【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗设备，特别涉及一种基于坐标变换的粒子群算法优化电极片位置的方法。
技术介绍
1、由于贴片治疗需要在人体组织上长期贴附电极片，这会造成人体组织的损伤和过敏，并且电极片工作时会产生大量热量，如果电极片过多，则产生的热量也容易造成人体组织的损伤。因此，在选择贴附电极片时，需要尽量减少使用电极片数量并优化其贴附位置，在满足电场治疗需求的同时缓解对患者造成的人体组织损伤和过敏等不良反应。
2、近年来，智能算法中的粒子群优化算法被引入用于优化电极片的位置，但现有的用以优化电极片的位置的粒子群优化算法仍存在的缺陷是：
3、1.低全局搜索能力：传统粒子群算法受到解空间在区域边界而不在区域内部的影响，其全局搜索能力受限，往往导致算法很快收敛且结果精度不高。
4、2.不稳定性：作为一种智能算法，传统粒子群算法具有一定的随机性。这种随机性一方面能够帮助克服局部最优解，但另一方面也使得算法结果具有不稳定性，这种不稳定性需要尽量加以克服，以确保算法的可靠性和一致性。
技术实现思路<
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【技术保护点】
1.一种基于坐标变换的粒子群算法优化电极片位置的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于坐标变换的粒子群算法优化电极片位置的方法，其特征在于，步骤(2)中包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的基于坐标变换的粒子群算法优化电极片位置的方法，其特征在于，步骤(2.3)中，设坐标变换后坐标为和考虑到电极片位置均在边界，此时坐标中仅需后两个变量即可确定该点，则取坐标为和其中，球坐标变换公式为：相对应的在二维中，所做坐标变换为极坐标变换，变换前后粒子位置分别为(x，y)、(x′，y′)和(r，θ)、(r′，θ′)，此时坐标中仅需...
【技术特征摘要】
1.一种基于坐标变换的粒子群算法优化电极片位置的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于坐标变换的粒子群算法优化电极片位置的方法，其特征在于，步骤(2)中包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的基于坐标变换的粒子群算法优化电极片位置的方法，其特征在于，步骤(2.3)中，设坐标变换后坐标为和考虑到电极片位置均在边界，此时坐标中仅需后两个变量即可确定该点，则取坐标为和其中，球坐标变换公式为：相对应的在二维中，所做坐标变换为极坐标变换，变换前后粒子位置分别为(x，y)、(x′，y′)和(r，θ)、(r′，θ′)，此时坐标中仅需后一个变量即确定该点，则取坐标为(θ)和(θ′)；其中，极坐标变换公式为：θ＝arctan2(y,x)。
4.根据权利要求3所述的基于坐标变换的粒子群算法优化电极片位置的方法，其特征在于，步骤(2.4)中，计算etumor具体包括：头部电场强度分布方程建立在麦克斯韦微分方程组描述的准静态场基础上，麦克斯韦方程组为：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的电阻抗成像高分辨率重建方法，其特征在于，步骤(1)中，利用delaunay三角剖分对分割结果进行网格离散化，具体为：
6.根据权利要求2所述的基于深度学习的电阻抗成像高分辨率重建方法，其特征在于，步骤(2)中，对于二维情况，取m＝3，通过...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈俊，龚荣芳，陈春晓，王亮，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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