基于軟件無(wú)線電的編碼激勵(lì)超聲血流檢測(cè)系統(tǒng)的研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)超聲檢測(cè)系統(tǒng)具有無(wú)損、價(jià)廉、實(shí)時(shí)的優(yōu)點(diǎn),被廣泛運(yùn)用于人體血流動(dòng)力學(xué)參數(shù)測(cè)量領(lǐng)域,對(duì)生理研究和疾病診斷都具有重要價(jià)值。近年來(lái),隨著工程電子、信號(hào)處理、半導(dǎo)體集成電路等現(xiàn)代高新技術(shù)的迅速發(fā)展,提高血流測(cè)速分辨力、改善回波信噪比、增強(qiáng)系統(tǒng)的靈活性,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的智能化和小型化成為醫(yī)學(xué)超聲檢測(cè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　論文深入研究了超聲血流檢測(cè)中涉及到的若干關(guān)鍵性問(wèn)題,提出了一套完整的系統(tǒng)解決方案。采用軟件無(wú)線電思想和編碼激勵(lì)技術(shù)來(lái)改進(jìn)傳統(tǒng)超

2、聲系統(tǒng)的硬件平臺(tái),并配以高性能的流速估計(jì)方法,用以實(shí)現(xiàn)血流速度剖面的定量測(cè)量。論文的創(chuàng)新性工作包括了硬件平臺(tái)和軟件算法兩個(gè)部分的內(nèi)容,主要概括如下:
　　1)將軟件無(wú)線電思想引入到系統(tǒng)平臺(tái)構(gòu)建中,將高速模數(shù)轉(zhuǎn)換推進(jìn)到超聲接收電路的最前端,直接對(duì)未經(jīng)解調(diào)的超聲射頻回波信號(hào)進(jìn)行采樣量化,使得大部分的系統(tǒng)功能完全由軟件實(shí)現(xiàn)。同時(shí),采用了現(xiàn)代集成電路技術(shù)和數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的最新成果,提出了一個(gè)穩(wěn)定的、通用的全數(shù)字化硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)方案,實(shí)現(xiàn)了

3、超聲信號(hào)的發(fā)射、接收、采樣量化和后續(xù)處理。
　　2)將編碼激勵(lì)技術(shù)引入到超聲發(fā)射信號(hào)的改進(jìn)中,對(duì)適用于血流檢測(cè)的編碼特性進(jìn)行了深入剖析,從編碼優(yōu)選的角度出發(fā),提出一種ZCWC碼序列組,該組序列具有區(qū)域最理想的非周期自相關(guān)性和互相關(guān)性,在零相關(guān)窗內(nèi)可以完全消除旁瓣。論文給出了ZCWC碼序列組的構(gòu)造方法并分析了采用該碼測(cè)量血流速度剖面的原理,通過(guò)單反射面回波實(shí)驗(yàn)、混合編碼回波分離實(shí)驗(yàn)和模擬血流測(cè)量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該碼的優(yōu)良特性。
　　

4、3)依據(jù)超聲血流散射回波信號(hào)的形成機(jī)理,提出一種更精確的分布式速度回波信號(hào)模型來(lái)描述散射子運(yùn)動(dòng)的時(shí)延效應(yīng),首次引入了分布參數(shù)的概念來(lái)反映測(cè)量單元內(nèi)流速的分布狀況。
　　4)針對(duì)傳統(tǒng)窄帶流速估計(jì)方法會(huì)受到中心頻率偏移和短脈沖頻譜展寬導(dǎo)致精度下降的缺點(diǎn),提出了一種基于頻譜特征匹配的2-DFST算法。直接對(duì)攜帶著原始運(yùn)動(dòng)信息的超聲射頻回波序列進(jìn)行二維傅立葉變換,利用發(fā)射信號(hào)生成動(dòng)態(tài)特征模板,采用簡(jiǎn)化的相關(guān)系數(shù)作為相似性度量準(zhǔn)則進(jìn)行跟蹤匹

5、配,由匹配成功后的特征點(diǎn)坐標(biāo)得到寬帶回波信號(hào)的中心頻率和多普勒頻移的估計(jì),計(jì)算出流速測(cè)量值。
　　5、針對(duì)高軸向分辨率的實(shí)時(shí)系統(tǒng)需要利用小樣本進(jìn)行有效快速的估計(jì)的特點(diǎn),提出了一種基于分布式速度回波信號(hào)模型的TVJE算法,將傳統(tǒng)的單一速度估計(jì)問(wèn)題擴(kuò)展成中心速度和分布參數(shù)的二維聯(lián)合估計(jì)。根據(jù)表征速度擴(kuò)展程度的分布參數(shù)估計(jì)值動(dòng)態(tài)調(diào)整采樣容積的大小,利用擴(kuò)充后的樣本點(diǎn)估計(jì)出最終的流速剖面。實(shí)際應(yīng)用中,血流散射回波信號(hào)的隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)測(cè)量結(jié)果的

6、影響超過(guò)算法本身性能的影響,尤其是在樣本數(shù)較少的情況下。TVJE法首次提出分布參數(shù)作為估計(jì)的置信度準(zhǔn)則,從另一個(gè)角度提供了提高流速估計(jì)質(zhì)量的新思路。該方法可有效改善估計(jì)算法在空間非平穩(wěn)信號(hào)環(huán)境下的表現(xiàn),提高了利用小樣本測(cè)量流速剖面的精確度和穩(wěn)健度。
　　完成了硬件平臺(tái)的搭建和軟件算法的調(diào)試后,采用該系統(tǒng)進(jìn)行了模擬血流測(cè)量實(shí)驗(yàn)研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)仿血液的速度剖面的定量測(cè)量,實(shí)驗(yàn)結(jié)果與理論分析基本一致,尤其在小樣本數(shù)據(jù)時(shí)能獲