基于智能全局优化算法的生物体三维温度场重构研究

1. 本课题研究受到湖北省自然科学基金（面上项目）支持。项目编号：2016CFB399。

2. 采用全局智能优化方法，将生物热传导反问题转变为正问题的求解过程；建立了适用于热分析的目标函数，避免了传统数值方法中繁琐的边界条件处理过程；建模过程中，考虑了生物组织的多样性，使模型更接近真实的生物组织；自行编写的APDL代码，自动快捷地完成生物体三维温度场的无损重构。本课题的研究对于肿瘤热疗的温度及温度场的监控极具意义，也对临床工程以外的其他领域同样具有一定的指导价值，蕴藏着广阔的应用前景。

3. 提出了一种新颖的生物体三维温度场重构思想，将生物热传导反问题转变为正问题的求解过程，具有重要的理论价值和实际应用价值；提出了一种适用于热分析的目标函数建立方法，避免了传统数值方法中繁琐的边界条件处理过程，极大地提高了智能优化速度；在实验和仿真中，不仅充分考虑了生物体内热源（病灶）的多样性，将其等效为若干个温度状态不等的点热源，而且还考虑到生物体真实的外形和组织结构，使得本课题的研究极具临床应用价值；采用自行编写的APDL代码，自动快捷地完成生物体三维温度场的无损重构，为相关反问题的研究提供一条借鉴性的方法与思路。

4. 由生物体表面温度推导其内部温度场分布是一个典型的热传导反问题，这类反问题因其特殊性（高度不适定性），很难用一般的解析方法来解决。目前数值方法（如有限差分法、有限体积法、边界元法、有限元法等）通常被用于温度场反问题的求解，但它们有一个共同的特点就是对边界条件的处理十分苛刻，要求首先获取全部的表面温度信息才能进一步求解。然而，对于真实的生物体而言，这往往是十分困难甚至是无法做到的，比如人体乳腺、膝盖等部位的截面温度分布信息。此外，采用数值方法进行生物体三维温度场的反演，不仅计算效率较低，而且过程复杂，并不适合在临床工程领域的应用和普及。

本课题首次提出采用智能全局优化算法进行生物体三维温度场无损重构的重要思想。由生物体表面温度推导其内部温度场分布是一个典型的热传导反问题，本课题拟以生物体热源的温度和位置为优化变量，通过建立合理的目标函数，将这一典型的热传导反问题转换成正问题的求解过程，从而避免传统数值方法中复杂的边界条件处理和正则化处理过程，极大地提高了智能优化速度，为生物体三维温度场的实时重构提供了可靠的技术支持。

1. 本课题研究受到 湖北省自然科学基金（面上项目）支持。项目编号：2016CFB3992. 采用全局智能优化方法,将生物热传导反问题转变为正问题的求解过程;建立了适用于热分析的目标函数,避免了传统数值方法中繁琐的边界条件处 理过程;建模过程中,考虑了生物组织的多样性,使模型更接近真实的生物组织;自行编写的 APDL 代码,自动快捷地完成生物体三维温度场的无损重构;本课题的研究对于肿瘤热疗的温度及温度场的监控极具意义,也对临床工程以外的其他领域同样具有一定的指导价值,蕴藏着广阔的应用前景。3. 提出了一种新颖的生物体三维温度场重构思想,将生物热传导反问题转变为正问题的求解过程,具有重要的理论价值和实际应用价值;提出了一种适用于热分析的目标函数建立方法,避免了传统数值方法中繁琐的边界条件处理过程,极大地提高了智能优化速度;在实验和仿真中,不仅充分考虑了生物体内热源（病灶）的多样性,将其等效为若干个温度状态不等的点热源,而且还考虑到生物体真实的外形和组织结构,使得本课题的研究极具临床应用价值;采用自行编写的 APDL 代码,自动快捷地完成生物体三维温度场的无损重构,为相关反问题的研究提供一条借鉴性的方法与思路。4. 由生物体表面温度推导其内部温度场分布是一个典型的热传导反问题,这类反问题因其特殊性（高度不适定性）,很难用一般的解析方法来解决。目前数值方法（如有限差分法,有限体积法,边界元法,有限元法等）通常被用于温度场反问题的求解,但它们有一个共同的特点就是对边界条件的处理十分苛刻,要求首先获取得全部的表面温度信息才能进一步求解。然而对于真实的生物体而言,这往往是十分困难甚至是无法做到的,比如人体乳腺、膝盖等部位的截面温度分布信息。此外,采用数值方法进行生物体三维温度场的反演,不仅计算效率较低,而且过程复杂,并不适合在临床工程领域的应用和普及。本课题首次提出采用智能全局优化算法进行生物体三维温度场无损重构的重要思想。由生物体表面温度推导其内部温度场分布是一个典型的热传导反问题,本课题拟以生物体热源的温度和位置为优化变量,通过建立合理的目标函数,将这一典型的热传导反问题转换成正问题的求解过程,从而避免传统数值方法中复杂的边界条件处理和正则化处理过程,极大地提高了智能优化速度,为生物体三维温度场的实时重构提供了可靠的技术支持。