鄧 麗 張榆鋒 楊麗春 胡 曉 李支堯 高 蓮 張俊華

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超聲傳輸時間法頸動脈脈搏波速估計精度及影響因素研究

鄧 麗①張榆鋒*①楊麗春②胡 曉①李支堯②高 蓮①張俊華①

①(云南大學(xué)信息學(xué)院 昆明 650091)②(昆明醫(yī)科大學(xué)第三附屬醫(yī)院 昆明 650031)

該文基于傳播模型定量分析了超聲傳輸時間法檢測局部脈搏波速(PWV)過程中掃描幀頻與聲束數(shù)對脈動位移曲線估計、延遲時間估計及PWV擬合的估計精度，采用方差分析確定了誤差顯著性和影響因素的主次關(guān)系。結(jié)果表明，脈動位移相對誤差在0.23~0.28之間，幀頻對其估計精度影響不顯著()；延遲時間估計同時受聲束對距離和幀頻的影響()，聲束對間距從2.38 mm增大到 38 mm，平均相對誤差由0.99減至0.06；幀頻從1127 Hz 減小為226 Hz，平均相對誤差由0.19 增至 0.43; PWV擬合受聲束數(shù)及幀頻的共同影響，聲束數(shù)不小于10時，估計誤差為7%~20%，幀頻為主要影響因素()。因此，在保證合理聲束數(shù)條件下，提高幀頻可改善PWV的估計精度。結(jié)果有助于為后續(xù)PWV檢測精度的改進研究提供依據(jù)。

超聲射頻信號；頸動脈；脈搏波速；精度性能

1 引言

動脈硬化、原發(fā)性高血壓患者與心血管病死亡率有重要關(guān)系，對預(yù)防和早期診斷心血管疾病有重要意義[1]。定量描述主動脈管壁彈性程度的參數(shù)包括血管脈動擴張度、順應(yīng)性系數(shù)、楊氏彈性模量及脈搏波傳播速度(Pulse Wave Velocity, PWV)等。其中，PWV直接與動脈楊氏彈性模量有關(guān)，是動脈硬化定量評價的優(yōu)選方法[2]。同一段血管不同局部彈性存在明顯差異，近年來，局部PWV檢測已成為定量評價動脈硬化的研究熱點[3]。

超聲技術(shù)因其操作簡單，無創(chuàng)，實時性等優(yōu)點，已成為目前動脈局部PWV檢測的主要手段[4]。具體包括傳輸時間(Transit Time, TT)法[5]、血流面積法[6]、相位法[7]、管徑梯度法[8]等。其中，TT法通過檢測動脈血管上一段特定距離內(nèi)脈搏波傳輸延遲時間，并根據(jù)距離時間比計算該段血管上脈搏波平均速度。因無需測量血管直徑、管壁厚度、局部彈性模量等參數(shù)，該方法在超聲頸動脈局部PWV的臨床檢測研究中被廣泛使用。Hasegawa等人[9]使用超聲平面波掃描提高幀頻和聲束密度，臨床采集3例正常人體頸動脈B超序列圖像及對應(yīng)的射頻信號，基于TT法得到的PWV值范圍在5.6~7.0 m/s之間。Sorensen等人[10]利用超聲掃描儀(RASMUS)采集1例36歲正常男性的頸動脈B超序列圖像，在已知距離內(nèi)利用互相關(guān)估計管壁徑向脈動位移(Distension Wave Form, DWF)，然后比較了兩種DWF互相關(guān)延遲時間估算方案獲取PWV的結(jié)果。其中，方案1用第個聲束位置與第個對應(yīng)的DWF進行互相關(guān)；方案2利用第個聲束位置與第個對應(yīng)的DWF進行互相關(guān)。結(jié)果表明，方案2獲得的PWV值在4~9 m/s之間，與方案1相比其結(jié)果更接近文獻報道。Luo等人[11]使用彩色超聲診斷系統(tǒng)，通過將幀頻從140 Hz增至1127 Hz，每幀掃描聲束減至16線的方法臨床采集正常人體一段頸總動脈的B超序列圖像，利用射頻信號進行互相關(guān)提取不同位置管壁脈動曲線，并對該結(jié)果再次互相關(guān)估算脈搏波傳播延遲時間，最后對序列延遲時間進行線性擬合估算PWV。研究表明，該方法估計的正常人體頸動脈局部PWV值范圍在4.0~ 5.2 m/s。對比分析上述研究方案及實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基于超聲射頻信號的TT法需要綜合設(shè)定超聲掃描幀頻與每幀掃描聲束數(shù)(聲束密度)，信號的處理涉及脈動位移曲線估計、延遲時間估計及PWV擬合3個步驟。檢測參數(shù)及處理環(huán)節(jié)相互影響，造成這些研究中獲得的人體正常頸動脈局部PWV值的范圍存在較大差異。而直接針對臨床采集信號進行分析處理的試驗方法無法對檢測的準(zhǔn)確性及其估計過程中相關(guān)因素的影響進行系統(tǒng)研究。

