涡流脉冲多普勒信号的计算机仿真研究

提出一种涡流脉冲多普勒信号的计算机仿真方法,产生了各种给定条件下的仿真涡流多普勒信号。对这些仿真信号进行短时傅里叶分析,求出相应的最大频率、平均频率和频谱宽度等曲线。通过研究这些曲线得到的频谱参数和仿真时给定的采样容积位置、采样容积大小、涡流中心间距、无涡流血流速度、涡流最大旋转速度之间的联系,找出利用脉冲多普勒技术检测涡流的敏感参数。     

含管壁搏动的超声多普勒血流信号仿真

基于血流和血管壁的物理模型,提出了对包含血管壁搏动的超声多普勒血流信号进行计算机仿真的方法。实验中生成了不同采样容积下的超声多普勒仿真信号,通过计算仿真信号的平均频率曲线,并与给定值进行比较,证明了方法的有效性。该方法的提出,为进一步研究分离血流信号和管壁搏动信号的方法提供了方便有效的信号源。     

气体栓子超声多普勒信号的仿真研究

通过分析研究气体栓子的超声多普勒信号的特征及其成因,建立气体栓子的超声多普勒仿真模型,为后续的气体栓子与固体栓子的分类提供理论基础。先利用超声辐射力和液体黏滞阻力的模型计算气体栓子所受的超声辐射力和黏滞阻力,然后计算气体栓子在血管内的径向加速度和轴向加速度,并从加速度得到气体栓子在血管内的运动轨迹,最后建立气体栓子的计算机仿真模型。实验中仿真合成气体栓子和固体栓子的超声多普勒信号,对信号的分析结果表明,相比于固体栓子,仿真的气体栓子信号受到作用力而产生的加速度将导致气栓信号在多普勒声谱图上频域的展宽,当气体栓子由低速区域加速到高速区域再由高速区减速至低速区将会在声谱图上体现为     

基于主元分析的超声多普勒栓子信号检测

提出基于主元分析的超声多普勒栓子信号检测方法,先从超声多普勒信号中提取出主元成分并获得相应的特征参数,再结合时域的特征参数对栓子、干扰噪声和正常血流信号进行分类。通过对300例仿真超声多普勒信号和168例临床采集的脑动脉超声多普勒血流信号进行分析,结果表明:主元分析方法对仿真信号和临床信号的最小误判率分别为2%和5%,其分类的准确率相比常规的时域检测方法有了较大提高。可见,基于主元分析的超声多普勒栓子检测方法具有较高的检测率,克服了常规的时域和频域检测方法中由于干扰噪声的影响和频谱分析中时频分辨率的矛盾导致的灵敏度不高的局限,有望用于栓子的临床自动检测。     

管壁和血流多普勒信号的分离研究

根据超声多普勒血流信号和血管壁搏动信号的统计特性,提出了一种基于主元分析的非线性滤波方法。并用于计算机仿真的超声多普勒信号和实际采集的人体颈总动脉多普勒信号的处理,同时与传统的高通滤波器方法进行了比较。实验中得到了与实际更接近的平均流速估计,相对误差仅为5.62%,与滤波法的相对误差12.83%相比,准确性得到了一定的提高。结果表明:基于主元分析的非线性滤波方法能在较大的管壁血流功率比范围内滤除管壁搏动信号,同时保留低频血流信号成分,因而可用于超声多普勒系统中管壁和血流信号成分的分离,分离后的这些低频的血流成分信号能使以后的参数提取和信号分析工作具有更高的精度和可靠性。     

H-D光谱实验的计算机仿真

对H-D光谱实验进行计算机仿真,由计算机控制的摄谱仪进行氢氘光谱摄谱,对谱线寻峰,计算出里德伯常量、氢氘质量比和同位素位移,并画出了氢原子的能谱图.     

超声多普勒栓子信号的小波特征提取及分类应用

采用超声多普勒技术无损检测栓子,有积极的临床意义。为降低探头或病人移动引起的干扰对检测栓子的影响,从超声多普勒信号小波变换的两个角度研究相应特征参数的提取。先根据小波尺度图分析信号波形的奇异性,提取表征尺度图特征的横向和纵向参数;然后提出自适应小波包基分析方法,提取表征信号最优逼近特性的能量、尺度等参数。综合两方面特征,通过求解Fisher广义最佳鉴别平面,建立起一个超声多普勒栓子信号分类系统。通过对300例仿真和298例临床采集的脑动脉超声多普勒信号的试用。结果表明:系统对训练集和测试集的栓子信号检测率分别达99.0%和98.5%。可见,本方法比传统方法在检测准确性上有了较大的提高,有望应用于栓子信号的临床自动检测。     

