乳腺肿瘤红外检测中的多宗量寻源热传导反演

红外热像作为乳腺肿瘤检测手段具有对人体无害的优点。但目前只能用肿瘤区域体表温度与正常区域体表温度对比的方法进行诊断，缺乏红外热像数据与肿瘤代谢产热的关系。多宗量寻源热传导反问题是从乳腺肿瘤红外热像检测中抽象出来的科学理论问题。反问题具有不适定性、非线性、计算量大等特点，特别是多宗量的反演识别。目前热传导反问题研究大多为单宗量反演研究。因此，在已有反演算法的基础上，发展新的具有较好抗不适定性性能的混合优化算法以及反演问题求解中的并行算法对于热传导反问题的研究发展是非常重要的，也是本研究课题要解决的关键问题。建立合适的多宗量热传导反演模型，对热源强度、热源位置、热传导率等变量进行组合反演识别、研究测点位置、数量、测量精度、变量初始值等对反演结果的影响等是本课题研究的主要内容。本课题研究成果对传热反问题的研究发展就有重要的学术意义，为乳腺肿瘤红外热像检测的有效定量分析提供理论基础。

本课题是从乳腺肿瘤红外热像检测中抽象出来的一个理论问题。根据红外热像技术检测到的边界温度分布预测热源强度、热源大小等参数，是一个多宗量寻源导热反问题，突显本理论问题的不适定性、计算量大等特点。本课题以寻源导热反问题求解为研究对象，以提高反问题求解精度、速度为目的，主要完成了以下研究工作，并取得相应的结果。.1.将蚁群算法应用于寻源导热反问题，建立了路径构造方法和信息素更新方法，提出了优化排序机制和初始均匀分布机制改进措施，使反演速度和精度得到提高。.2.对蚁群算法中的蚁群参数设置进行研究，提出了动态蚁群参数设置，计算结果表明，与采用定值参数的蚁群算法相比，收敛速度约提高40%，准确率则由原来的86%提高到98%。.3.在反演热源位置的二维导热反问题中，提出了基于相关度的双目标函数算法及基于相关度的信息素更新策略，增加了确定位置的两坐标之间的独立性。计算结果表明，在x或y单边布置测点时，相对于结果1计算速度可提高18%；而两边同时布置测温点时，则可提高60%。.4.在粒子群算法对单宗量导热反问题进行求解及上述结果3基础上，进行了基于辅助目标函数的多参数反演研究，在同时反演热源位置、导热系数、热源强度时，分别用相关度、众数作为热源位置、导热系数辅助目标函数，并相应地将改进粒子群算法(PSO)作出改进(MPSO)，使反演精度得到提高，计算时间缩短33%。.5.提出基于最小二乘法预测的导热反问题求解方法(MPSO)，对反演过程中通过计算导热正问题后求取的目标函数值改为根据周边位置的目标函数值用最小二乘法来预测，以减少导热正问题的计算。.6.结合不同算法的特点，建立了混沌-蚁群混合算法和遗传-蚁群混合算法，前者与传统蚁群算法相比陷入局部最优的可能性由12%减为4%，速度提高18%；后者与参考文献给出的改进遗传算法相比，计算时间缩短15%。.7.研究精细并行策略和粗糙并行策略在蚁群算法求解寻源导热反问题中的应用。研究结果表明：使用14台计算机进行计算，与串行程序相比，精细并行程序计算时间缩短至九分之一，而粗糙并行程序则是三之一；但粗糙并行策略能提高计算的准确率，其正确率可达到99%，高于串行算法94.6%。.8.用石蜡制作试件，红外热像仪测量表面温度，先对实测温度值作回归预处理，然后采用蚁群算法反演热源强度和自然对流换热系数，反演得到的热源强度精度很高，自然对流换热系数值合理。