為此，本文基于臨床提取的脈動位移曲線提出了PWV為4.5 m/s的頸動脈脈搏波傳播超聲仿真模型，定量比較分析了射頻超聲TT法PWV檢測過程中不同掃描幀頻與聲束數(shù)下，脈動位移曲線估計、延遲時間估計及PWV擬合產(chǎn)生的誤差，系統(tǒng)研究了掃描幀頻、聲束數(shù)對頸動脈PWV檢測精度影響的顯著性。首先構(gòu)建了頸動脈脈搏波局部傳播超聲仿真模型，在長度為38 mm血管段產(chǎn)生幀掃描線為16，幀頻分別為1127 Hz, 564 Hz, 376 Hz, 226 Hz的30組射頻回波信號；利用歸一化互相關(guān)法對信號進行運動追蹤處理，分別獲取4種幀頻條件下3個處理環(huán)節(jié)估計值，即：一個心動周期內(nèi)各聲束位置對應(yīng)的脈動位移曲線、脈搏波從第1線聲束位置傳輸?shù)狡溆喔髀暿恢玫难舆t時間以及聲束數(shù)分別為2至15擬合獲得的PWV估計值；然后對比分析了3個處理環(huán)節(jié)估計值與模型預(yù)設(shè)值的相對均方根誤差；最后通過方差分析法確定幀頻與聲束數(shù)對這3個處理環(huán)節(jié)估計精度影響的顯著性及主次關(guān)系。研究結(jié)果有助于把握TT法檢測局域PWV的精度及其誤差產(chǎn)生的原因，對后續(xù)改善PWV估計處理方法，提高PWV檢測精度具有重要意義。

2 方法原理

2.1 超聲TT法頸動脈PWV檢測原理

超聲TT法檢測動脈局域PWV的原理：利用線陣超聲探頭以16線聲束沿脈搏波傳播方向從左到右對一段頸總動脈血管進行掃描。PWV檢測過程包括：(1)移動互相關(guān)估計16個聲束位置的脈動位移曲線；(2)移動互相關(guān)估計聲束1與其余15個聲束位置兩點間的脈搏波傳輸時間，計算兩點間的PWV值；(3)對整段血管兩兩點估計的結(jié)果線性擬合獲得PWV的平均值。利用移動互相關(guān)檢測脈動位移或脈搏波傳播時間的方法中，令為最大相關(guān)系數(shù)，其定義式可表示為[12]

2.2 頸動脈脈搏波傳播超聲仿真模型

為了系統(tǒng)研究掃描幀頻與聲束數(shù)對TT法估計PWV所涉及3個處理環(huán)節(jié)精度的影響，建立逼真的頸動脈脈搏波傳播超聲仿真模型是關(guān)鍵。本文通過臨床采集正常人10個心動周期內(nèi)頸動脈血管超聲射頻信號，經(jīng)移動互相關(guān)處理獲得脈動位移曲線，然后按4.5 m/s的脈搏波傳播速度對齊前向波構(gòu)建脈搏波傳播模型，進而使用Field II仿真超聲掃描射頻回波信號[13]。

