超声多普勒信号最大频率曲线的特征提取

　　1　引　　言

　　脑血管疾病的诊断和治疗是当今医学上的一个热点。临床上利用CT成像技术对脑血管畸形疾病进行诊断,代价较高,而利用超声多普勒测量血流速度技术已被广泛应用于外周血管疾病的诊断,虽然受颅骨包围的影响,但考虑到颈动脉是脑血管血流供给的主要途径,所以可通过颈动脉内血流的检测来估计脑血管的状况。超声多普勒血流信号常以声谱图的形式显示,从中可提取出S/D,PI等声谱图参数。另外,Skidmore等提出了利用三阶极点模型,即:

　　对一个心动周期内血流的最大频率曲线进行建模后提取出极点的一些参数。这些传统参数对血管疾病的诊断提供了一定的帮助[1].声谱图和极点参数都对血流信号最大频率曲线的　全局特征进行了描述,我们认为:曲线上一些局部的突变特性同样能用来表征血流的状况,文中利用小波变换对最大频率曲线进行多尺度分析获得新参数,并给出了该参数与前两种参数在临床试用中的比较结果。

　　2　原理与方法

　　信号的突变点或边缘是信号分析的关键。信号小波变换的模极大值在多尺度上的变化情况与这种瞬变特性直接相关,并可用来表征信号的特征[2]。设x(t)为信号观察值,小波变换表示为信号与分析小波的卷积:

　　即把信号x(t)的小波变换WTax(t)看成是x(t)通过冲激响应为Ψa(t)的系统后的输出,式中a、t分别为尺度因子和平移因子。

　　颈动脉多普勒信号的最大频率曲线反映了血管内血流的最大流速随心脏搏动而上升和下降的变化情况。而血流速度上升和下降的快慢特性可能包含了脑血管供血通畅程度的信息。在引入小波分析最大频率曲线后,从中提取出的小波系数模极大值随尺度变化的曲线可以用来表征这种突变特性,可能为脑血管疾病的临床诊断提供一条新的途径。

　　为了验证该方法的有效性,我们进行了临床试用。首先利用短时傅里叶变换获得信号的声谱图,并利用百分比法提取声谱图的最大频率曲线;然后对最大频率曲线进行小波分析获得它的时间—尺度分布图(文中选用的小波为三阶样条小波;小波变换的尺度范围为4～96。);提取出每个心动周期的模极大值随尺度的变化曲线;从归一化后的模极大值曲线提取新的特征参数。我们用自行研制的Q-3多普勒流速检测仪对人体的颈总动脉血流进行检测,总共采集到53例信号,其中正常23例,脑梗塞患者(异常)30例。总的心动周期数为283(正常:143;异常:140)。

　　3　试用结果

　　对采集得的颈动脉超声多普勒血流信号进行上述分析处理后,即可得到一系列的模极大值曲线,图1给出了正常和异常病例的最大频率曲线(上图)和小波分析后的模极大值曲线(下图)。由图可见,正常病例的模极大值曲线仅包含一个极大值,而异常病例则存在两个极大值。我们选取曲线达到第二个极大值前的增高幅度作为新的参数,记为Ar。正常病例该参数值较,而异常病例该数值都偏大。以虚警率和漏判率相等为依据设定一阈值,即可对病例的正常和异常进行大致的划分。表1给出了新参数,以及声谱图参数和极点参数的判别结果。从中不难发现新参数在三类参数中具有最高的检测率和最低的误判率。