經顱多普勒信號處理及專家診斷系統(tǒng)設計.pdf

1、經顱多普勒（TransCranial Doppler，TCD）是一種利用超聲多普勒效應檢測顱內腦底主要動脈的血流動力學及血流生理參數(shù)的無創(chuàng)傷性的腦血管疾病的檢查方法。我國于1988年陸續(xù)引進該設備，并被廣泛應用。由于TCD能無創(chuàng)傷地穿透顱骨，操作簡單，重復性好，更重要的是它可以提供其他影像技術所測不到的重要血流動力學資料，因此，它在評價腦血管疾病以及鑒別診斷方面有重要的意義。 迄今為止，國內常用的經顱多普勒診斷方法，是根據(jù)經顱

2、多普勒超聲儀對病人的檢查結果，由醫(yī)生憑借自己所掌握的病理學知識和多年積累的經驗，對病情進行分析和判斷，從而得出診斷結果。該方法受主觀因素影響較大，診斷結果的正誤與醫(yī)生的醫(yī)療水平密切相關，這在中、小型及偏遠地區(qū)的醫(yī)院中表現(xiàn)更為明顯，從而導致腦血管病癥的誤診率一直居高不下。因而人們一直希望有一種智能診斷的方法，能夠排除各種人為因素，得到準確、客觀的診斷結果。 本課題為山東省科技廳立項項目。本文以經顱多普勒音頻信號為研究對象，針對經顱

3、多普勒信號的特點，以小波分析理論和支持向量機為理論基礎，對經顱多普勒聲譜參數(shù)的獲取、經顱多普勒信號的特征提取與分類以及專家診斷系統(tǒng)進行了研究并實現(xiàn)。 本文首先在經顱多普勒硬件平臺的基礎上采集出經顱多普勒音頻信號，然后從采集到的音頻信號中提取最大頻率曲線并獲取聲譜參數(shù)。這些聲譜參數(shù)和其他從最大頻率曲線中提取的特征數(shù)據(jù)一起作為經顱多普勒分類器的輸入數(shù)據(jù)進行分類研究。本文主要研究了BP神經網絡和最小二乘支持向量機兩種分類器，并在論文中

4、對比了它們的分類效果。在以上研究的基礎上，設計了經顱多普勒專家診斷系統(tǒng)。同時，由于現(xiàn)有的多普勒血流信號分析方法主要是建立在聲譜圖的基礎上的，這樣容易丟失信號的一些特征?；诖?，本文直接對音頻多普勒血流信號進行處理，嘗試從中提取有用的信息，取得了較為滿意的結果。另外，考慮到經顱多普勒音頻信號和經顱多普勒最大頻率曲線遠程傳輸?shù)男枰?，本文對比了幾種常用的壓縮技術，在保證壓縮效果的基礎上實現(xiàn)了較高的壓縮比。 本文的研究成果實現(xiàn)了經顱多普