经验模式分解在超声多普勒血流与管壁搏动信号分离中的应用

"超声多普勒管壁搏动和血流信号的分离研究，通过经验模式分解(EMD)算法实现，旨在从混杂的超声多普勒血流信号中提取管壁搏动和血流信号。这种方法将混叠信号分解为内模函数(IMFs)，再利用功率比变化曲线自动识别并移除低频管壁搏动成分。在仿真和实际应用中，EMD算法提高了信号分离的准确性，并实现了实时处理。" 本文探讨的是超声多普勒技术在医学信号处理中的应用，特别是针对管壁搏动和血流信号的分离问题。超声多普勒技术是一种广泛用于诊断心血管疾病和监测血流速度的无创检测手段。然而，由于超声信号的复杂性，管壁搏动信号往往与血流信号混杂在一起，这给分析带来了挑战。 经验模式分解(EMD)是一种自适应的数据分析方法，它能够将非线性和非平稳的时间序列数据分解为一系列简化的内模函数(IMFs)。在本研究中，EMD被用来分解含有管壁搏动的超声多普勒血流信号。通过观察管壁搏动与血流信号的功率比变化，可以自动识别出与管壁搏动相关的IMFs，并将其剔除，从而保留血流信号。 仿真实验表明，使用EMD算法处理模拟的多普勒信号，相比于传统的高通滤波器方法，管腔内壁附近血流信号在频域和时域的相对误差显著降低，分别达到50%和45%，这意味着EMD方法在分离准确性上有了显著提升。此外，该方法在个人计算机上用C语言实现后，能够实时处理实际采集的人体颈动脉多普勒信号，验证了其在临床应用中的可行性。 这项研究提供了一种新的、基于经验模式分解的超声多普勒信号处理策略，它有效地滤除了管壁搏动信号，提高了血流信号的检测精度，这对于临床诊断和血流动力学研究具有重要意义。关键词涵盖了超声多普勒技术、血管管壁搏动、血流信号分离以及EMD算法的核心概念，显示了研究的针对性和专业性。