改进的经验模态分解法分离超声多普勒血流与管壁信号

超声多普勒血流信号常包含管壁信号的干扰,准确分离二者对提高血流检测的精度具有重要作用。本文提出两种改进的经验模态分解(EMD)方法,先将含管壁信号的超声多普勒信号分解成多层本征模态函数(IMF),然后根据血流信号与管壁信号的不同特性,对既含管壁信号又含血流信号的IMF分量进行分离处理,最后将各层IMF分量中的管壁成分叠加得到管壁信号的估计,而血流信号可通过原信号减去估计的管壁信号而得到。将本方法用于计算机仿真信号和人体实测的超声多普勒信号,并与高通滤波器法、空间选择性降噪法和原EMD法进行比较,结果表明:本文提出的两种方法能在较大的管壁搏动速度范围内准确地分离血流信号和管壁信号,其平均相对误差比高通滤波器的结果降低了约52%和57%。可见,本文提出的两种方法有望用于血流信号与管壁信号的准确分离。     

双向血流超声多普勒信号的小波降噪

利用小波框架结合软阈值的方法对表征双向血流的超声多普勒信号进行降噪。为了避免软阈值非线性处理对双向血流多普勒信号方向表征的影响,先对超声多普勒信号进行方向分离,然后对分离后的信号分别进行小波降噪,最后合成降噪后的双向血流超声多普勒信号。对计算机仿真的股动脉超声多普勒血流信号的降噪实验结果分析表明:本方法在不影响双向血流信息的前提下,提高了多普勒信号的信噪比、最大频率曲线和平均频率曲线的估计精度。仿真实验的结果证明了本方法可以用于双向血流超声多普勒信号的降噪。     

基于Wigner-Ville分布的宽带回波瞬时多普勒估计方法

研究了基于Wigner-Ville分布的宽带回波瞬时多普勒估计方法。利用时频分析特有的时、频特征分离的特点,通过信号Wigner-Ville分布的时频相关,进行回波信号瞬时多普勒的估计,并通过理论证明其等价与传统的多普勒估计方法;在此基础上,本文提出了一种基于互Wigner-Ville分布峰值估计的瞬时多普勒估计方法。通过仿真研究,发现基于互Wigner-Ville分布峰值估计的方法具有更低的估计信噪比门限,大大降低了运算量,有利于工程实时应用。     

非平稳水声混响过程的自适应谱估计

声多普勒流速剖面仪（ＡＤＣＰ）信号是一非平稳水声混响过程。我们用自适应格形滤波器估计它的谱。应用了三种程序,它们分别是随机梯度（ＳＧ）、快速卡尔曼滤波（ＦＫ）和递归最小二乘（ＲＬＳ）。在最佳参数的情况下给出了学习曲线。由这些学习曲线我们认为ＲＬＳ是最好的。它的收敛速度可与ＦＫ相比拟。但它的均方误差（ＭＳＥ）较小。用ＲＬＳ程序估计了ＡＤＣＰ信号的谱。随着运动介质非平稳性的增加,功率谱峰的数目可以是一、三或二,它们分别相应于介质运动的准平稳区、非平稳区或强非平稳区。这些与运动介质演化谱理论和Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ谱理论一致。在这些理论中,非平稳因子Ａ和特征宽度Ｂ两个都重要。当相应于散射体容积元的时间间隔Ｔ小于Ｂ时,可以设功率谱显示单峰特征,当Ｔ在Ｂ附近时,功率谱中有三个峰,当Ｔ大于Ｂ时,可以采用有两个峰的功率谱。     

血管内超声技术估计冠状动脉阻抗的方法和实验

为了更准确全面地评估冠状动脉的动力学特性,采用血管内超声技术和血压测量设备获取冠状动脉内的超声图像、血流多普勒信号和血压曲线。使用动态轮廓模型从血管内的超声图像测量出管腔的截面积曲线,使用形态学和动态规划法提取多普勒信号中的流速信息,在心电同步下计算出血流量随心动周期的变化。结合血管内的血压曲线,通过傅里叶级数计算出冠状动脉等效阻抗。通过对人工控制下猪心肌微循环障碍实验的数据分析,观察到本方法估计出的血管阻抗可以反映冠状动脉的供血能力、扩张能力随微循环功能衰弱的变化。这一技术的实现,有望为医学临床提供一种新的辅助诊断参数。