基于磁感应相位移技术测量脑血流的实验研究

发布时间：2017-10-17 03:27

  本文关键词：基于磁感应相位移技术测量脑血流的实验研究

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【摘要】：脑血管疾病是指脑血流(cerebral blood flow,CBF)异常而引发的各类脑部疾病,是一种严重危及人类健康和生命的多见病和常发病,具有很高的发病率、致残率、死亡率和复发率,是导致中老年人残疾和死亡的主要疾病之一。全球每年约有460万人死于脑血管病,是导致人类死亡的第二大原因。人脑的新陈代谢旺盛、生理功能复杂、无储备的能源物质,因此脑的耗氧量大,对血液供应的依赖性强。当脑血流异常阻断1~30s,脑细胞会受到一定程度的损害,多数能恢复正常;而当脑血流阻断3~5min时,脑细胞会受到严重损害,少数能恢复;要是脑血流连续阻断30min及以上,脑细胞会完全坏死、丧失功能。目前,临床上没有实时连续监测脑血流的方法和技术,因此,发展一种脑血流实时连续监测技术,对于脑血管疾病的早期预防和诊断有着非常重要的意义。本课题首先研究了磁感应相位移(magnetic induction phase shift,MIPS)技术的基本原理和脑血流的基本电磁特性,根据该基本理论,针对目前监测脑血流的设备和手段的不足,建立了一套基于磁感应相位移方法的无创非接触脑血流检测系统。系统采用自制的平面线圈传感器,通过高相位稳定度的信号发生器产生激励信号作用于该传感器,将被测头部置于传感器中心,由于电磁感应的作用,周期性变化的脑血流信号受激励磁场的影响,产生扰动的磁场,通过检测线圈接收到扰动的磁场,激励信号和检测信号同时被数据采集卡采集到,送入上位机中。利用Lab VIEW软件编程鉴相、存储和显示,与此同时,同步采集心电信号,以便用来标定人体心脏状况的好坏。在脑血流信号处理的过程中,针对基线漂移的特点,分别采用小波变换法、高通滤波法和三次样条插值法去除基线漂移干扰,得到了较好的MIPS信号波形,为MIPS信号的特征提取与统计分析奠定了基础。为验证系统的可行性,作者首先进行了物理模型实验,采用微型泵和橡胶管分别模拟心脏泵血和血管搏动,物理实验结果表明MIPS方法测得的信号代表橡胶管的舒张与收缩,反映了橡胶管搏动的物理机制。为了进一步验证该实验系统检测脑血流的可靠性,课题组选择了10名健康志愿者进行临床实验,由于测得的MIPS信号波形面积,可用来反映受试者脑血流量的变化,作者对测得的信号进行了信号处理及波形面积的计算,以便统计分析同一个体的重复性和不同个体之间的差异。实验结果表明测得的信号波形形状类似于脉搏波,反映了脑血流的周期性变化。通过统计分析同一位受试者的多次重复实验面积数值,如2号受试者的面积均值与方差为0.0254±0.0005266,表明系统对于同一受试者的测量重复性较好;而通过对10名受试者的实验结果进行多重比较,发现10名受试者的实验结果之间具有显著性差异。实验结果表明该系统能够实时监测局部脑血流的变化,反映了局部脑血容量的变化,且系统具有非接触、精度高、灵敏度高、可连续监测等优点,作为一种监测脑血流的新手段,具有潜在的实用价值。
【关键词】：脑血流 磁感应相位移技术 数据采集 波形面积
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R743
【目录】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-9
• 1 绪论9-14
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 研究目的12
• 1.4 研究内容12-14
• 2 MIPS法测量脑血流的基本原理14-16
• 2.1 脑血流信号的特点14
• 2.2 MIPS测量脑血流原理14-16
• 3 脑血流测量系统的建立及参数设置16-29
• 3.1 脑血流测量系统16-17
• 3.2 硬件平台组成17-21
• 3.2.1 激励信号源17-18
• 3.2.2 数据采集处理系统18-19
• 3.2.3 线圈传感器19-20
• 3.2.4 心电采集模块20-21
• 3.3 软件平台设计21-26
• 3.3.1 采集配置单元21-22
• 3.3.2 同步采集单元22-23
• 3.3.3 软件鉴相单元23-24
• 3.3.4 存储与显示单元24-26
• 3.4 实验系统参数设置26-29
• 3.4.1 信号源参数设置26-27
• 3.4.2 采样率和采样点数的设置27-29
• 4 物理模型模拟脑血流实验29-33
• 4.1 实验设计29-30
• 4.2 实验结果分析与讨论30-32
• 4.2.1 线圈仿真结果30-31
• 4.2.2 物理模型模拟脑血流实验结果31-32
• 4.3 小结与讨论32-33
• 5 健康志愿者脑血流监测实验33-56
• 5.1 线圈传感器电磁场强度及其安全限值33-35
• 5.2 实验方法与步骤35-37
• 5.3 MIPS信号处理方法37-45
• 5.3.1 小波变换去整体基线漂移38-42
• 5.3.2 高通滤波去局部基线漂移42-43
• 5.3.3 三次样条差值去除局部基线漂移43-45
• 5.4 MIPS与ECG同步采集实验结果45-47
• 5.5 实验数据处理及分析47-54
• 5.5.1 MIPS波形的特征量提取47-49
• 5.5.2 实验数据统计分析49-54
• 5.6 讨论54-56
• 5.6.1 实验方法讨论54
• 5.6.2 实验结果讨论54-56
• 6 总结与展望56-58
• 6.1 结论56
• 6.2 后续研究与展望56-58
• 致谢58-59
• 参考文献59-61

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本文编号：1046552