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脊柱肿瘤射频消融适形治疗的温度场研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 脊柱肿瘤的研究现状第11-12页
        1.2.2 射频消融的研究现状第12-13页
    1.3 本文的研究内容和目标第13-14页
        1.3.1 研究内容第13-14页
        1.3.2 研究目标第14页
    1.4 本文结构第14-16页
第2章 射频消融有限元分析第16-22页
    2.1 有限元法及软件第16页
    2.2 电磁场-温度场耦合的原理第16-17页
        2.2.1 电磁场第16-17页
        2.2.2 温度场第17页
    2.3 数值仿真第17-20页
        2.3.1 模型的建立第17-18页
        2.3.2 材料属性的设置第18页
        2.3.3 网格设置第18-19页
        2.3.4 边界条件的设置第19-20页
        2.3.5 温度场的后处理第20页
    2.4 本章小结第20-22页
第3章 脊柱肿瘤射频消融的数值仿真第22-38页
    3.1 引言第22页
    3.2 单极电极的数值仿真第22-28页
        3.2.1 不同电压下的温度场分布第23-24页
        3.2.2 不同电压下的消融区域变化特性第24-25页
        3.2.3 不同时间下的温度场分布第25-26页
        3.2.4 不同时间下的消融区域变化特性第26-28页
    3.3 多子针电极的数值仿真第28-34页
        3.3.1 不同电压下的温度场分布第28-30页
        3.3.2 不同电压下的消融区域变化特性第30-31页
        3.3.3 不同时间下的温度场分布第31-32页
        3.3.4 不同时间下的消融区域变化特性第32-33页
        3.3.5 讨论第33-34页
    3.4 不同电极结构下的消融结果分析第34-35页
    3.5 本章小结第35-38页
第4章 自动预测脊柱肿瘤射频消融区域的软件研究第38-58页
    4.1 引言第38-39页
    4.2 数据库的建立第39-40页
    4.3 BP神经网络模型第40-43页
        4.3.1 BP神经网络模型原理第40页
        4.3.2 BP神经网络模型预测分析第40-43页
    4.4 GRNN模型第43-46页
        4.4.1 GRNN模型原理第43-44页
        4.4.2 GRNN模型预测分析第44-46页
    4.5 SVM模型第46-50页
        4.5.1 SVM模型原理第46-48页
        4.5.2 SVM模型预测分析第48-50页
    4.6 三种模型预测结果的对比分析第50-52页
    4.7 建立自动预测软件第52-55页
        4.7.1 软件功能的介绍第52-53页
        4.7.2 软件界面的介绍第53-55页
    4.8 本章小结第55-58页
第5章 结论和展望第58-60页
    5.1 结论第58-59页
    5.2 展望第59-60页
参考文献第60-66页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第66-68页
致谢第68页

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