一种颈动脉系统血流动力学与信号分析系统及方法

摘要

本发明提供一种通过无创伤检测肱动脉血压、颈总动脉轴心血流速度信号评估颈动脉系统血流动力学指标和血流信号特征参数的简便方法及系统。该方法利用连续多普勒血流速度波形检测模块检测出颈总动脉轴心血流速度波形及数值，利用臂式电子血压检测模块测出人体的舒张压和收缩压，然后用简化的方法计算颈动脉系统血流动力学参数；同时对颈总动脉血流速度波形选择Morlet母小波进行小波分析，计算血流信号的特征参数。本发明所用的是一种将血流动力学原理和小波变换结合的分析方法，比现有的脑血流动力学分析装置具有更简单的信号采集和分析方法，同时本发明很大程度上克服了现有分析装置结构复杂、体积庞大、操作复杂、价格昂贵等缺陷。

主权项

一种颈动脉系统血流动力学与信号分析系统，包括检测系统和采集分析存储系统，其特征在于，检测系统包括一个连续波多普勒血流速度检测装置和一个人体血压检测装置；一个连续波多普勒血流速度检测装置：该检测装置由多普勒超声探头以及多普勒超声模块构成，多普勒超声探头连接多普勒超声模块的输入端，该超声模块的输出端连接USB采集卡中AD转换模块，用于检测颅外颈总动脉的血流速度波形；一个人体血压检测装置：该检测装置由压力检测袖带以及臂式自动血压检测模块所构成，压力检测袖带连接臂式自动血压检测模块的输入端，模块输出端通过USB接口与颈总动脉血流信号及动力学分析计算模块通信；用于检测人体的收缩压和舒张压；采集分析存储系统包括计算机、USB采集卡、颈总动脉血流信号及动力学分析计算模块、显示屏、硬盘；连续多普勒血流速度检测装置与USB采集卡相连；连续多普勒血流速度检测装置所获得的模拟信号通过采集分析存储系统中的USB采集卡后转换为数字信号，将USB采集卡输出的数字信号量化处理后得到颈总动脉的血流速度波形：V(t)，将颈总动脉的血流速度波形V(t)和臂式自动血压测量模块所得到的收缩压和舒张压一起输入到颈总动脉血流信号及动力学分析计算模块，作为分析数据的原始数据；根据血液流速和血压信息，分析计算各项颈动脉系统血流动力学指标及颈总动脉血流信号特征参数，将计算得到颈动脉系统血流动力学指标和血流信号特征参数和正常参考值比较，分析得出结果并显示和储存；所述的采集分析存储系统工作过程如下：应用连续多普勒血流速度检测装置检测出的颈总动脉的血流速度波形V(t)，t∈[t₁,t₂]，积分取平均得采样时间内的平均流速V_mean；对每个心动周期取得的血流速度最大值和最小值分别进行三次样条插值得到插值后的最大和最小血流速度包络线，对最大和最小血流速度包络线按时间数值积分取平均可得出一段采样时间内的平均最大血流速度V_max、平均最小血流速度V_min；应用臂式自动血压测量模块，同步检测人体肱动脉每个心动时间内的收缩压和舒张压求平均得到采样时间内的平均收缩压p_s和平均舒张压p_d；根据经验公式计算平均压力P_mean：$P_{\mathrm{mean}}=P_d+\frac{(P_s-P_d)}{3}---\left(1\right)$采集分析存储系统利用如下公式计算各项颈动脉系统血流动力学指标和血流信号特征参数：1.计算颈动脉系统的搏动指数PI：$\mathrm{PI}=\frac{V_{\max }-V_{\min }}{V_{\mathrm{mean}}}---\left(2\right)$2.计算颈动脉系统外周阻力R_V：$P_V=\frac{P_{\mathrm{mean}}}{V_{\mathrm{mean}}}---\left(3\right)$3.计算颈动脉系统动态阻力DR：$\mathrm{DR}=\frac{P_{\max }-P_{\min }}{V_{\max }-V_{\min }}---\left(4\right)$4.颈总动脉的血流速度波形小波变换的血流信号特征参数：对于颈总动脉的血流速度波形V(t)，t∈[t₁,t₂]，该信号的连续小波变换被定义为:$\stackrel{!