2.2.1 頸動脈血管的幾何模型及組織散射模型 長38 mm、寬8.5 mm及高25 mm的立方體中央，水平放置直徑分別為6 mm和8.5 mm的同心嵌套圓柱體，構(gòu)成了長度為38 mm，管腔直徑為6 mm，管壁厚度為1.25 mm的頸動脈血管幾何模型。組織散射模型由血管壁、血管外周組織及血流3部分組成，共包含個散射點(密度為,為超聲波長)，其位置服從均勻分布，幅度服從瑞麗分布[14]。

2.2.2 脈搏波傳播超聲仿真 為了獲得逼真的頸動脈脈搏波傳播模型，本文首先通過臨床采集正常人頸動脈脈動超聲回波射頻信號。使用SonixTouch RP超聲系統(tǒng)及線陣探頭L14-5w/60(Ultrasonix RP, 加拿大優(yōu)勝醫(yī)療有限公司)采集正常人10個心動周期的頸動脈血管超聲射頻信號，幀頻為1127 Hz，掃描聲束為16線，探頭中心頻率為10 MHz，扇區(qū)寬度為38 mm。然后使用TT法提取每線聲束位置處10個心動周期的脈動位移曲線，并作集合平均降噪處理后獲得一個心動周期的脈動位移曲線，最后進行延遲時間估計，線性擬合處理計算PWV值。圖1為一個心動周期內(nèi)16線聲束位置對應(yīng)的血管壁脈動位移曲線及在0至0.6 s內(nèi)相應(yīng)的時間-聲束位置脈動速度分布圖，其中，圖1(a)所示為集合平均后的臨床脈動位移曲線，可看出各聲束位置對應(yīng)的脈動位移曲線具有大致相同的變化規(guī)律，由近及遠逐漸產(chǎn)生延遲。圖1(b)為2維灰度圖表示的管壁脈動速度隨時間和空間位置變化分布(即對圖1(a)脈動位移求導(dǎo)結(jié)果)，圓圈標(biāo)注了16線聲束對應(yīng)的前向速度波峰點，直線代表16個波峰點延遲時間線性擬合結(jié)果(其斜率為PWV估計值)；圓圈偏離直線越遠說明受斑點噪聲的影響，延遲時間出現(xiàn)較大誤差。為了建立頸動脈血管壁脈動的動態(tài)傳輸過程模型，本文預(yù)設(shè)正常人體頸動脈PWV為4.5 m/s，假定血管長度為38 mm，由此計算出16線聲束位置對應(yīng)的脈搏波延遲時間，據(jù)此調(diào)整對齊臨床提取的16個脈動位移曲線(圖1(a))前向波峰相對位置，如圖1(c)所示。圖1(d)為對應(yīng)的管壁脈動速度分布，圖中直線斜率為4.5 m/s的PWV預(yù)設(shè)值。可以看出，圓圈圓心正好穿過直線，表明脈博波沿血管的傳播速度達到預(yù)設(shè)的4.5 m/s。據(jù)此，獲得了脈搏波傳輸過程中不同時刻和聲束位置的脈動位移、延遲時間及PWV的模型預(yù)設(shè)值。為了仿真一個心動周期(1 s)內(nèi)脈搏波動態(tài)傳輸?shù)某晵呙栊盘?，根?jù)圖1(c)中各掃描幀(時間)時，16線聲束(位置)處脈動位移量，調(diào)整模型中管壁組織散射點的位移，生成頸動脈散射體動態(tài)組織模型，產(chǎn)生射頻回波信號。

