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基于超声射频信号分析的肌肉组织状态评估研究

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基于超声射频信号分析的肌肉组织状态评估研究

作者：冉建清陕西师范大学

学位级别：硕士

肌肉疲劳、肌肉萎缩等骨骼肌功能状态的准确评估在健康生活、体育锻炼、肌肉康复、军事训练等领域具有非常重要的应用,超声因其方便快捷,探测深度深,能直接反映肌肉形态,目前在肌肉研究、疾病诊断、健康检测等领域被广泛使用。本文通过... 详细信息

肌肉疲劳、肌肉萎缩等骨骼肌功能状态的准确评估在健康生活、体育锻炼、肌肉康复、军事训练等领域具有非常重要的应用,超声因其方便快捷,探测深度深,能直接反映肌肉形态,目前在肌肉研究、疾病诊断、健康检测等领域被广泛使用。本文通过研究仿真模型、树脂仿体、离体肌肉等不同组织超声射频信号与肌肉状态之间的相关性,提出基于超声射频信号分析的肌肉组织状态评价方法,并进行相关的理论研究和实验验证。实验结果表明,本方法具有一定准确性、科学性和可靠性,可以用于评估肌肉状态,为肌肉状态研究提供新的技术路线。本文的主要工作包括:(1)技术路线的总体设计:按照肌肉组织状态的相关研究,确定超声射频信号处理算法,明确后续的验证步骤,并对整个技术路线进行可行性评估。(2)理论研究和仿真实验:根据肌肉组织的相关参数和相关研究,利用有限元仿真平台进行肌肉组织的仿真研究,并得到不同仿真肌肉组织参量的超声射频信号,然后对仿真实验的超声射频信号进行Nakagami模型、功率谱密度、小波变换等统计学分析。仿真实验结果表明,超声射频信号的统计特征与肌肉组织参量之间存在相关性,说明此方法可以对仿真肌肉组织进行有效评估,为后续评估肌肉状态奠定基础。(3)仿体验证实验和肌肉验证实验:根据仿真实验结果,利用超声脉冲信号发射仪、超声探头、声速测量仪、数字示波器等仪器实现对树脂仿体和离体肌肉的超声射频信号的发射和采集。其中树脂仿体由3D打印技术制作而成,然后对其超声射频信号进行Nakagami模型、功率谱密度、小波变换等统计学分析。其结果表明,超声射频信号的统计特征与树脂仿体、肌肉组织参量之间存在相关性,证明仿真实验结论具有一定的科学性和可重复性,证明此方法可以对肌肉组织进行有效评估,能够用于评估肌肉状态。(4)猕猴验证实验:参与“40天猕猴卧床实验”,利用便携式B超采集卧床猕猴腿部肌肉的超声射频信号,该信号携带着肌肉逐渐疲劳萎缩的生理信息,然后对其超声射频信号进行Nakagami模型、功率谱密度、小波变换等统计学分析。其实验结果表明,超声射频信号的统计特征与腿部肌肉参量之间存在相关性。

关键词：超声射频信号肌肉仿真 Nakagami模型小波变换

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超声射频信号的甲状腺结节智能诊断方法

应用声学 2021年第1期40卷 51-59页

作者：高凡屠娟章东南京大学声学研究所南京210093 湖南润泽医学影像科技有限公司岳阳414000

由于人口老龄化的原因,甲状腺癌的发病率增长率在所有癌症中是最为显著的。因此,对存在癌变可能的甲状腺结节进行预检查显得尤为重要,而超声智能诊断系统在甲状腺结节早期筛查方面已展现出巨大的应用前景。该文的工作旨在提出一种基于... 详细信息

