EEMD方法在抗扰动心血流参数提取中的应用

"基于EEMD的抗扰动心血流参数提取方法" 本文主要探讨了一种基于Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) 的抗扰动心血流参数提取方法，由刘光达、查雨彤和尚小虎等人共同研究。EEMD 是一种用于非线性、非平稳时间序列分析的高级工具，尤其适用于处理复杂系统中的噪声和干扰。在心血管疾病的预防和治疗中，准确获取心血流参数至关重要，因为它们能反映血液循环系统的代偿功能。 传统的无创心血流参数测量方法，如指示剂光密度测量法，利用血液中的特定色素浓度变化来评估血流参数，但这种方法往往忽略了生理干扰和测量过程中的噪声影响。为了解决这个问题，研究者引入了EEMD算法，它能够有效地分解信号，分离出有用的信号成分，去除生理和测量干扰，从而提高心血流参数的测量精度。 EEMD 方法应用于测量吲哚氰绿色素（Indocyanine Green, ICG）的浓度排泄曲线，这是一种常用的血液示踪剂，可用于计算心输出量、脉率和血氧饱和度等关键心血流参数。通过对比实验，该方法与临床标准的PiCCO2法和N-560法进行了比较，结果显示，心输出量、脉率和血氧饱和度的平均相对误差分别仅为4.25%、0.50%和0.21%，这表明新方法具有较高的测量精度和可靠性。 这项研究的重要性在于，它提供了一种无创、精确且高精度的心血流参数检测手段，对于临床诊断和治疗具有重要意义。特别是在心脑血管疾病的早期预防和手术后介入治疗中，这种新技术有望成为有力的支持工具，帮助医生做出更准确的判断，提高患者的诊疗效果。 关键词涉及的领域包括光电子学与激光技术，这表明EEMD方法可能结合了光学检测技术，如激光多普勒血流计或光学相干断层成像等，以实现对血液流动的高灵敏度监测。通过这种方式，EEMD不仅有助于提升现有技术的性能，也为未来心血管疾病诊断技术的发展提供了新的研究方向。 这项研究展示了EEMD在复杂生物信号处理中的潜力，尤其是在心血管生理参数测量中的应用，为临床医学带来了创新性的解决方案，有望改善患者护理和预后。未来的研究可能会进一步优化EEMD算法，或者与其他生物信号处理技术结合，以实现更高效、更准确的血液动力学监测。