血管管壁搏动位移信号提取的研究

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1、血管管壁搏动位移信号提取的研究摘要I摘耍摘要超声多普勒技术因其无创伤检测血管疾病,50多年来在临床医学中具有广泛的应用。利用超声波的多普勒效应,结合血流动力学和病理生理学,在高血压、糖尿病、心率衰竭、动脉粥样硬化等疾病的研究方面都卓有成效。研究表明动脉扩张(即动脉直径在一个心动周期内的变化)和血压的检测数据使人们逐渐的认识到了动脉的扩张性和顺从性这些参数对血管壁的机械性能的影响,从而使研究者在病理生理学方烦的研究有了更深刻的认识和新的突破性的进展。医学上,随着一个心动周期内血压的变化,血管壁也在不停的做着周期性的管壁搏动,与之相应的管壁直径也

2、随之发生搏动。过去在病理生理学上,血管壁膨胀经常被用于血管壁硬度参数的估计。因此临床上对管壁膨胀的研究有着极高的兴趣,它和动脉粥样硬化密切相关,并且是老龄化和心血管疾病的主要危险因素。目前国内外对这些参数的研究提出的方法也是多种多样,测量动脉膨胀的无创的超声检测方法主耍包括B模型(B-mode),M模型(M-mode),回声跟踪(echotracking)和多门限的自相关处理。其中,回声跟踪是近期使用频率最高的方法。基于M-mode和B-mode超声影像的自相关技术是一种潜在可行的替代回声跟踪测量动脉膨胀的方法。然而回声跟踪、M-mode造像

3、、B-mode造像都是基于射频(RF)超声的,需耍很高的成本,同时需耍具有高速处理器的高性能硬件设备以及很长的计算处理时间。近几年,另外一种叫多门限多普勒自相关处理的方法被用于测量动脉的膨胀,通过对一组健康人群的颈动脉膨胀的实验测量数据得出结论:多门限多普勒口相关处理方法测出的结果与回声跟踪的方法测出的结果趋于一致。本文针对临床上极其关注的管壁扩张性参数的提取和处理,提出一个基于经验模式分解(EMD)、希尔波特谱(HS)算法和相位滤波技术(PFT)的新方法估计动脉管壁位移速度和管壁扩张位移,进一步计算连续止交的多普勒超声动脉信号的管壁扩张波形

4、,从而得到关乎诊断结果的管壁扩张性能的参数。通过此新方法,血流的高频信号部分首先通过低通的滤波器从混合正交的超声多普勒信号中提取出来,对提取出来的信号用可以减弱由非线性的经验模式分解(EMD)处理过程中引起的相位扭曲的相位滤波器(PFT)将双向的超声多普勒信号分离。每个分离的单向的实际信号通过EMD算法分解为多个内模函数(IMFs),然后分别提取出与管壁部II摘要分相关的各个内模函数(IMFs)。最后从IMFs中得到双向管壁的希尔波特谱,进而提取出最大速度的波形曲线,对最大速度曲线进行处理得到管壁的最大位移曲线,即得到临床上所关注的管壁扩张性

5、能参数曲线。本文用此方法处理模拟的正常的颈动脉双向混合的多普勒信号和临床实验采集的人体的颈动脉血流信号,从实验的结果得到结论:提出的新方法从连续的混合超声多普勒信号中提取止常移动的血管壁信号的最大速度曲线和最大位移曲线是可行的,并且与前面的方法相比不需耍很高的成本和具有高速处理器的高性能的硬件设备和很长的计算时间。关键词:动脉管壁;管壁位移;移动速度;经验模式分解(EMD);希尔波特谱(HS);连续超声波IIIABSTRACTABSTRACTFormorethan50years,Dopplerultrasoundtechnologybecau

6、seofitsnon-invasivedetectionofvasculardiseaseiswidelyappliedinclinical.TheuseofultrasoundDopplereffect,thecombinationofhemodynamicsandpathophysiology,sothatthetechnologyinhypertension,diabetes,heartratefailure,atherosclerosisandotherdiseasesinthestudyareeffective・Researchsh

7、owsthatexpansionartery(arterydiameterinachangeinthecardiaccycle)andbloodpressuretestingdatasothatpeoplegraduallyrecognizethatthedisterisibilityofthearteryandcomplianceoftheseparametersonthemechanicalpropertiesofthevascularwalloftheimpact,sothatresearchersinthepathophysiolog

8、yofresearchhaveamoreprofoundunderstandingandanewbreakthroughprogress.Inmedicine,an

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