由于人口老龄化的原因,甲状腺癌的发病率增长率在所有癌症中是最为显著的。因此,对存在癌变可能的甲状腺结节进行预检查显得尤为重要,而超声智能诊断系统在甲状腺结节早期筛查方面已展现出巨大的应用前景。该文的工作旨在提出一种基于超声原始射频信号的组织参数定征和人工神经网络相结合的甲状腺结节智能诊断方法,以提高临床超声诊察效率及准确性。为达成上述目的,该文使用滑动窗口图像分析方法和多兴趣区覆盖的方法提取组织定征参数作为特征,使用人工神经网络进行良恶性分类,并对可能影响分类准确性的相关因素进行参数相关性分析。结果显示,基于临床样本,该文提出的智能诊断方法可达到93.2%敏感度、94.0%特异性和93.5%准确率。该方法一定程度上克服了传统方法无法充分利用图像局部细节信息的不足,有效提高了诊察效率和准确性;另一方面,与深度神经网络相比,本方法对计算资源和样本量的需求较少。因此有望在该文研究基础上最终建立一套可实际用于甲状腺结节的预筛查的临床智能诊断系统。

关键词：超声射频信号甲状腺结节组织定征人工神经网络

正常人腓肠肌超声原始射频信号的特征参数分析

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中华超声影像学杂志 2020年第8期29卷 711-716页

作者：高颖倩李奥束华高凡屠娟叶新华南京医科大学第一附属医院超声科 210029 南京大学物理学院现代声学重点实验室 210029

目的:提取正常人腓肠肌超声原始射频信号的熵值和灰度值,并分析其影响因素。方法:采集2019年10-12月南京医科大学第一附属医院超声科健康检查者,男女各10例,在最大跖屈位、自然位和最大背屈位下腓肠肌横切面和纵切面的超声原始射频信号... 详细信息

目的:提取正常人腓肠肌超声原始射频信号的熵值和灰度值,并分析其影响因素。方法:采集2019年10-12月南京医科大学第一附属医院超声科健康检查者,男女各10例,在最大跖屈位、自然位和最大背屈位下腓肠肌横切面和纵切面的超声原始射频信号,使用MATLAB软件进行信号处理得到熵值和灰度值,分析二者在不同体位和切面下的差异,并讨论年龄、性别和体质指数(body mass index,BMI)对其的影响。结果:不同切面比较:最大背屈位下的熵值差异有统计学意义(P0.05)。不同性别间和不同年龄组间的特征参数比较差异无统计学意义(P>0.05)。BMI与特征参数未见相关性(P>0.05)。结论:基于正常人腓肠肌超声原始视频信号提取的熵值和灰度值可以精确定量反映出肌肉结构的差异,有望成为神经肌肉疾病定量评估的一种新方法。

关键词：超声检查腓肠肌熵值灰度值超声射频信号

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超声射频信号在动脉病变中的研究进展

血管与腔内血管外科杂志 2018年第3期4卷 281-286页

作者：田菊勇强首都医科大学附属北京安贞医院综合超声科北京100029

颈动脉IMT和动脉弹性是动脉粥样硬化早期检测的重要指标,而颈动脉斑块的不稳定性可以预测脑卒中风险,斑块的不稳定性与斑块的组成成分密切相关。基于原始射频信号的超声射频数据处理技术可早期、实时、准确的测量颈动脉IMT和动脉弹性,... 详细信息

颈动脉IMT和动脉弹性是动脉粥样硬化早期检测的重要指标,而颈动脉斑块的不稳定性可以预测脑卒中风险,斑块的不稳定性与斑块的组成成分密切相关。基于原始射频信号的超声射频数据处理技术可早期、实时、准确的测量颈动脉IMT和动脉弹性,对临床早期评价动脉结构和弹性功能变化具有重要的临床意义,为调脂治疗提供依据。基于原始射频信号的虚拟组织学成像血管内超声能够准确识别斑块的成分,对预测斑块的破裂和不良事件的发生有重大意义,为临床药物和介入治疗提供重要依据。

关键词：超声射频信号超声射频数据处理技术血管内-中膜精准测量血管硬度定量分析虚拟组织学成像血管内超声

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融合表面肌电和超声射频信号的肌力估计研究

融合表面肌电和超声射频信号的肌力估计研究

作者：张良梅陕西师范大学

学位级别：硕士

肌力是指人体运动过程中某一块或者多块肌肉产生的收缩力,对肌力的估计一直是生物医学研究的一个重要课题,在临床康复、假肢控制、体育运动、军事训练等领域有着重要的应用。对于无创肌力估计,长期以来一直利用肌肉表面的肌电信号（surf... 详细信息

