本文關鍵詞： 血流超聲信號 血管壁搏動信號 信號提取 總體經(jīng)驗模態(tài)分解　出處：《電子學報》2014年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出基于總體經(jīng)驗模態(tài)分解(EEMD)血流細分法提高血流超聲多普勒信號提取精度.首先估計輔助分析所需的白噪聲幅度,進而用EEMD得到無模態(tài)混疊的本征模態(tài)函數(shù)(IMF)組,最后分離出血流信號的IMF.將本方法應用于計算機仿真和人體實測超聲多普勒信號,并與高通濾波器法、原EMD法和EMD細分法比較.結果表明本文方法,提取的血流信號精度最高,特別對WBSR=70dB的混合信號,其精度比上述方法分別提高35%、38%及17%.
[Abstract]:A new method of blood flow subdivision based on total empirical mode decomposition (EEMD) is proposed to improve the accuracy of ultrasonic Doppler signal extraction. Firstly, the white noise amplitude needed for auxiliary analysis is estimated. Then EEMD is used to obtain the IMFs of Modeless aliasing (IMFs). Finally, the IMFs of the bleeding flow signals are separated. The method is applied to the computer simulation and the human body measured ultrasonic Doppler signals. Compared with the high-pass filter method, the original EMD method and the EMD subdivision method, the results show that the accuracy of the extracted blood flow signal is the highest, especially for the mixed signal of WBSR=70dB. The accuracy of the method is 35% and 17% higher than that of the above method, respectively.
【作者單位】： 云南大學信息學院電子工程系;昆明醫(yī)學院第二附屬醫(yī)院;
【基金】：國家自然科學基金(No.61261007) 云南省自然科學基金重點項目(No.2013FA008)
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 1引言在血管狹窄疾病的早期,血流的狀態(tài)就開始發(fā)生變化,特別是貼近管壁的低頻血流信號變化更加靈敏.獲得精確完整的血流信號時,預防和早期診斷血管狹窄疾病有重要的意義.醫(yī)學超聲多普勒技術已獲得廣泛的應用,超聲多普勒血流信號是血管壁和紅血球等細胞體反射超聲波束得到的,其

【參考文獻】

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本文編號：1475406