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基于低秩理论的超声血流壁滤波器
传统的超声血流壁滤波器采用单一的截止频率,对于心跳、呼吸等因素所产生的不同组织运动滤波效果不佳.提出一种基于低秩理论的超声血流壁滤波方法.通过分析超声血流的特点,将其公式化并建立低秩模型,模型包括一个矩阵秩的小化和一个稀疏矩阵问题.松弛后转化为小化核范数与1范数的线性组合,成为凸优化可解问题,从而实现低秩滤波.这种滤波的创新性在于它是自适应的,同时考虑了信号的低秩性与稀疏性两个特点,通过线性组合使得滤波效果达到优.通过低秩滤波,超声血流仿真数据得到更加精确的血流信号.对比传统的FIR滤波,分别采用12阶、56阶和92阶的FIR滤波器,得到血流信号对比实际仿真数据的RMS误差分别约为34％、16％和12％,而低秩滤波的RMS误差则低于0.001％.低秩滤波相比传统FIR滤波,不仅提高了精度,而且滤波后的信号长度不会损失.但是低秩模型计算过于复杂,因此目前还很难应用在实时的超声系统中.
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超声血流成像中的壁滤波器设计方法分析与性能比较
有效抑制由静态或慢动组织引起的杂波是诊断超声彩色血流成像技术研究的关键问题之一,不充分的杂波抑制将导致多普勒平均频率估计趋同于杂波成分特性,从而导致潜在的血流信息描述误差.本文在研究广义壁滤波器设计原理基础之上,比较了三种不同类型壁滤波器——投影初始化有限冲击响应滤波器(Prj-ⅡR)、多项式回归滤波器(Pol-Reg)与基于特征值分解(Eigen-based)滤波器的设计方法差异,并对其杂波抑制性能进行了仿真对比分析.血流平均频率一维自相关估计结果表明,投影初始化ⅡR壁滤波器与多项式回归壁滤波器杂波抑制性能相近,在平稳杂波环境下可实现血流平均速度的精确估计,当多普勒采样向量包含样本数据增加时,改变设计参数可进一步改善杂波抑制能力,而基于特征值分解的壁滤波器则可对非平稳杂波进行抑制,进一步改善低速血流的估计精度,而且在多普勒矢量包含样本数小于10的情况下,计算复杂度并无显著增加.
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超微血流成像（SMI）技术诊断颈动脉斑块新生血管患者的疗效
目的：研究超微血流成像技术诊断颈动脉斑块新生血管患者的疗效。方法选取2014年5月～2016年5月我院收治的50例患有颈部动脉血管硬化斑块新生血管的患者，共有54个斑块。使用超微血流成像技术、常规超声成像技术检查患者颈动脉斑块新生血管，对比两种成像检测结果。结果通过检测，超微血流成像技术检测出斑块内新生血管45例，常规超声成像检测出斑块内新生血管48例，超微血流成像技术检测和常规超声成像检测敏感度分别为83.33%、88.89%。颈动脉斑块新生血管主要分布于颈总动脉分叉处、颈总动脉中段、颈总动脉起始处、颈内动脉。结论新生血管的存在位置主要是低回声和混合回声的斑块内，超微血流成像技术灵敏性高，可以检测到低速新生血管，反映血流状态，由此判断斑块的稳定性，控制病情恶化。