肌力是指人体运动过程中某一块或者多块肌肉产生的收缩力,对肌力的估计一直是生物医学研究的一个重要课题,在临床康复、假肢控制、体育运动、军事训练等领域有着重要的应用。对于无创肌力估计,长期以来一直利用肌肉表面的肌电信号（surface electromyogram signal,sEMG）进行研究,它能够反映神经肌肉的活动情况和功能状态。但是肌电信号难以携带深层肌肉组织的功能特性,而经过肌肉组织传输的超声射频信号（radio-frequency,RF）携带了更优的肌肉运动特征信息,能够从另一方面反映肌肉的组织形态特征。本文融合表面肌电与超声射频来进行肌力研究,既考虑肌肉的生理指标,也考虑肌肉的形态,既研究肌肉表面的电信号,也研究通过肌肉组织传输的超声射频信号,能够更加全面可靠地评价肌肉的收缩力量。本文旨在提升融合肌电与超声的肌肉组织力特性的模式识别（比如假肢控制系统稳定输出特定大小的力）,采用表面肌电、超声技术分析受试者在不同负荷下肱二头肌收缩时的肌肉力状态。主要研究内容如下:基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）结合模型进行肌力估计。利用CNN卷积和池化操作来自动提取信号的有效特征CNNFeat,将提取的特征作为SVM分类器的输入,使用SVM算法进行处理和分类进一步提高模型的泛化能力以及肌力的识别准确度。在三种情景模式下（用户相关、多用户、用户无关）验证超声与肌电融合的互补性,实验表明,无论在哪种情景下,超声射频信号的识别率高于表面肌电,而两者融合的识别率都要高于单一的肌电或超声。另外,将网络特征（CNNFeat）与传统的肌电特征和超声特征进行了比较,实验表明网络特征（CNNFeat）能够在一定程度上反映信号的变化过程,提升分类器的识别效果,具有较强的鲁棒性。CNN-SVM这种结合网络不仅克服了传统分类器手动提取特征的缺陷,还提高了分类的性能。本文的实验包括对受试者在肱二头肌静态收缩的状态下的表面肌电信号和超声射频信号进行小波阈值去噪、数据窗处理等多步预处理,提取常用的表面肌电特征和超声射频特征。肌电特征包含3个时域特征:均方根（Root Mean Square,RMS）、波长长度（Waveform Length,WL）、过零点数（Zero Crossing,ZC）;1 个频域特征:离散小波变换（Discrete Wavelet Transform,DWT）;以及自回归模型的6阶AR系数（Auto Regressive,AR6）。超声特征包含线性拟合的斜率k和截距b这两个特征。

关键词：表面肌电信号超声射频信号肌力估计卷积神经网络支持向量机

基于超声射频信号的位移跟踪新方法的研究与应用

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基于超声射频信号的位移跟踪新方法的研究与应用

作者：闭祖悦深圳大学

学位级别：硕士

心血管疾病是人类生命健康的重要威胁,有必要在疾病早期对与心血管疾病直接相关的动脉的力学特性进行监测和评估。超声血管弹性成像方法因其无创性、时间和空间分辨率高等优点被广泛应用于动脉血管力学特性评估的研究,而超声血管弹性成... 详细信息