2.3 PWV估計過程中誤差統(tǒng)計分析

為了定量對比分析檢測參數(shù)對各處理環(huán)節(jié)估計精度的影響，實驗中首先計算了各個環(huán)節(jié)估計量與模型預(yù)設(shè)值之間的相對均方根誤差(Relative Root Mean Squared Error, RRMSE)。具體方法是在4種掃描幀頻(1127 Hz, 564 Hz, 376 Hz和226 Hz)條件下，基于30組超聲射頻信號分別估計16線聲束位置處脈動位移、延遲時間以及不同聲束數(shù)的PWV擬合值，并計算與預(yù)設(shè)值間的相對均方根誤差[15,16]，最后采用雙因素方差分析法，將樣本總方差來源分為隨機誤差，因素(幀頻)、因素(聲束對)及其交互作用引入誤差4部分，對各部分誤差構(gòu)造統(tǒng)計量，根據(jù)界值表，選用顯著性水平為0.05或0.01與顯著性值進行比較判斷各個因素影響的顯著性以及其主次關(guān)系[17]。

3 實驗與結(jié)果

3.1 信號仿真及PWV估計

圖2(a)給出了聲束為16線、幀頻為1127 Hz的仿真條件下獲得的脈搏波速度變化的灰度分布圖，圖2(b)為圖2(a)中前向波峰延遲時間線性擬合結(jié)果。從圖2(a)中圓圈相對位置可看出脈動位移由近及遠產(chǎn)生延遲，與圖1(c)模型中脈動位移的傳播規(guī)律一致。此外，前向波和反射波的分布及變化與圖1(b)臨床變化規(guī)律一致。圖2(b)中擬合直線斜率的倒數(shù)便是PWV估計值(即4.24 m/s)，擬合相關(guān)系數(shù)達0.97。利用該模型隨機仿真了30組超聲射頻信號，估計的平均延遲時間與預(yù)設(shè)值相比相對誤差為6.2%, PWV平均相對誤差為7.0%；進一步提高至60組，延遲時間平均相對誤差降為2.8%, PWV平均相對誤差降為3.2%。因此，仿真模型不僅反映了臨床實際的變化規(guī)律和特征，估計過程中的延遲時間和PWV結(jié)果也與模型預(yù)設(shè)值一致，從而驗證了本文所提模型的有效性。

3.2 PWV估計各環(huán)節(jié)誤差及影響因素顯著性分析

3.2.1 脈動位移及其延遲時間估計誤差分析 PWV估計涉及了脈動位移估計、延遲時間估計及PWV線性擬合3個環(huán)節(jié)。4種不同幀頻對應(yīng)的16個聲束位置處脈動位移平均相對均方誤差范圍在0.23至0.28之間，誤差統(tǒng)計分析表明幀頻對脈動位移的檢測精度影響不顯著()，與文獻報道的結(jié)果一致[18]。

圖3(a)為4種不同幀頻下，聲束1到其余15個聲束位置間的脈搏波延遲時間平均相對均方根誤差及標(biāo)準(zhǔn)差。從圖3(a)中可看出，隨著聲束對間距增大，延遲時間相對誤差整體呈減小趨勢，聲束對間距從2 增大到 16 , 延遲時間平均相對誤差由0.99減至0.06；而幀頻從1127 Hz減至226 Hz，延遲時間平均相對誤差從0.19 增至 0.43，表明遠距聲束對與高幀頻都能減小延遲時間的估計誤差。表1進一步給出了對脈搏波延遲時間進行的雙因素方差分析結(jié)果。可以看出，幀頻、聲束對以及二者交互作用對應(yīng)的顯著性均為“* *”，即影響十分顯著。這是由于延遲時間估計的本質(zhì)是通過幀頻對時間進行量化來實現(xiàn)，即利用移動互相關(guān)法對脈動位移進行運動追蹤，所確定的脈搏波移動的時間是以幀頻倒數(shù)的整數(shù)倍來表示。隨著幀頻減小，聲束對之間的延遲時間分辨率也下降，導(dǎo)致誤差增大。這也是遠距聲束對之間延遲時間誤差較小的原因。

