本文關鍵詞：基于卡爾曼濾波的超聲多普勒血流估計應用研究

  更多相關文章： 卡爾曼濾波 超聲多普勒血流估計 血流頻譜成像 胎心檢測

【摘要】：超聲多普勒技術由于能實時無損傷地進行血流估計,提取病理參數,進而為血液循環(huán)系統(tǒng)和血管疾病的診斷提供依據,因此在臨床上有著廣泛的應用。超聲多普勒血流估計的核心算法為譜估計方法。文章介紹了超聲血流估計中的兩個常規(guī)應用(血流多普勒頻譜成像和胎心檢測),其主流的估計方法都是基于經典譜估計算法�？柭鼮V波作為最佳估計濾波器,是雷達、通信、導航、語音識別、圖像處理、模式識別等領域應用最廣泛有效的工具。本文運用卡爾曼濾波這一最小方差準則下的最佳估計算法,實現超聲多普勒血流估計應用,針對上述兩個常規(guī)檢測展開研究和論述。文章調研了國內外學者在血流多普勒頻譜成像和胎心檢測的研究成果,以及目前常用的譜估計算法。本文將卡爾曼濾波和超聲多普勒血流估計相結合,對其最優(yōu)估計的原理和自適應循環(huán)理論做了詳細的陳述。針對超聲多普勒信號進行復數卡爾曼濾波的參數建模,在濾波器的仿真估計過程中體現了卡爾曼濾波建模的有效性和準確性,以及相比于經典譜估計的優(yōu)勢所在。本文圍繞卡爾曼濾波在血流多普勒頻譜成像和胎心檢測兩個方面的應用,分別進行了算法研究與實驗驗證。算法研究部分講述了針對兩種應用的卡爾曼濾波算法的參數模型和濾波過程,實驗部分對實驗平臺設計和實驗結果的做出了詳細討論。針對多普勒血流頻譜成像,運用復數卡爾曼濾波算法實現了全深度血流信息檢測,多模態(tài)的血流多普勒一維和二維檢測頻譜成像,實現準確地速度估計以及方向識別。基于臨床志愿者的檢測成像與FFT算法成像做了對比,說明卡爾曼濾波算法具有參數設計靈活、延時小、頻譜響應補償的優(yōu)勢。針對胎心檢測,結合小波變化設計參數模型,實現準確心率估計。包絡提取解決了多倍頻干擾、信號漂移等問題,計算快速可實現產品化應用。綜合兩種血流估計應用實驗結果說明,卡爾曼濾波估計具有非常好的估計準確度和參數設計靈活性,可以有效地實現超聲多普勒血流估計應用。
【學位授予單位】：深圳大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R445.1

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