心血管疾病是人类生命健康的重要威胁,有必要在疾病早期对与心血管疾病直接相关的动脉的力学特性进行监测和评估。超声血管弹性成像方法因其无创性、时间和空间分辨率高等优点被广泛应用于动脉血管力学特性评估的研究,而超声血管弹性成像方法的首要和关键工作是实现血管壁运动的准确位移跟踪。超声射频信号包含了超声信号中的幅度和相位信息,超声弹性成像研究中通常使用基于超声射频信号的散斑跟踪方法实现组织的位移跟踪。在实际超声扫查时,射频信号中常出现位移场不连续的区域,给超声散斑跟踪方法带来了一定的挑战,因此有必要提出一种鲁棒性和准确性更好的散斑跟踪方法。另一方面,传统的散斑跟踪方法只能独立地对当前数据进行处理和分析,不能充分挖掘和利用数据的深层特征和规律。深度学习模拟人的神经网络对海量数据进行表征学习,是一种挖掘数据抽象特征的数据处理和分析方法。为了实现更准确的位移跟踪并实现超声射频数据的更充分利用,促进超声血管弹性成像技术更好地为临床服务,本论文:1)提出了一种二维散斑跟踪新方法,利用双重校正机制,充分利用种子点及其邻域点的位移估计信息,保证了每个种子点的位移估计结果都是其本身及其邻域点位移估计的最优估计结果,提高了散斑跟踪方法的鲁棒性和准确性;同时利用和表的设计,避免了二维归一化互相关系数中相似性的冗余判断,在不牺牲位移估计性能的前提下,显著提高了计算效率;利用COMSOL有限元仿真模型对提出的位移跟踪新方法进行了验证,结果表明本论文提出的散斑跟踪方法能取得更好的位移跟踪效果。2)在课题组已完成的脉搏波成像工作的基础上,对由于人体颈动脉走形不规则造成的脉搏波速度估计误差进行了几何校正,实现了颈动脉血管力学特性的更准确估计;同时将提出的二维位移跟踪新方法与改进的脉搏波成像方法结合,并将其应用于临床动脉粥样硬化患者和正常受试者的颈动脉力学特性评估;3)提出了一种将DenseNet和Siamese孪生神经网络结合的基于深度学习的单目标位移跟踪新方法;基于FieldⅡ声场仿真工具包设计了单血管壁的运动模型,并分别利用仿真数据集和人体数据集对提出的神经网络模型进行了训练和测试,实验结果表明,与单目标块匹配方法相比,本论文提出的基于深度学习的位移跟踪方法能有效地挖掘数据的特征和规律,实现更高效准确的位移跟踪。

关键词：超声射频信号颈动脉位移跟踪脉搏波成像深度学习

超声射频信号定量分析发现关节软骨退行性变的可行性研究

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中国医疗设备 2019年第5期34卷 11-14页

作者：李姗姗王媛媛孙洋何琼杨震罗建文崔立刚北京大学第三医院超声诊断科北京100191 清华大学医学院生物医学工程系北京100084

目的探讨基于超声射频信号的多参数定量分析诊断股骨滑车软骨退行性变的可行性。方法选取行膝关节镜检查的患者58人60例膝关节,术前采集股骨滑车软骨的射频信号及高频超声灰阶图像,以关节镜为金标准判断滑车软骨是否退变并分为病例组和... 详细信息

目的探讨基于超声射频信号的多参数定量分析诊断股骨滑车软骨退行性变的可行性。方法选取行膝关节镜检查的患者58人60例膝关节,术前采集股骨滑车软骨的射频信号及高频超声灰阶图像,以关节镜为金标准判断滑车软骨是否退变并分为病例组和对照组。分别提取股骨滑车软骨区域10个参数进行统计学分析。同时利用常规高频超声灰阶图像进行诊断。结果其中,上边界粗糙度(URI_ant)、上边界反射强度、上边界反射均匀度及上边界和内部回波对比度在病例组与对照组间有统计学差异(P超声的灵敏性和特异性分别为67.5%和80.0%。结论利用基于超声射频信号的多个参数定量评估股骨滑车软骨的退行性变具有可行性,且优于常规高频灰阶超声。

关键词：超声射频信号软骨定量分析退行性变

基于深度学习的超声射频信号重建成图像的方法研究

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基于深度学习的超声射频信号重建成图像的方法研究

作者：谢辰熙深圳大学

学位级别：硕士

超声射频信号是从换能器处获取的回波信号经过前置放大,A/D变换和波束合成后得到的信号,由于其包含比较完整的声场以及组织相互作用信息,在超声设备中将射频信号作为超声图像重建的原始信号。由于在传统的超声成像过程中涉及多个步骤,... 详细信息

