脑动脉粥样硬化的诊断是治疗脑血管疾病极为关键的环节。超声诊断以其无创、图像直观、实时动态、检查方便、价格相对低廉、报告快捷等优点,是其他影像技术所不能比拟的。超声检测脑动脉粥样硬化是必由之路。 课题对脑动脉粥样硬化的形成机理进行了分析,脑动脉粥样硬化往往发生于脑部的大动脉和中等动脉,如颈内动脉、大脑中动脉、大脑前动脉、大脑后动脉、椎动脉及基底动脉,一般均在直径500μm以上的血管。粥样硬化斑块由胶原纤维、弹性纤维、血管平滑肌细胞、巨噬细胞、泡沫细胞和脂肪等组成,在动脉壁内膜下形成不规则的块状物,向管腔内隆起,大小不等,直径为0.3-1.5cm,严重者可相连成大片。 本文提出一种基于Willis环的脑动脉血液流动模型,利用基尔霍夫电路节点定律,将波形进行Fourier分解成各次谐波。对模型列状态方程组Ax=B,求出各血管段的血液流量及交通动脉的阻抗值,并根据交通动脉的血液流量值判断其状态。 脑血流图、脑电图和多普勒超声都是检测脑动脉硬化的常用手段,但是检查结果都不具有直观的可读性,需要经验丰富的医生加以诊断,从而加入了医生的主观色彩。超声声像图的产生在一定程度上解决了这个问题。基于PACS的超声医学成像系统在医院范围内获取图像、诊断和归档管理,在有广域网支持的情况下,可以进行远程医疗、网上会诊,并且可以用来完成网络教学等任务。它是远程医疗和数字化医院的重要组成部分。 SPECK和SPIHT技术具有效率高、复杂度低、编码解码速度快、完全嵌入式编码和小波变换进行渐进编解码等特点,代表了低复杂性图像压缩