}{V}(s,t)={\int }_{-\infty }^{\infty }{\bar{\Psi }}_{s,t}\left(u\right)V\left(u\right)\mathrm{du}---\left(5\right)$其中，是基函数Ψ_s,t的共轭，基函数Ψ_s,t是母小波ψ(t)经过时间平移t和尺度伸缩s变换得到：${\Psi }_{s,t}\left(u\right)={\left|s\right|}^{-1/2}\psi \left(\frac{u-t}{s}\right)---\left(6\right)$通过小波变换后，信号在时间尺度上的能量密度被定义为：$\rho (s,t)=C^{-1}{\left|s\right|}^{-2}{\left|\tilde{V}(s,t)\right|}^2---\left(7\right)$选择用Morlet母小波进行时频分析，其中，Morlet小波的时域表达式如下：$\psi \left(u\right)=\frac{1}{\sqrt[4]{\pi }}{e}^{-{\mathrm{i\omega }}_{0}u}{e}^{-u^2/2}---\left(8\right)$其中，ω₀＝2π，C的值取决于母小波的形状，是Ψ_s,t(u)的傅里叶变换；对颈总动脉的血流速度波形V(t)进行小波分析，得到具有五个特征峰的频谱图，使用频谱区间为0.0095Hz‑2.0Hz，基于生理学知识和血流信号在各个频带范围内出现的局部最大振幅，我们选择如下的5个频率区间如下表：根据上表分割的频带，分别计算各个频带的特征频率f_i、相对能量E_i和绝对能量e_i、平均振幅Α_i和相对振幅a_i；(1)特征频率f_i$A\left(f\right)=\frac{1}{(t_2-t_1)}{\int }_{t_1}^{t_2}\left|\tilde{V}(f,t)\right|\mathrm{dt},f=\frac{1}{s}---\left(9\right)$在频率区间[f_i1,f_i2]内取Α(f)的极大值Α(f_p1),Α(f_p2),Α(f_p3)…，若f_i满足Α(f_i)＝max(Α(f_p1),Α(f_p2),Α(f_p2),...)    (10)则f_i为频率区间[f_i1,f_i2]内的特征频率；(2)绝对能量E_i$E_i(f_{i1},f_{i2})=\frac{1}{(f_{i2}-f_{i1})(t_2-t_1)}{\int }_{t_1}^{t_2}{\int }_{1/f_{i2}}^{1/f_{i1}}\frac{1}{s^2}{\left|\tilde{V}(s,t)\right|}^2\mathrm{dsdt}---\left(11\right)$(3)相对能量e_i$E_{\mathrm{total}}=C^{-1}\int \int \frac{1}{s^2}{\left|\tilde{V}(s,t)\right|}^2\mathrm{dsdt}---\left(12\right)$$e_i(f_{i1},f_{i2})=\frac{E_i(f_{i1},f_{i2})}{E_{\mathrm{total}}}---\left(13\right)$(4)平均振幅Α_i$A_i(f_{i1},f_{i2})=\frac{1}{(f_{i2}-f_{i1})(t_2-t_{1}t)}{\int }_{t_1}^{t_2}{\int }_{1/f_{i2}}^{1/f_{i1}}\frac{1}{s^2}\left|\tilde{V}(s,t)\right|\mathrm{dsdt}---\left(14\right)$(5)相对振幅a_i$a_i(f_{i1},f_{i2})=\frac{A_i(f_{i1},f_{i2})}{A_{\mathrm{total}}}---\left(15\right)$其中，E_i(f_i1,f_i2)表示信号在频率间隔[f_i1,f_i2]和时间间隔[t₁,t₂]内的能量，E_total表示总能量；Α_i(f_i1,f_i2)表示在频率间隔[f_i1,f_i2]和时间间隔[t₁,t₂]内的平均小波振幅，A_total表示所有的振幅之和；Α(f)表示小波系数平均幅值。