【摘要】：腦卒中,已成為中國(guó)居民死亡的首位原因,患病率逐年上升,其中缺血性腦卒中占據(jù)60%到80%的比例,是各種易感因素引起腦動(dòng)脈狹窄或閉塞,導(dǎo)致的急性腦血液循環(huán)障礙。早期識(shí)別和預(yù)防已刻不容緩。低頻振蕩信號(hào),頻率范圍0.01~0.15Hz,是血流動(dòng)力學(xué)參數(shù)中的自發(fā)緩慢變化信號(hào),不依賴于心跳和呼吸信號(hào),并且可以用作監(jiān)測(cè)循環(huán)功能障礙的生物標(biāo)志物。已有研究人員對(duì)健康人體低頻振蕩信號(hào)傳播規(guī)律進(jìn)行了探究。但低頻振蕩信號(hào)在缺血性腦卒中等有血液循環(huán)障礙的病人體內(nèi)是如何傳播的尚不清楚,針對(duì)該難題,該文對(duì)缺血性腦卒中患者外周末梢低頻振蕩信號(hào)傳播特性進(jìn)行深入研究。首先,針對(duì)缺血性腦卒中患者外周低頻振蕩信號(hào)獲取問題,基于近紅外光譜技術(shù),設(shè)計(jì)了一個(gè)靜息狀態(tài)下數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)。對(duì)于采集過程中產(chǎn)生的噪聲,根據(jù)低頻振蕩信號(hào)非線性和非穩(wěn)態(tài)性特點(diǎn),提出了去除生理噪聲和運(yùn)動(dòng)偽跡噪聲的新方法,基于樣條插值和小波峰度值濾波器相結(jié)合的算法,并和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法做了對(duì)比。其次,針對(duì)低頻振蕩信號(hào)在缺血性腦卒中患者體內(nèi)如何傳播的問題,采用了時(shí)頻域分析,相關(guān)性和時(shí)延性等分析方法,計(jì)算外周各位置(耳垂、手指和腳趾)末梢區(qū)域之間低頻振蕩信號(hào)的時(shí)間延遲和相關(guān)系數(shù)。通過分析各個(gè)位置之間的時(shí)延大小,對(duì)比了健康人和缺血性腦卒中患者低頻振蕩信號(hào)傳播特性差異。根據(jù)缺血性腦卒中和健康人特征,采用四種典型機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了分類。最后,基于缺血性腦卒中血液循環(huán)的生理基礎(chǔ),采用時(shí)頻分析,相關(guān)性和時(shí)延特性等分析方法,探究了不同病因(下肢動(dòng)脈狹窄,頸內(nèi)動(dòng)脈狹窄,頸外動(dòng)脈狹窄)和不同梗塞位置(左側(cè)和右側(cè))下的低頻振蕩信號(hào)傳播規(guī)律,并結(jié)合患者病理,分析了出現(xiàn)該規(guī)律的原因。
【圖文】：

延共有 176 個(gè)，其中有效時(shí)延有 99 個(gè)(時(shí)延絕對(duì)值在 20s 以下)，耳垂手指之間的時(shí)延值集中分布在 0~4s 之間，占總數(shù)的 65%。從圖 4-2 c)耳垂和腳趾之間的時(shí)延圖可以發(fā)現(xiàn)，，LE-LT 之間的時(shí)延為 0~8s，RE-LT 之間的時(shí)延為-1.5~-0.5s，LE-RT 之間的時(shí)延集中分布在 1.5~7s 之間，RE-RT 之間的時(shí)延值分布在-2~1s 之間，圖 4-2d)所示為耳垂和腳趾間的時(shí)延頻數(shù)分布直方圖，有效時(shí)延總數(shù)為 79 個(gè)，其值集中分布在-4~0s 之間。由此可得，LFO 信號(hào)隨血液到達(dá)左耳的時(shí)間大于到達(dá)右耳的時(shí)間。a) 耳垂與手指時(shí)間延遲箱型圖 b) 耳垂與手指時(shí)間延遲頻數(shù)分布直方圖

和動(dòng)脈壁發(fā)育不良[41]。如頸動(dòng)脈、腎臟、上性狹窄(peripheral artery disease，PAD)是由動(dòng)脈狹窄和閉塞。由文獻(xiàn)[42]可知，在PAD中的治療、預(yù)防中缺乏重視。頸動(dòng)脈是供應(yīng)會(huì)引起腦缺血。本節(jié)根據(jù)缺血性腦卒中患狹窄三個(gè)病因進(jìn)行LFO信號(hào)傳播機(jī)理分析4.2.1 下肢動(dòng)脈狹窄患者 LFO 信號(hào)傳下肢動(dòng)脈狹窄，易發(fā)生在有高血壓、高圖 4-4 所示為下肢動(dòng)脈解剖圖。從心臟流出動(dòng)脈，之后到達(dá)足外側(cè)動(dòng)脈。如圖 4-4b)所出現(xiàn)狹窄，使得血流減少。病情進(jìn)一步發(fā)性卒中發(fā)生。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R743.3;TN911.6

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本文編號(hào)：2687702