超声射频信号是从换能器处获取的回波信号经过前置放大,A/D变换和波束合成后得到的信号,由于其包含比较完整的声场以及组织相互作用信息,在超声设备中将射频信号作为超声图像重建的原始信号。由于在传统的超声成像过程中涉及多个步骤,每个步骤都需要设置许多参数,特别是图像后处理部分,不同厂商的超声成像系统采用不同方法,其成像风格、质量不尽相同而且都根据自己的经验来进行调参。因此提出一种通用的新型超声成像方法,不仅可以替代传统重建过程中需要人工调参的步骤而且能够达到超声设备的成像水平是非常有意义的。本论文目标是实现从射频信号到超声灰阶图像的完整重建过程,本文使用深度方法设计一种端对端的重建模型,该模型输入射频信号的包络信息,输出超声图像。本文先对射频信号进行预处理操作,获取到信号的包络,然后使用基于监督学习的条件生成对抗网络,学习从包络图像到超声图像的映射过程,将学习好之后的网络作为重建模型。网络训练使用的射频数据包括使用Field II仿真数据,仿体数据和人体数据,其中仿体和人体数据是在两台不同品牌超声设备上采集得到的,目的在于验证重建模型在不同超声设备上都具有重建能力。同时本文使用迁移学习的方法,在仿真数据上训练得到的重建模型迁移至仿体数据上进行训练,再将仿体的模型迁移至人体数据上。同时用仿真,仿体和人体数据的测试集,对各自训练好的重建模型进行测试,并且用在人体数据上训练的模型在外部数据集上进行测试。本文将网络重建的图像以及传统方法重建的图像分别与超声设备采集的B-mode图像计算相似度,在仿体,人体和外部数据上重建网络的结构相似性(SSIM)分别为0.82、0.63、0.55;传统方法分别为0.47、0.32、0.30。在两台不同设备上用网络重建的图像之间SSIM相差0.07,而传统方法相差0.11。从结果中得出,本文提出的基于深度学习的重建方法,无论在仿体、人体或外部数据上都优于传统重建方法,在仿体数据上重建的图像质量非常接近B-mode图像,在人体和外部数据上,图像的结构轮廓信息以及空间位置信息都能很好重建出来,并且在两台超声设备上都可以达到相近的重建质量。所以本文提出的基于深度学习的重建方法可以替代部分传统重建方法步骤而且比较接近超声设备成像水平。

关键词：深度学习超声射频信号图像重建迁移学习生成对抗网络

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基于射频信号超声心肌弹性成像的研究

基于射频信号超声心肌弹性成像的研究

作者：单志蕊南方医科大学

学位级别：硕士

随着人们生活水平的提高,饮食习惯的改善,心肌梗死成为危害人类健康的严重杀手。心肌梗死的病因是冠状动脉闭塞,血流中断,使部分心肌因严重的持久性缺血而发生局部坏死。心肌梗死的发病率随着年龄增长而逐步上升,以65～79岁为最高,目前... 详细信息

