【高强度聚焦超声模拟器】模拟分层介质中的高强度聚焦超声波束和加热效应(Matlab代码)

简介: 【高强度聚焦超声模拟器】模拟分层介质中的高强度聚焦超声波束和加热效应(Matlab代码)

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

🔥 内容介绍

高强度聚焦超声模拟器是一种先进的医疗设备,用于模拟分层介质中的高强度聚焦超声波束和加热效应。这种技术在医学领域有着广泛的应用,可以用于治疗肿瘤、消除结石以及进行组织损伤修复等。

高强度聚焦超声波束是一种能量集中的声波束,可以通过集中能量的方式将声波聚焦到特定的区域。这种聚焦效应可以用于治疗肿瘤,通过将高强度超声波束聚焦到肿瘤组织上,可以破坏肿瘤细胞的结构,从而实现治疗的效果。此外,高强度聚焦超声波束还可以用于消除结石,通过将能量集中在结石上,可以将结石击碎或者使其溶解。这种技术相比传统的手术方法更加安全和无创。

除了聚焦效应,高强度聚焦超声模拟器还可以模拟分层介质中的加热效应。当声波通过介质传播时,会产生摩擦力,从而产生热量。这种加热效应可以用于组织损伤修复,通过在受伤组织上施加高强度超声波束,可以促进血液循环和新陈代谢,从而加速组织修复的过程。

高强度聚焦超声模拟器的工作原理是通过产生高频声波,并将其聚焦到特定的区域。这种设备通常由超声发生器、聚焦器和控制系统组成。超声发生器负责产生高频声波,聚焦器则用于将声波聚焦到特定的区域,控制系统则用于控制超声波束的强度和聚焦位置。

高强度聚焦超声模拟器在医疗领域有着广阔的应用前景。它可以用于治疗多种疾病,如肿瘤、结石和组织损伤等。与传统的手术方法相比,高强度聚焦超声模拟器具有许多优势,如无创、安全和恢复快等。此外,这种技术还可以用于研究和开发新的治疗方法,为医学研究和临床实践提供更多的可能性。

总之,高强度聚焦超声模拟器是一种先进的医疗设备,可以模拟分层介质中的高强度聚焦超声波束和加热效应。它在医学领域有着广泛的应用前景,并且具有许多优势。随着技术的不断进步,相信高强度聚焦超声模拟器将在未来发挥更重要的作用,为人类的健康事业做出更大的贡献。

