压力采集与FEM模型：精确测量软组织参数的新方法

本文探讨了一种创新的软组织参数测量方法，该方法结合了压力采集和有限元建模(Finite Element Method, FEM)技术。研究者们设计了一个以光学运动跟踪系统和压力采集模块为核心构建的软组织参数测量平台。在这个平台上，通过集成带有压力传感器的ARM采集板，可以实时监测软组织在受力过程中的形变情况，并精确地获取压力数据。 为了提高测量精度，研究团队采用了Back Propagation (BP)神经网络对压力传感器进行校准，这有助于减少因传感器本身误差带来的影响，确保测量结果的可靠性。他们通过对软组织形变的三维重建，构建了四面体有限元模型，用于计算软组织的初始参数，如弹性模量和泊松比。这些参数是软组织力学性能的重要指标，对于理解生物力学过程和疾病诊断至关重要。 然而，仅仅依赖于初始参数可能会导致误差，因此研究者提出了一个参数参照模型，通过比较实际测量数据对初始参数进行修正，提高了测量结果的准确性。通过一系列实验验证，这种方法得出的软组织参数计算出的形变结果与真实测量值的平均相对误差保持在1.03%至1.60%之间，这一误差范围满足了实际工程应用对于软组织形变测量的精度要求。 这项研究提供了一种有效且精确的软组织参数测量方法，对于医学影像分析、生物力学模拟以及相关领域的科研工作具有重要的应用价值。其创新性在于将压力采集和有限元模型相结合，优化了软组织形变参数的测量流程，提高了测量精度，为后续的研究和临床实践奠定了坚实的基础。