一种基于集成经验模式分解的肿瘤信号提取方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN105342556A(43)申请公布日2016.02.24(21)申请号201510621772.1(22)申请日2015.09.23(71)申请人天津大学地址300072天津市南开区卫津路92号(72)发明人肖夏李钦伟(74)专利代理机构天津市北洋有限责任专利代理事务所12201代理人程毓英(51)Int.Cl.A61B5/00(2006.01)权利要求书1页说明书4页附图3页(54)发明名称一种基于集成经验模式分解的肿瘤信号提取方法(57)摘要本发明涉及一种基于集成经验模式分解的肿瘤信号提取方法，该方法采用的天线为若干个间隔均匀分布在乳房仿体表面的天线，包括：天线阵列中其中一个天线发射信号，其余天线接收来自乳房内部的反射信号，设某天线接收的反射信号，向原始信号多次加入等长度的正态分布的白噪声，每加入一次白噪声，都要进行信号分解处理，对余项继续信号分解，直到余项呈单调趋势分解停止，得到分解结果；利用不相关随机序列的统计均值为零的原理，将各个固有模态分量进行整体平，计算各个固有模态分量与原始信号的相关系数，将相关系数较大的固有模态分量提取出来进行处理，得到超宽带肿瘤信号。本发明具有方案简单，可以获得更多的信息，使得乳房成像更为准确的优点。CN105342556ACN105342556A权利要求书1/1页1.一种基于集成经验模式分解的肿瘤信号提取方法，该方法采用的天线为若干个间隔均匀分布在乳房仿体表面的天线，包括下列步骤：1)天线阵列中其中一个天线发射信号，其余天线接收来自乳房内部的反射信号，设某天线接收的反射信号为原始信号y(t)；2)向原始信号y(t)中多次加入等长度的正态分布的白噪声ni(t)，得到yi(t)＝y(t)+ni(t)；其中，yi(t)为第i次加入白噪声后的信号，每加入一次白噪声，都要进行如下的信号分解处理：a.确定yi(t)的所有局部极值点，通过三次样条函数求取yi(t)的上包络ui1(t)和下包络ui2(t)的局部均值b.通过从加入白噪声的信号中减去局部均值即可得到新的信号hi(t)＝yi(t)-mi(t)；c.判断hi(t)是否为固有模态函数(IMF)：判断h(t)是否满足以下两个条件：(1)每一个固有模态函数中，其过零点的数目要么与极值点的数目相等要么最多差一个；(2)在hi(t)中截取到的任意的局部信号中，其极大值点形成的包络与其极小值点形成的包络二者求平均的结果是零；如果不满足，则在原始信号y(t)中新加入一次白噪声得到新的yi(t)，重复步骤a)和b)，直到分解得到的hi(t)满足固有模态函数的条件；d.如果满足，则hi(t)为分解得到的第一个固有模态分量ci1＝hi(t)，同时得到余项ri1(t)＝yi(t)-ci1；3)按照步骤2)的信号分解方法，对步骤2)得到的余项ri1(t)进行同样的信号分解，得到第二个固有模态分量ci2以及余项ri2(t)；4)判断ri2(t)是否呈单调趋势，如果ri2(t)是呈单调趋势，则分解停止，得到分解结果ci1,ci2以及余项ri2(t)，否则，继续按照步骤2)的信号分解方法对ri2(t)进行分解，直到余项呈单调趋势分解停止，此时，得到分解结果：多个固有模态分量ci1(t),ci2(t),ci3(t),...,cij(t)和余项rij(t)，其中，cij(t)表示第i次加入白噪声后分解所得的第j个固有模态分量；5)利用不相关随机序列的统计均值为零的原理，将各个固有模态分量cij(t)进行整体平均，以抵消多次加入白噪声对真实IMF的影响，最终分解结果为：6)计算各个固有模态分量与原始信号的相关系数，将相关系数较大的固有模态分量提取出来进行处理，得到进行乳房成像的超宽带信号。2CN105342556A说明书1/4页一种基于集成经验模式分解的肿瘤信号提取方法技术领域[0001]本发明属于信号处理技术领域，涉及一种微波图像成像方法。背景技术[0002]乳腺肿瘤是女性发病率最高的恶性肿瘤疾病，死亡率居妇女恶性肿瘤死亡率之首。早期乳腺肿瘤的诊断无疑对于提高乳腺病的治疗率以及患者的远期成活率都具有决定性意义。目前常用的早期乳腺癌的检测方法包括乳腺X线摄影术、超声波影像技术、计算机断层扫描、核磁共振成像技术、热成像检测等，但诸多方法均存在一定的缺点，如对人体产生辐射伤害、成像对比度低、费用较高等。超宽带电磁波检测乳腺癌的原理在于不同生物组织对电磁波的吸收、反射及透射特性不同，使得天线发射的脉冲信号在乳腺组织中传播时所产生的电磁场能够反映恶性组织的丰富信息。同时超宽带微波信号具有辐射功率低、目标信息携载量大、提供毫米级定位和检测成本较低等优点，能作为早期乳腺检测的常规手段。因此有必要开发超宽带微波乳房图