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医学超声信号及其特征提取
医学电子学是生物医学工程学一级学科下属的一个二级学科,涉及生物医学工程学中的电子学领域,对信号/信息的研究是其重要内容之一.人体信号(包括人体超声信号)具有强随机性和强背景噪声的特点.医学超声诊断技术经过超声发射与接收、信号检测与处理、结构与运动图像显示等几个环节,应用现代科技中的一些概念、方法、技术,提取医学超声中与诊断有关的特征参数,使诊断更准确、迅速和有效.本文首先简要地介绍了医学电子学中人体超声信号的检测、处理及其特征提取所采用的方法及其技术特点.通过介绍医学超声信号检测和处理中所涉及的特有技术、方法和实施,对它们的未来发展方向进行展望.然后概要地介绍了医学超声信号在时域、频域(变换域)、几何域和模型应用等方面的特征提取方法,并说明其应用.在信号的时域特征提取方面,以超声多普勒血流信号的Teager能量参数提取为例进行说明.在信号的频域(变换域)特征提取方面,分别以短时傅里叶变换提取超声多普勒血流信号频谱参数、小波变换提取颈动脉超声多普勒血流信号大频率曲线特征为例进行说明.在信号的几何域特征提取方面,给出了利用分形方法分析超声多普勒血流信号的例子.在应用模型提取信号特征方面,以超声多普勒血流信号零极点模型的特征提取为例进行说明.这些特征提取工作均为作者的科研成果.
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基于Hilbert-Huang变换的医学超声信号去噪
目的:探求一种基于Hilbert-Huang变换的医学超声信号去噪方法.方法:提出了一种基于Hilbert-Huang变换的医学超声信号去噪方法.首先对含噪超声信号进行经验模式分解,得到各阶IMF分量,然后对高频的IMF分量用阈值方法进行处理,把经过阈值处理的高频的IMF分量和低频IMF分量进行叠加,得到重构的去噪信号.结果:仿真实验表明,基于Hilbert-Huang变换的医学超声信号去噪方法可以有效地降噪.结论:Hilbert-Huang变换的医学超声信号去噪方法在自适应性和先验性方面优于基于小波的去噪方法.
关键词： 医学超声信号 经验模式分解 Hilbert-Huang变换 去噪