随着人们生活水平的提高,饮食习惯的改善,心肌梗死成为危害人类健康的严重杀手。心肌梗死的病因是冠状动脉闭塞,血流中断,使部分心肌因严重的持久性缺血而发生局部坏死。心肌梗死的发病率随着年龄增长而逐步上升,以65～79岁为最高,目前正在向年轻化趋势发展。心肌梗死严重影响人们正常生活,限制人们的活动,降低生活质量,甚至可能导致猝死。心肌组织与其它生物组织相同,其病理变化与组织硬度变化有关,组织的弹性对疾病的诊断与治疗具有重要的参考价值。临床触诊是诊断疾病的一种重要技术,是通过直接接触感知软组织的弹性度作为判断组织病变的标准。但是由于这种诊断方法主要凭借医师的主观判断,而且局限于诊断人体表面相对较大的病灶,不能作为精确诊断的有效方法。近年来超声弹性成像技术的发展,弥补了利用触诊来感知病情的方法。超声弹性成像的方法由J.Ophir等人于1991年提出后广泛应用于软组织成像,使得医学上对软组织的检测从定性判断发展到定量判断。超声弹性成像的基本原理是使用超声探头给组织表面一个垂直的力,可以采集到受力前后组织的信息。利用相关分析方法对受力前后组织的信号进行分析,计算出组织受力前后形变的大小,进而得到组织的应变分布来追踪组织的弹性。超声弹性成像作为一种新的影像学成像方法,是通过获取组织的弹性信息进行辅助诊断的影像技术。它弥补了传统超声影像形式不能直接提供组织弹性信息的不足,具有无创伤、低成本、操作简单等优点,目前已经被广泛应用于甲状腺、血管、肝脏等的临床影像诊断中。随着影像技术硬件和软件的发展,超声心肌弹性成像逐渐发展成熟起来。许多学者尝试使用射频(radio frequency)信号作为心肌弹性成像的基础来计算心肌弹性。RF信号的使用相对于传统使用灰度图的计算有很大的优势。灰度图是在RF信号基础上经过处理得到的信号,RF信号相对于灰度图包含更加原始的图像信息和更多的组织信息。精确的组织信息降低了计算误差,从而提高结果的精准度。为了更好的观察组织的解剖结构,首先对实验中获得的RF信号进行重建,转换成灰度图直观的显示组织的解剖结构。动态规划方法基本概念是将待求解的问题分解成若干子问题,逐个求解每一个子问题,并在已经得到的一部分子问题的解中分析得出下一个子问题的解。动态规划方法可以避免很多重复计算,使得总的计算时间缩短。Zhang等已经将动态规划方法应用到甲状腺疾病中计算相应组织的位移。但是动态规划方法局限于计算组织的整数位移,不能满足一些形变较小的组织的位移计算。Rivaz等在动态规划方法的基础上提出最小化解析方法(Analytic minimization)。动态规划方法可以计算组织的整数位移,最小化解析方法在动态规划方法的基础上对整数位移进行二次计算得到组织的小数级别的位移,从而提高位移计算的精准度。最小化解析方法已经应用于甲状腺、乳腺等组织位移的计算,但是尚未应用于心脏组织的计算,本文首次将最小化解析方法应用于心脏形变的计算。彩色应变图像可以显示组织的生物力学信息,但是应变图显示的是整个心肌以及周围组织共同的结果,心肌组织与周围其它组织混在一起,不易区分。目前已经配有超声弹性成像功能的相关设备中,无论是剪切波弹性成像还是准按压弹性成像,其绘制技术都是将较规则形状的感兴趣区的弹性图像覆盖到灰度B超图上,不能根据组织具体形状进行勾画。本文在此基础上提出整体勾画方法,将整个心肌区域的彩色应变图整体映射到灰度图相应位置上,实现快速绘制心肌区域的彩色应变图,达到动态观察心肌组织弹性的目的。动物疾病模型的准确建立关系到科学实验的准确性,准确的评估动物实验的成功性非常关键。临床基础研究中使用结扎冠状动脉左前降支的方法对大鼠进行心肌梗死造模已成为公认的方法。因此,本文也采用此方法建立心肌梗死大鼠模型,通过超声设备扫描获得超声RF信号。基于超声RF信号,运用动态规划方法和最小化解析方法,计算正常大鼠和心肌梗死大鼠的心肌弹性图,动态追踪心肌梗死区域的弹性。本文主要进行以下三个方面的超声心肌弹性成像研究：①心肌组织的动态位移跟踪及应变分布的算法研究我们采用超声设备Ultrasonix Sonix RP系统,该系统采用PC平台即Microsoft(？) Visual Studio(？)环境,是一种开放式超声研究平台系统,配有超声探头C5-2/60,中心频率为5 MHz,检测深度为15 cm。系统可以同时保存超声B型灰度图像、超声视频信号和超声RF信号。本研究招募一24岁健康成年男性为实验对象。采用仰卧位,待心跳稳定后(68次每分钟),进行超声检测。实验聘请一位有经验的临床超声医师对受试者进行检测。超声探头放置于左侧胸骨旁位置,获取心脏左心室长轴图。通过自编软件读取超声RF信号并重建超声B型图像。根据所获得的RF信号,对其在纵向方向上使用降采样的方法,在横向方向上采用插值的方法,以保证重建后的图像所显示图形与超声设备所显示的B超图像一致。本文利用动态规划方法计算

关键词：超声心肌弹性成像超声射频信号动态规划最小化解析整体映射心肌梗死动物模型