基于视在位移参数的多普勒血流速度矢量测量方法的研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61172037
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    63.0万
  • 负责人：
    彭虎
  • 依托单位：
    合肥工业大学
  • 学科分类：
    F0125.医学信息检测与处理
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

脉冲多普勒方法通过检查超声回波信号相位差而获取测量对象的速度，但由于运动物体只能在声束传播方向产生多普勒效应或信号相位差，现有的多普勒血流测量一般只能测出血流速度在声波传播方向上的分量，丢失了与声波传播方向垂直方向上的分量。.为了探讨血流的速度矢量测量方法，我们利用向量投影定理，提出视在位移概念，建立了一个新的脉冲多普勒血流速度矢量测量数学物理模型。模型中对于每个超声接收阵元，根据视在位移建立了的运动物体速度各分量与接收信号相位差之间的简洁的线性关系式。针对所有的接收阵元，这个线性关系就构成了多元一次方程组，最后采用最小二乘法求解方程组得出血流速度矢量信息。.基于视在位移概念的脉冲多普勒血流速度矢量测量方法具有较高的测量精度和抗干扰性；同时，由于数学模型为线性方程组表达形式，特别有利于简化计算并提高计算速度。

结项摘要

现有的多普勒血流测量一般只能测出血流速度在声波传播方向上的分量。为了探讨血流的速度矢量测量方法，我们利用向量投影定理，提出视在位移概念，建立了一个新的脉冲多普勒血流速度矢量测量数学物理模型。模型中对于每个超声接收阵元，根据视在位移建立了的运动物体速度各分量与接收信号相位差之间的简洁的线性关系式。针对所有的接收阵元，这个线性关系就构成了多元一次方程组，最后采用最小二乘法求解方程组得出血流速度矢量信息。本项目建立了Doppler计算机仿真系统和实验研究系统，验证了项目所提方法的有效性，并探讨了Doppler血流测量相关方法。研究了Doppler非线性信号的处理方法和S变换在Doppler血流中的测量方法。由于Doppler信号比器官界面反射的信号微弱的多，信噪比很低，因此信号的前期处理对于测量系统的精度影响很大。从硬件上讲现有正交滤波方法对电路性能要求很高，两路通道电性能指标要高度一致，因此电路设计和实现具有一定的难度，为此我们提出了一种基于单通道处理的新的Doppler信号电路处理方案，它有可能提高测量精度，并降低对电路的要求；从软件上讲Doppler信号信噪比提高需要新的数字信号处理方案，而我们研究的一种结合了总体经验模态分离技术和联合盲源分离技术，有可能在强干扰下把受噪音影响的Doppler信号提取出来，提高其信噪比，然后再利用我们提出的基于视在位移参数计算出血流的矢量速度。

项目成果

期刊论文数量（20）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（2）
专利数量（0）
基于正弦调频连续波的超声多普勒血流速度的测量
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    生物医学工程研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    彭京思;彭虎;PENG Jingsi1;PENG Hu2;1(1.Department of Electronic;2.School of Medical Engineering;Hefei University o
  • 通讯作者：
    Hefei University o
一种基于非衍射波的高帧率超声成像发射系统的研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Acta Physica Sinica
  • 影响因子：
    1
  • 作者：
    韦永梅;彭虎
  • 通讯作者：
    彭虎
Visualization of boundaries in CT volumetric data sets using dynamichistogram
使用动态直方图可视化 CT 体积数据集中的边界
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
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  • 期刊：
    Computers in Biology and Medicine
  • 影响因子：
    7.7
  • 作者：
    Hu Peng;Xun Chen;Juan Cheng;Dayong Gao
  • 通讯作者：
    Dayong Gao
基于空间广义相干系数加权的医学合成孔径超声成像
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    声学学报(英文版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zheng Chichao;Peng Hu;Han Zhihui
  • 通讯作者：
    Han Zhihui
互相关自适应加权的医学超声成像算法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Acta Physica Sinica
  • 影响因子：
    1
  • 作者：
    郑驰超;彭虎;韩志会
  • 通讯作者：
    韩志会

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基于RDD的分布式粒子群优化算法
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  • 发表时间：
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  • 作者：
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  • 作者：
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    --
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    彭虎
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    谭旭杰;邓长寿;吴志健;彭虎;朱鹊桥
  • 通讯作者：
    朱鹊桥

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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