【摘要】：有效抑制由血管或血管周圍組織時(shí)變運(yùn)動(dòng)引起的非平穩(wěn)雜波對(duì)于提高診斷超聲彩色血流成像中血流動(dòng)力學(xué)參數(shù)描述的準(zhǔn)確性有著極其重要的意義。該文基于奇異值濾波技術(shù)提出一種改進(jìn)的非平穩(wěn)雜波自適應(yīng)抑制方法。該方法逐次利用單個(gè)慢時(shí)多普勒回波采樣矢量構(gòu)建Hankel矩陣,然后根據(jù)奇異值分解后得到的正交Hankel主成份所代表的頻域內(nèi)容,動(dòng)態(tài)選取高階Hankel主成份重構(gòu)多普勒血流信號(hào),實(shí)現(xiàn)非平穩(wěn)雜波的有效抑制。為驗(yàn)證算法的有效性,分別對(duì)多普勒回波仿真模型合成數(shù)據(jù)與利用彩色超聲設(shè)備(Sonix RP)采集的頸動(dòng)脈血流基帶回波信號(hào)進(jìn)行濾波處理,然后采用滯一自相關(guān)估計(jì)法計(jì)算血流平均速度與功率并進(jìn)行成像。處理結(jié)果表明,相對(duì)于傳統(tǒng)IIR濾波方法與多項(xiàng)式回歸濾波技術(shù),利用該文所提算法可對(duì)高強(qiáng)度、非平穩(wěn)雜波進(jìn)行充分抑制,提高血流估計(jì)精度,此外,該算法具有空間自適應(yīng)性,無需人為設(shè)定閾值參數(shù)以估計(jì)雜波空間維數(shù),與現(xiàn)有基于特征分解的自適應(yīng)濾波方法相比,可以有效提高組織空間高強(qiáng)度時(shí)變運(yùn)動(dòng)時(shí)血流與組織的區(qū)分能力。
[Abstract]:It is very important to suppress the nonstationary clutter caused by the time-varying movement of blood vessels or perivascular tissues in order to improve the accuracy of hemodynamic parameters in color hemodynamic imaging. In this paper, an improved adaptive suppression method for nonstationary clutter based on singular value filtering is proposed. In this method, the Hankel matrix is constructed by using a single slow time Doppler echo sampling vector, and then the Doppler blood flow signal is reconstructed by selecting the high order Hankel principal component dynamically according to the frequency domain content represented by the orthogonal Hankel principal component obtained by singular value decomposition. The effective suppression of nonstationary clutter is realized. In order to verify the validity of the algorithm, the synthetic data of Doppler echo simulation model and the baseband echo signal of carotid artery blood flow collected by color ultrasound equipment (Sonix RP) were filtered and processed respectively. Then the average velocity and power of blood flow were calculated by hysteretic-autocorrelation estimation and the imaging was carried out. The processing results show that compared with the traditional IIR filtering method and polynomial regression filtering technique, the proposed algorithm can fully suppress the high intensity, non-stationary clutter and improve the accuracy of blood flow estimation. The algorithm is spatially adaptive and does not require artificial threshold parameters to estimate the spatial dimension of clutter. Compared with the existing adaptive filtering methods based on feature decomposition, the proposed algorithm can be used to estimate the spatial dimension of clutter. It can effectively improve the ability of distinguishing blood flow from tissue during high intensity time-varying movement in tissue space.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)自動(dòng)化工程學(xué)院;國家空氣動(dòng)力研究與發(fā)展中心;
【分類號(hào)】：R445.1;TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2341773