基于卡尔曼滤波的超声多普勒血流估计应用研究

发布时间：2017-11-13 03:36

  本文关键词：基于卡尔曼滤波的超声多普勒血流估计应用研究

  更多相关文章： 卡尔曼滤波 超声多普勒血流估计 血流频谱成像 胎心检测

【摘要】：超声多普勒技术由于能实时无损伤地进行血流估计,提取病理参数,进而为血液循环系统和血管疾病的诊断提供依据,因此在临床上有着广泛的应用。超声多普勒血流估计的核心算法为谱估计方法。文章介绍了超声血流估计中的两个常规应用(血流多普勒频谱成像和胎心检测),其主流的估计方法都是基于经典谱估计算法。卡尔曼滤波作为最佳估计滤波器,是雷达、通信、导航、语音识别、图像处理、模式识别等领域应用最广泛有效的工具。本文运用卡尔曼滤波这一最小方差准则下的最佳估计算法,实现超声多普勒血流估计应用,针对上述两个常规检测展开研究和论述。文章调研了国内外学者在血流多普勒频谱成像和胎心检测的研究成果,以及目前常用的谱估计算法。本文将卡尔曼滤波和超声多普勒血流估计相结合,对其最优估计的原理和自适应循环理论做了详细的陈述。针对超声多普勒信号进行复数卡尔曼滤波的参数建模,在滤波器的仿真估计过程中体现了卡尔曼滤波建模的有效性和准确性,以及相比于经典谱估计的优势所在。本文围绕卡尔曼滤波在血流多普勒频谱成像和胎心检测两个方面的应用,分别进行了算法研究与实验验证。算法研究部分讲述了针对两种应用的卡尔曼滤波算法的参数模型和滤波过程,实验部分对实验平台设计和实验结果的做出了详细讨论。针对多普勒血流频谱成像,运用复数卡尔曼滤波算法实现了全深度血流信息检测,多模态的血流多普勒一维和二维检测频谱成像,实现准确地速度估计以及方向识别。基于临床志愿者的检测成像与FFT算法成像做了对比,说明卡尔曼滤波算法具有参数设计灵活、延时小、频谱响应补偿的优势。针对胎心检测,结合小波变化设计参数模型,实现准确心率估计。包络提取解决了多倍频干扰、信号漂移等问题,计算快速可实现产品化应用。综合两种血流估计应用实验结果说明,卡尔曼滤波估计具有非常好的估计准确度和参数设计灵活性,可以有效地实现超声多普勒血流估计应用。
【学位授予单位】：深圳大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R445.1

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本文编号：1178959