超聲彩色血流成像作為一種非介入性的血流信息可視化方法,具有無傷害和低成本等優(yōu)點。軟組織蠕動產(chǎn)生的高能低頻雜波信號往往使得血流流速估計出現(xiàn)偏差,進而提升心血管疾病的誤診率。研究能精確提取夠被雜波淹沒的血流信號的檢測方法具有重要意義。研究表明,如下兩個原因使得準(zhǔn)確估計血流流速變得困難:第一,為滿足成像的幀率需求,超聲探頭接收的回波信號只包含8-16個采樣數(shù);第二,由于呼吸和心跳作用下,雜波的頻率表現(xiàn)為寬帶特性。傳統(tǒng)血流信號提取方法的效果由事先選定參數(shù)決定,而不依賴于實際接收的超聲回波信號。這種非自適應(yīng)方法往往造成血流估計精度的下降。為突破上述限制,本文以超聲彩色血流檢測與成像為應(yīng)用背景,分別對參數(shù)化和非參數(shù)化的自適應(yīng)血流信號提取方法開展研究。為解決傳統(tǒng)高通濾波器不能充分抑制雜波或者錯誤地去除部分血流信號的問題,建立了一種基于松弛算法的參數(shù)化血流信號提取方法。該方法通過將輸入的信號近似為指數(shù)模型,并結(jié)合對偶式的參數(shù)估計算法,不僅能夠有效地提取血流信號,同時能夠去除白噪聲的影響。仿真結(jié)果表明,通過松弛算法估計的血流信號頻率在均值和方差上優(yōu)于傳統(tǒng)的高通濾波器。對比其他參數(shù)化方法,松弛算法的反饋式...

【文章頁數(shù)】：129 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖1-1超聲彩色血流成像系統(tǒng)圖

或?qū)⒉捎靡粋�參數(shù)化的方法由接收的回波數(shù)據(jù)中直接估計出血流信號的多普勒頻率。多普勒頻率被轉(zhuǎn)化為血流流速后，通過一些列圖像處理手段，例如圖像插值、平滑處理，最后基于一個彩色棒形圖映射成血流的形態(tài)。由成像系統(tǒng)圖1-1可以發(fā)現(xiàn)，我們對于血流信號提取的研究將集中在信號處理部分。波形02

圖1-2采樣數(shù)據(jù)示意圖

圖1-2采樣數(shù)據(jù)示意圖Fig.1-2Diagramofsamplevolume，CFI的目標(biāo)是計算并顯示血流流速。血流流速定平均速度。如之前所論述，CFI的原理是利用發(fā)射成像深度

圖1-3多普勒彩色流成像原理

圖1-4本文框架圖

解和套索回歸解，設(shè)計了兩種自適應(yīng)的雜波濾波器。最終，為實現(xiàn)理論方法向?qū)嶋H應(yīng)用的轉(zhuǎn)化，在第5章中，比較了本論文所提出的血流信號提取方法的計算復(fù)雜度和優(yōu)缺點，并通過2組實際超聲回波數(shù)據(jù)對上述方法加以實驗研究。論文的研究框圖如圖1-4所示。參數(shù)化方法松弛算法

本文編號：3967185