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《超声多普勒动脉管壁血流信息及相关特征提取研究》

关键词:超声多普勒 动脉管壁

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文件编号: KEYAN666127624666
下载格式: Word/DOC(PDF已转Word)
中图分类: R445.1
完成/联系人
完成单位: 云南大学
科研日期:2011
研究行业:
研究主题: 超声多普勒,动脉管壁,血流信息,脑血管疾病,

脑血管疾病发病率、死亡率和致残率极高,患病后尚无有效的办法使之完全恢复,因此目前最好的解决办法还是预防,需要对脑血管疾病发病前的状态进行监测,使人们有可能早期发现脑血管疾病的特征,采取有效的措施,防止疾病发生。但目前临床上缺乏对这类疾病高危人群的早期诊断与筛选方法,难以实现对病情的连续监测。针对这些问题,项目“超声多普勒动脉管壁血流信息及相关特征提取研究”应用超声多普勒检测技术,围绕颅内外动脉血管壁的弹性及血管腔内壁周围的微小血流状态异常的检出及其导致的剪切应力对血管内皮细胞的损伤机制,并进一步提取高原脑水肿的筛选与诊断特征展开研究。项目选题新颖,目的明确,具有重要科学意义和应用价值。

项目的主要研究工作和创新点包括:

1.提出了一种自适应分解的血管管壁/血流超声多普勒信号分离方法,实现了从混叠有管壁波动的超声多普勒血流信号中提取靠近血管腔内壁周围的血流信号。在此基础上,利用相位滤波技术分解正交多普勒位号为两个单向信号,然后将单向信号重构回正交信号,避免了分解处理的非线性引起正交信号的相位畸变,实现了对双向多普勒信号的处理,为动脉狭窄等疾病提供更准确的早期诊断信息。

2.提出基于连续多普勒的血管壁搏动速度和位移估计方法。应用具有端点抑制的经验模态分解算法,计算各内模函数的希尔伯特谱,通过累加获得管壁搏动信号的希尔伯特谱,提取血管壁搏动的速度我位移信号,有效简化了现有的检测方法,提高了检测精度,可在研究和临床应用中代替射频超声和多门超声多普勒估计法。

3.提出一种基于脉搏血流相位差的无外扰大脑自动调节功能检测方法。利用正常呼吸状态下呼吸扰动,基于便携式超声经颅多普勒血流分析仪集成化数字脉搏传感器进行设计开发,建立动态脑血流自动调节能力监测系统,用于高原脑水肿诊断与筛选的特征提取。

4.通过对三次样条插值及确定合理边界进行优化,提高了算法分解处理效率,建立了便携研究及诊断应用系统。

该项目受1项国家自然科学基金、1项云南省自然科学基金重点项目、1项云南省自然科学基金面上项目资助,在国内外重要刊物上发表论文30多篇,其中SCI收录10篇,EI收录21篇,ISTP收录9篇,研究成果中管壁血流信号分离及其动脉斑的早期检测等重要结论已为国内外同行所引用20余次。此外,项目还开发了实验样机,获得中国发明专利1项,软件著作权登记3项。培养毕业博士研究生3人,硕士研究生15人,其中3人获得“云南省优秀硕士论文”。

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