圖1 16線聲束位置的血管壁脈動位移曲線及其對應(yīng)的--速度分布

圖2 16線聲束位置的仿真血管壁脈動速度分布及其對應(yīng)的延遲時間線性擬合結(jié)果

圖3 脈搏波延遲時間的平均相對均方根誤差曲線以及PWV的標(biāo)準(zhǔn)差變化曲線

表1 對脈搏波延遲時間估計精度進行幀頻和聲束對的雙因素方差分析結(jié)果

注：* * 表示影響十分顯著

3.2.2 PWV擬合精度分析 從圖3(b)中可看出，幀頻為1127 Hz和564 Hz，擬合點數(shù)從5到15時PWV曲線上對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差逐漸減小，而幀頻為376 Hz和226 Hz時PWV曲線上標(biāo)準(zhǔn)差均為零，這是因為高幀頻提高了脈搏波延遲時間估計的分辨率，量化誤差減小，對信號進行移動互相關(guān)處理時受隨機分布的斑點噪聲影響增大。此時盡管精度較高，離散度也加大。反之，較小的幀頻降低了脈搏波延遲時間估計的分辨率，升高了量化系統(tǒng)誤差，使估計結(jié)果受隨機斑點噪聲的影響也減小。此時，估計精度降低，離散程度也隨之減低。進一步定量分析表明，在掃描幀頻和聲束數(shù)的共同影響下，PWV擬合結(jié)果在7%~65%范圍內(nèi)存在不同程度誤差，而使用10~15個聲束數(shù)估計的PWV誤差為7%~20%，說明擬合處理中聲束對個數(shù)不宜小于10。

為了確定幀頻與聲束數(shù)對PWV擬合精度的影響顯著性以及區(qū)分二者影響的主次關(guān)系，實驗將PWV擬合分為聲束數(shù)為2~9與聲束數(shù)為10~15兩個水平，并分別對其進行雙因素方差分析，其結(jié)果如表2所示。由表可知，聲束數(shù)為2~9時，幀頻、聲束數(shù)以及二者共同作用均對PWV擬合精度的影響十分顯著；聲束數(shù)為10~15時，聲束數(shù)對PWV擬合精度影響不顯著()，而幀頻以及幀頻與聲束數(shù)共同作用時對PWV擬合精度均有十分顯著的影響()。綜上所述，過低的聲束密度會導(dǎo)致PWV擬合誤差顯著增大；在聲束數(shù)不小于10的情況下，幀頻是主要影響因素，此時提高幀頻有助于改善PWV擬合精度。

4 結(jié)束語

研究結(jié)果表明，脈動位移相對誤差在0.23~ 0.28之間，幀頻對脈動位移估計精度影響不顯著()(在此環(huán)節(jié)，聲束相互之間對估計結(jié)果沒有影響)；隨著幀頻由1127 Hz 減小到 226 Hz，延遲時間平均相對誤差由0.19 增至0.43，遠距聲束對間延遲時間誤差小于近距聲束對的，這是由于延遲時間估計是時間量化過程，其精度受幀頻和聲束對的影響均十分顯著()，導(dǎo)致高幀頻、遠距聲束對時延遲時間估計精度較高；PWV擬合在不同聲束密度時影響程度不一，聲束數(shù)小于10時，幀頻與聲束數(shù)對其估計精度影響均十分顯著；聲束數(shù)大于10時，估計誤差為7%~20%，精度較高。此時，幀頻為主要影響因素()，而聲束數(shù)影響不明顯()。綜上所述，在延遲時間估計及PWV擬合過程中保證合理聲束配置，側(cè)重于研究信號插值算法或超聲平面波掃描技術(shù)提高幀頻，有望改善PWV估計精度。研究結(jié)果不僅有助于把握超聲射頻信號TT法局域PWV檢測精度及其誤差產(chǎn)生的原因，而且能夠為后續(xù)提高PWV檢測精度的改進方法研究提供可靠依據(jù)。

表2 對PWV擬合精度進行幀頻和聲束數(shù)的雙因素方差分析結(jié)果

注：* * 表示影響十分顯著，* 表示影響不顯著

[1] GULAN U, LUTHI B, HOLZNER M,. Experimental investigation of the influence of the aortic stiffness on hemodynamics in the ascending aorta[J]., 2014, 18(6): 1775-1780. doi: 10.1007/s00348-012-1371-8.

