Research on Biomedical Engineering
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Research on Biomedical Engineering
Original Article

Modelos de temperatura de um meio homogêneo sob ultra-som de terapia

Temperature models of a homogeneous medium under therapeutic ultrasound

Teixeira, César Alexandre Domingues; Ruano, M. Graça; Ruano, António Eduardo de Barros; Cortela, G.; Gomez, H.; Negreira, Carlos; Pereira, Wagner Coelho de Albuquerque ; Teixeira, César Alexandre Domingues

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Resumo

A modelagem da temperatura em tecidos humanos, quando os mesmos são sujeitos a ultra-som de terapia, é um aspecto essencial para um correto controle e calibração da instrumentação de terapia. A existência de modelos precisos possibilitaria um uso mais seguro e eficiente das terapias térmicas. O objetivo principal deste trabalho é a comparação entre a performance de um modelo linear e de um modelo não linear, na estimação pontual da temperatura num meio homogêneo. O objetivo final do trabalho é a construção de modelos para estimação in-vivo da temperatura. Os modelos lineares aplicados foram “autoregressive models with exogenous inputs” (ARX), enquanto que os modelos não-lineares aplicados foram “radial basis functions neural networks” (RBFNN). As melhores estruturas para as RBFNN foram selecionadas usando o “multi-objective genetic algorithm” (MOGA). A melhor estrutura RBFNN apresentou um erro máximo absoluto de 0,2 ºC, que é inferior em uma ordem de grandeza ao erro cometido pelo melhor modelo ARX.

Palavras-chave

Modelagem de temperatura, Redes neuronais, Algoritmos genéticos multi-objectivo, ultra-som.

Abstract

Temperature modelling of human tissue subjected to ultrasound for therapeutic use is essential for an accurate instrumental assessment and calibration. The existence of accurate temperature models would enable a safe and efficient application of the thermal therapies. The main objective of this work is the comparison between the performance of non-linear models and linear models for punctual temperature estimation in a homogeneous medium. The final goal of the work hereby reported is the construction of neural models for “in-vivo” temperature estimation. The linear models employed were AutoRegressive with eXogenous inputs (ARX), and the non-linear models used were radial basis functions neural network (RBFNN). The best-performed RBFNN structures were selected using the Multi-objective Genetic Algorithm (MOGA). The best performed neural structure present a maximum absolute error of 0.2 ºC, which is one order magnitude less than the one presented by the best ARX.

Keywords

Temperature modelling, Neural networks, Multiobjective genetic algorithms, Ultrasound.
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Res. Biomed. Eng.

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