超声多普勒血流信号的非线性特征分析及应用

• 作者: 余建国 吴晓峰 张羽 汪源源 王威琪 陈斯中 马翔
• 来源期刊: 复旦学报(自然科学版)
• 关键词: 非线性 多普勒信号 数学形态学 分形 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2001,（3）
• 页码范围: 268-272
• 分类号: TB559[英文摘要]Inordertoprovidebetterandmores
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0427-7104.2001.03.007

摘要

通过引入非线性研究方法,对超声多普勒血流信号的特征进行综合分析. 利用数学形态学方法提取声谱包络,并进行包络特征点的自动识别. 采用综合反映声谱包络形态特征的波形分类决策法和超声多普勒音频信号的分形特征表示法提取信号的新特征,其中波形分类决策法采用了非线性的人工神经网络分类器. 这些非线性特征的分析经临床应用,均取得了较为显著的效果,预期为胎儿宫内生长发育状况的判断和疾病的早期诊断提供更好、更灵敏的指标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王威琪	复旦大学电子工程系	137	879	15.0	19.0
2	汪源源	复旦大学电子工程系	221	1554	19.0	26.0
3	余建国	复旦大学电子工程系	62	503	13.0	18.0
4	吴晓峰	复旦大学电子工程系	35	188	9.0	11.0
5	张羽	复旦大学电子工程系	45	309	10.0	15.0
6	陈斯中	复旦大学电子工程系	8	32	4.0	5.0
7	马翔	复旦大学电子工程系	6	19	3.0	4.0