[2] PETER L, FOLTYN J, and CERNY M. Pulse wave velocity measurement; developing process of new measuring device[C]. Machine Intelligence and Informatics (SAMI) 2015 IEEE 13th International Symposium, Herl’any, Slovakia, 2015: 59-62. doi: 10.1109/SAMI.2015.7061846.

[3] LAURENT S, COCKCROFT J, and BORTEL L V. Expert consensus document on arterial stiffness; methodological issues and clinical applications[J]., 2006, 27(21): 2588-2605.doi: 10.1093/eurheartj/ehl254.

[4] NAGAOKA R, MASUNO G, KOBAYASHI K,. Measurement of regional pulse-wave velocity using spatial compound imaging of the common carotid artery in vivo[J]., 2015, 55(1): 92-103. doi: 10.1016/j.ultras.2014. 07.018.

[5] PILT K, KOOTS K, MEIGAS K,. The aortic pulse wave velocity estimation for arterial stiffness assessment[J]., 2015, 45: 294-297. doi: 10.1007/978- 3-319-11128-5_73.

[6] RABBEN S I, STERGIOPULOS N, and HELLEVIK L R. An ultrasound-based method for determining pulse wave velocity in superficial arteries[J]., 2004, 37(10): 1615-1622. doi: 10.1016/j.jbiomech.2003.12. 031.

[7] KANAI H, SATO M, KOIWA Y,. Transcutaneous measurement and spectrum analysis of heart wall vibrations[J].,, 1996, 43(5): 791-810. doi: 10.1109/58.535480.

[8] BRANDS J P, WILLIGERS M J, LEDOUX A L,. A noninvasive method to estimate pulse wave velocity in arteries locally by means of ultrasound[J]., 1998, 24(9): 1325-1335. doi: 10.1016/ S0301-5629(98)00126-4.

[9] HASEGAWA H, HONGO K, and KANAI H. Measurement of regional pulse wave velocity using very high frame rate ultrasound[J]., 2012, 40(2): 91-98. doi: 10.1007/s10396-012-0400-9.

[10] SORENSEN L G, JENSEN B J, UDESEN J,. Pulse wave velocity in the carotid artery[C].Proceedings of the IEEE International Ultrasonics Symposium, Beijing, China, 2008: 1386-1389. doi: 10.1109/ULTSYM.2008.0336.

[11] LUO J W, LI R X, and KONOFAGOU E E. Pulse wave imaging of the human carotid artery: an in vivo feasibility study[J].,, 2012, 59(1): 174-181. doi: 10.1109 /TUFFC.2012.2170.

[12] LUO J and KONOFAGOU E E. A fast normalized cross-correlation calculation method for motion estimation[J].,, 2010, 57(6): 1347-1357. doi: 10.1109/ TUFFC.2010.1554.

[13] JENSE J A. Speed-accuracy trade-offs in computing spatial impulse responses for simulating medical ultrasound imaging[J]., 2001, 9(3): 731-744. doi: 10.1142/S0218396X01001248.

[14] BALOCCO S and BASSET O. 3D dynamic model of healthy and pathologic healthy and pathologic arteries for ultrasound technique evaluation[J]., 2008, 35(12): 5440-5449. doi: 10.1118/ 1.3006948.

[15] 蔡軼珩, 張琳琳, 盛楠, 等. 基于光度立體法的中醫(yī)舌體三維表面重建[J]. 電子與信息學(xué)報, 2015, 37(11): 2564-2570. doi: 10.11999/JEIT150124.

CAI Yiheng, ZHANG Linlin, SHENG Nan,. 3D reconstruction of tongue surface based on photometric stereo method[J].&, 2015, 37(11): 2564-2570. doi: 10.11999/JEIT150124.