📣 部分代码

function [yplot]=prueba2(xpun,C,R,w)xpun=[ones(1,size(xpun,2));xpun];yplot=zeros(1,size(xpun,2));for i=1:size(xpun,2)    yplot(i)=0;    for n=1:size(C,1)        z=0;        for a=1:size(xpun,1)            z=z+(xpun(a,i)-C(n,a))^2/R^2;        end        yplot(i)=yplot(i)+w(n)*exp(-z);    endendeval(['load ','''',[pathname,Xcalname,'''']])factores=eval(strtok(Xcalname,'.'));eval(['load ','''',[pathname,ycalname,'''']])y_s=eval(strtok(ycalname,'.'));Nresp=size(y_s,2);Nf=size(factores,2);w_s=w_s/sum(w_s);eval(['load ','''',[pathname,netname,'''']])for i=1:Nf    x=factores(:,i);    delta=(max(x)-min(x));    MM=min(x)+max(x);    x=(2*x-MM)/delta;    eval(['x',int2str(i),'=x;'])    eval(['delta',int2str(i),'f=delta;'])    eval(['MM',int2str(i),'f=MM;'])endNresp=size(y_s,2);for i=1:Nresp    y=y_s(:,i);    delta=(max(y)-min(y));    MM=min(y)+max(y);    y=(2*y-MM)/delta;    eval(['y',int2str(i),'=y;'])    eval(['deltay',int2str(i),'=delta;'])    eval(['MMy',int2str(i),'=MM;'])endfor i_r=1:Nresp    Yplot{i_r}=prueba2(xpun',C{i_r},R(i_r),w{i_r});    eval(['Des',int2str(i_r),'=Yplot{',int2str(i_r),'};'])endfor i_r=1:Nresp    if isnan(lows(i_r))==1        eval(['lows(',int2str(i_r),')=(min(Yplot{',int2str(i_r),'}*deltay',int2str(i_r),'+MMy',int2str(i_r),')/2);'])    end    if isnan(highs(i_r))==1        eval(['highs(',int2str(i_r),')=(max(Yplot{',int2str(i_r),'}*deltay',int2str(i_r),'+MMy',int2str(i_r),')/2);'])    end    switch decides(i_r)        case 1            eval(['Ycomp',int2str(i_r),'=(Yplot{',int2str(i_r),'}*deltay',int2str(i_r),'+MMy',int2str(i_r),')/2;'])            eval(['Ytemp=Ycomp',int2str(i_r),';'])            Dtemp=zeros(size(Ytemp));            Dtemp(Ytemp<lows(i_r))=0;            Dtemp(Ytemp>highs(i_r))=0;            Dtemp(Ytemp>=lows(i_r) & Ytemp<=highs(i_r))=...                (Ytemp(Ytemp>=lows(i_r) & Ytemp<=highs(i_r))-lows(i_r))/(highs(i_r)-lows(i_r));            eval(['Des',int2str(i_r),'=Dtemp;'])        case 2            eval(['Ycomp',int2str(i_r),'=(Yplot{',int2str(i_r),'}*deltay',int2str(i_r),'+MMy',int2str(i_r),')/2;'])            eval(['Ytemp=Ycomp',int2str(i_r),';'])            Dtemp=zeros(size(Ytemp));            Dtemp(Ytemp<lows(i_r))=0;            Dtemp(Ytemp>highs(i_r))=0;            Dtemp(Ytemp>=lows(i_r) & Ytemp<=highs(i_r))=...                (highs(i_r)-Ytemp(Ytemp>=lows(i_r) & Ytemp<=highs(i_r)))/(highs(i_r)-lows(i_r));            eval(['Des',int2str(i_r),'=Dtemp;'])        case 3            eval(['Ycomp',int2str(i_r),'=(Yplot{',int2str(i_r),'}*deltay',int2str(i_r),'+MMy',int2str(i_r),')/2;'])            eval(['Ytemp=Ycomp',int2str(i_r),';'])            Dtemp=zeros(size(Ytemp));            Dtemp(Ytemp<lows(i_r))=0;            Dtemp(Ytemp>highs(i_r))=0;            Dtemp(Ytemp>=lows(i_r) & Ytemp<=targets(i_r))=...                (Ytemp(Ytemp>=lows(i_r) & Ytemp<=targets(i_r))-lows(i_r))/(targets(i_r)-lows(i_r));            Dtemp(Ytemp>targets(i_r) & Ytemp<highs(i_r))=...                (highs(i_r)-Ytemp(Ytemp>targets(i_r) & Ytemp<highs(i_r)))/(highs(i_r)-targets(i_r));            eval(['Des',int2str(i_r),'=Dtemp;'])        case 4            eval(['Ycomp',int2str(i_r),'=(Yplot{',int2str(i_r),'}*deltay',int2str(i_r),'+MMy',int2str(i_r),')/2;'])            eval(['Ytemp=Ycomp',int2str(i_r),';'])            Dtemp=ones(size(Ytemp));            Dtemp(Ytemp<lows(i_r))=0;            Dtemp(Ytemp>highs(i_r))=0;            eval(['Des',int2str(i_r),'=Dtemp;'])    end    % Cleaning bad values    eval(['Des',int2str(i_r),'(Des',int2str(i_r),'<0)=0;'])    eval(['Des',int2str(i_r),'(Des',int2str(i_r),'>1)=1;'])endDes=1;for i_r=1:Nresp    eval(['Des=[Des.*(Des',int2str(i_r),'.^w_s(',int2str(i_r),'))];'])end% Restrictions on factors% eval(['load Dmaxmin',int2str(Nf)])xtempmax=linspace(0,1,15)';xtempmin=linspace(1,0,15)';switch Nf    case 2        dmax2=[kron(xtempmax,ones(15,1)),kron(ones(15,1),xtempmax)];        dmin2=[kron(xtempmin,ones(15,1)),kron(ones(15,1),xtempmin)];    case 3        dmax3=[kron(xtempmax,kron(ones(15,1),ones(15,1))),...            kron(ones(15,1),kron(xtempmax,ones(15,1))),...            kron(ones(15,1),kron(ones(15,1),xtempmax))];        dmin3=[kron(xtempmin,kron(ones(15,1),ones(15,1))),...            kron(ones(15,1),kron(xtempmin,ones(15,1))),...            kron(ones(15,1),kron(ones(15,1),xtempmin))];    case 4        dmax4=[kron(kron(xtempmax,kron(ones(15,1),ones(15,1))),ones(15,1)),...            kron(kron(ones(15,1),kron(xtempmax,ones(15,1))),ones(15,1)),...            kron(kron(ones(15,1),kron(ones(15,1),xtempmax)),ones(15,1)),...            kron(kron(ones(15,1),kron(ones(15,1),ones(15,1))),xtempmax)];        dmin4=[kron(kron(xtempmin,kron(ones(15,1),ones(15,1))),ones(15,1)),...            kron(kron(ones(15,1),kron(xtempmin,ones(15,1))),ones(15,1)),...            kron(kron(ones(15,1),kron(ones(15,1),xtempmin)),ones(15,1)),...            kron(kron(ones(15,1),kron(ones(15,1),ones(15,1))),xtempmin)];endfor i_f=1:Nf    if isnan(lowsf(i_f))==1        eval(['lowsf(',int2str(i_f),')=min(factores(:,',int2str(i_f),'));'])    end    if isnan(highsf(i_f))==1        eval(['highsf(',int2str(i_f),')=max(factores(:,',int2str(i_f),'));'])    end    switch decidesf(i_f)        case 1            eval(['Des=Des.*dmax',int2str(Nf),'(:,i_f)'';'])        case 2            eval(['Des=Des.*dmin',int2str(Nf),'(:,i_f)'';'])        case 3            dtargf=zeros(size(Des));            eval(['xpunf=xpun(:,',int2str(i_f),');'])            eval(['xpunf=(xpunf*delta',int2str(i_f),'f+MM',int2str(i_f),'f)/2;'])            dtargf(xpunf>lowsf(i_f) & xpunf<=targetsf(i_f))=(xpunf(xpunf>lowsf(i_f) & xpunf<=targetsf(i_f))-lowsf(i_f))/(targetsf(i_f)-lowsf(i_f));            dtargf(xpunf>targetsf(i_f) & xpunf<highsf(i_f))=(highsf(i_f)-xpunf(xpunf>targetsf(i_f) & xpunf<highsf(i_f)))/(highsf(i_f)-targetsf(i_f));            Des=Des.*dtargf;        case 4            if lowsf(i_f)>min(factores(:,i_f)) && highsf(i_f)<max(factores(:,i_f))                dtargf=ones(size(Des));                eval(['xpunf=xpun(:,',int2str(i_f),');'])                eval(['xpunf=(xpunf*delta',int2str(i_f),'f+MM',int2str(i_f),'f)/2;'])                dtargf(xpunf<lowsf(i_f))=0;                dtargf(xpunf>highsf(i_f))=0;                Des=Des.*dtargf;            end    endend[MaxDes,maxind]=max(Des);

