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基于随机森林的从 S 参数预测骨体积分数和骨折位置

Random Forest-Based Prediction of Bone Volume Fraction and Fracture Position from S-Parameters

Jianhe Li, Jinsui Meng, Yida Zhao, Zihe Wang, Liaoran Sun, Tao Shan

arXiv 2607.23563首次发表:更新:

发表机构

School of Electronics and Information Engineering, Beihang University(北京航空航天大学电子信息工程学院)

机构由 AI 辅助整理,请以论文原文为准。

AI 中文总结

该研究提出基于多通道 S 参数构建随机森林模型来预测骨体积分数和骨折位置,设计九天线微波扫描系统获取数据,开发仿骨体模实验验证,结果表明此方法有效。

AI 中文摘要

本文提出一种通过基于多通道 S 参数构建随机森林模型来预测骨体积分数(BVF)和骨折位置的方法。设计并制造了一个九天线微波扫描系统以获取多通道 S 参数数据。开发了仿骨体模并进行相应实验以验证该方法的有效性。合成和实验结果均证明了该方法的有效性。

英文摘要

In this paper, we propose a method for predicting bone volume fraction (BVF) and fracture position by constructing a random forest model based on multichannel S-parameters. A nine-antenna microwave scanning system is designed and fabricated to acquire the multichannel S-parameter data. Bone-mimicking phantoms are developed, and corresponding experiments are conducted to validate the effectiveness of the proposed approach. Both synthetic and experimental results demonstrate the validity of the method.

Comments5 pages,6 figures,This is a summary report prepared by undergraduate students I supervised, formatted as a letter

论文原文

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