[16] GAO L, ZHANG Y F, and LIN W J. A novel quadrature clutter rejection approach based on the multivariate empirical mode decomposition for bidirectional Doppler ultrasound signals[J]., 2014, 13(13): 31-40. doi: 10.1016/j.bspc.2014.03.003.

[17] 魏子翔, 崔嵬, 李霖, 等. 一種基于最大似然估計的合作目標(biāo)多維參數(shù)跟蹤算法[J]. 電子與信息學(xué)報, 2015, 37(6): 1450-1456. doi: 10.11999/JEIT141150.

WEI Zixiang, CUI Wei, LI Lin,. Maximum likelihood estimation based algorithm for tracking cooperative target[J].&, 2015, 37(6): 1450-1456. doi: 10.11999/JEIT141150.

[18] STADLER R, TAYLOR A, and LEES R. Comparison of B-mode, M-mode and echo-tracking methods for measurement of the arterial distension waveform[J]., 1997, 23(6): 879-887. doi: 10.1016/S0301-5629(97)00074-4.

Accurate Performance and Associated Influence Factors for Pulse Wave Velocity Measurement of Carotid Arteries Based on Ultrasonic Transit Time Method

DENG Li①ZHANG Yufeng①YANG Lichun②HU Xiao①LI Zhiyao②GAO Lian①ZHANG Junhua①

①(,,650091,)②(,650031,)

The estimation accuracy of the wall displacement, delay time, and linear-regression-based Pulse Wave Velocity (PWV) affected by different scanning frame rates and beam density is investigated quantitatively in the measurement of the regional PWV with ultrasound transit time method based on a model of pulse wave propagation along a carotid artery segment. Through statistical variance analysis, the significance levels of measurement errors as well as the primary and secondary relations of these two influence factors are ascertained. The results show that the frame rates do not significantly affect the wall displacement estimation accuracy () with relative errors ranged from 0.23 to 0.28. The delay time measurement accuracy is influenced significantly by the frame rates and spacing between two beams simultaneously (). The relative errors decrease from 0.99 to 0.06 as the distances from the first beam to others increase from 2.38 mm to 38 mm. However, the mean transit time errors increase from 0.19 to 0.43 when the frame rates decrease from 1127 Hz to 226 Hz. The PWV estimation errors ranging from 7% to 20% are affected significantly by the number of beams as well as frame rates under the condition that the beams used for regression fitness are no less than 10. The frame rate is the main influence factor in this situation (). Therefore, the PWV measurement accuracy can be improved by increasing frame rate with a proper beam setting. Experimental results could be helpful to explore novel measurement method for improving PWV accuracy in the follow-up work.

Ultrasound radio frequency signal; Carotid artery; Pulse wave velocity; Accurate performance

R445.1

A

1009-5896(2017)02-0316-06

10.11999/JEIT160306

2016-03-31；改回日期：2016-09-09；

2016-11-14

張榆鋒 yfengzhang@yahoo.com

國家自然科學(xué)基金(61261007, 61561049)，云南省自然科學(xué)基金(2013FA008)

The National Natural Science Foundation of China (61261007, 61561049 ), The Natural Science Foundation of Yunnan Province (2013FA008)

鄧 麗： 女，1991年生，博士生，研究方向為超聲醫(yī)學(xué)信息處理.

張榆鋒： 男，1965年生，教授，博士生導(dǎo)師，現(xiàn)主要從事微弱信號檢測、超聲醫(yī)學(xué)工程等.

楊麗春： 女，1960年生，教授，主要研究方向為超聲醫(yī)學(xué)、超聲診斷及介入超聲.

胡 曉： 女，1989年生，博士生，研究方向為信號處理.

李支堯： 男，1967年生，副教授，主要研究方向為超聲臨床診斷.

高 蓮： 女，1981年生，講師，主要研究方向為生物醫(yī)學(xué)信號處理.

張俊華： 女，1976年生，講師，副教授，主要研究方向為醫(yī)學(xué)超聲圖像處理.