基于EMD的超聲多普勒血流和管壁信號(hào)的分離方法.pdf

1、超聲多普勒技術(shù)因其能無(wú)損地進(jìn)行血流測(cè)量,成為血液循環(huán)系統(tǒng)特別是心血管方面疾病的診斷和療效評(píng)估的重要手段。但臨床檢測(cè)到的超聲多普勒血流信號(hào)中往往包含管壁信號(hào),它會(huì)干擾血流速度的測(cè)量,從而影響診斷和評(píng)估的準(zhǔn)確性。因此精確分離超聲多普勒血流與管壁信號(hào)具有相當(dāng)重要的臨床意義。
　　本文提出了兩種新的超聲多普勒血流與管壁信號(hào)的分離算法——結(jié)合自適應(yīng)小波閾值的EMD分離算法和基于瞬時(shí)頻率的EMD分離算法。兩種算法都充分利用了血流與管壁信號(hào)在時(shí)

2、頻域的物理特性,并在論文后面的改進(jìn)部分中將算法的適用范圍擴(kuò)展到了雙向血流信號(hào)。
　　為了驗(yàn)證本文算法的有效性,分別仿真了單雙向的連續(xù)波和脈沖波超聲多普勒血流信號(hào)進(jìn)行分離實(shí)驗(yàn),并與高通濾波器法、空間選擇性降噪法和原EMD降噪法作了比較。實(shí)驗(yàn)表明:與以往的分離方法相比,本文提出的兩種方法在分離準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性方面都令人滿意,其分離誤差比高通濾波器至少減小了50％。當(dāng)管壁信號(hào)最高頻率為100HZ時(shí),結(jié)合自適應(yīng)小波閾值的EMD分離算法表現(xiàn)出