnetic limb blood velocity simulation and velocity distribution reconstruction. The finite element analysis method has been used in