本文選題：X射線成像 + 模型預測　； 參考：《電子器件》2017年03期

【摘要】：研究X射線成像的影響因素如X射線管電壓等,并對成像質量進行較為科學的評估預測,對于X射線成像質量的優(yōu)化控制具有重要意義。我們首先確立了BP神經網絡模型的基本框架,之后搭建實驗平臺獲取樣本數據并對該網絡進行訓練,得到X射線成像質量和其影響因素之間的大致關系。實驗結果表明,利用該模型得到的預測數據和實際值的平均誤差在2%左右。因此,該模型對X射線成像質量的預測是相當有效的。
[Abstract]:It is of great significance to study the influencing factors of X-ray imaging such as the voltage of X-ray tube and to evaluate and predict the quality of X-ray imaging scientifically. Firstly, the basic framework of BP neural network model is established, and then the experimental platform is built to obtain the sample data and train the network to obtain the approximate relationship between the quality of X-ray imaging and its influencing factors. The experimental results show that the average error between the predicted data and the actual values obtained by the model is about 2%. Therefore, the model is quite effective in predicting the quality of X-ray imaging.
【作者單位】： 東南大學電子科學與工程學院;
【基金】：江蘇省高校品牌專業(yè)建設工程項目
【分類號】：O434.19;TP183

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本文編號：1823463