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 戴苏秦.高强度聚焦超声对生物媒质加热的仿真研究[D].湖南师范大学[2023-09-20].DOI:10.7666/d.Y2801213.

[2] 张海澜.高强度聚焦超声声场的正负声压幅度[C]//全国暨国际超声分子影像及生物效应和治疗学术会议.2016.

[3] 刘佳,张晓东,容蓉,等.MR引导下高强度聚焦超声消融子宫肌瘤温度曲线参数与治疗效果的关系[J].中国介入影像与治疗学, 2018, 15(5):5.DOI:10.13929/j.1672-8475.201711050.

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合






相关文章
|
4月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
225 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
4月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
141 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
4月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
111 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
7月前
|
数据安全/隐私保护
地震波功率谱密度函数、功率谱密度曲线,反应谱转功率谱,matlab代码
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
|
7月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
|
7月前
|
算法 调度
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
|
7月前
|
Serverless
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)
|
7月前
|
供应链 算法
基于分布式优化的多产消者非合作博弈能量共享(Matlab代码)
基于分布式优化的多产消者非合作博弈能量共享(Matlab代码)
|
7月前
|
算法 调度
基于多目标粒子群算法冷热电联供综合能源系统运行优化(matlab代码)
基于多目标粒子群算法冷热电联供综合能源系统运行优化(matlab代码)

热门文章

最新文章