Neural network classification of cerebral embolic signals

The presence of circulating cerebral emboli represents an increased risk of stroke. The detection of such emboli is possible with the use of a transcranial Doppler ultrasound (TCD) system.

Numerical techniques for modeling Doppler ultrasound spectra systems

Evaluation of blood-flow Doppler ultrasound spectral content is currently performed on clinical diagnosis. Since mean frequency and bandwidth spectral parameters are determinants on the quantification of stenotic degree, more precise estimators than the conventional Fourier transform should be seek. This paper summarizes studies led by the author in this field, as well as the strategies used to implement the methods in real-time. Regarding stationary and nonstationary characteristics of the blood-flow signal, different models were assessed. When autoregressive and autoregressive moving average models were compared with the traditional Fourier based methods in terms of their statistical performance while estimating both spectral parameters, the Modified Covariance model was identified by the cost/benefit criterion as the estimator presenting better performance. The performance of three time-frequency distributions and the Short Time Fourier Transform was also compared. The Choi-Williams distribution proved to be more accurate than the other methods. The identified spectral estimators were developed and optimized using high performance techniques. Homogeneous and heterogeneous architectures supporting multiple instruction multiple data parallel processing were essayed. Results obtained proved that real-time implementation of the blood-flow estimators is feasible, enhancing the usage of more complex spectral models on other ultrasonic systems.

A spectral estimator using parallel-processing for use in a doppler blood-flow instrument

The work described here is part of a research program aiming to increase the sensitivity to disease detection using Doppler ultrasound by reducing the effects to the measurement procedure on the estimation of blood velocity and detection of flow disturbance.

Deteção automática de eventos em sinais Doppler de fluxo sanguíneo

Os sinais de fluxo sanguíneo são sinais aleatórios que, além de variarem de individuo para individuo, variam também consoante o ciclo cardíaco em análise. Sendo o diagnóstico de patologias cardiovasculares fortemente baseado em sinais de ultrassom Doppler representados em forma de espectrograma, e tendo em consideração que o ruído do tipo speckle é parte integrante dos sinais ultrassónicos, torna-se vital a pesquisa de métodos de eliminação desse tipo de ruído e de caracterização precisa dos parâmetros desses sinais biomédicos por forma a melhorar a qualidade do diagnóstico clínico. Com esta tese pretende-se desenvolver uma ferramenta computacional que possibilite a extração automática dos parâmetros pico sistólico, fim de diástole e de outros eventos clinicamente relevantes de sinais Doppler de fluxo sanguíneo, com especial atenção ao sinal proveniente da artéria carótida. Esta investigação vem na continuidade de um projeto realizado anteriormente no Grupo de Processamento de Sinal Biomédico da Universidade do Algarve, no qual foi desenvolvido um sistema de redução de ruído de espectrogramas Doppler. Este sistema de remoção de ruído será aqui aplicado e melhorado. Para a deteção e extração automática de parâmetros clínicos, foi desenvolvido um algoritmo que recebe um sinal de Doppler e que tem como saída o espectrograma livre de ruído e os valores dos parâmetros clínicos calculados. O algoritmo desenvolvido está dividido em três partes principais. A primeira, consiste na transformada do sinal para os domínios tempo-frequência para a criação do espectrograma e na aplicação de uma metodologia de remoção do ruído do tipo speckle do espectrograma. A fase seguinte é a criação de um sinal bidimensional a partir do espectrograma, o qual é criado para possibilitar a sua caraterização. Por último, desenvolveu-se uma fase dedicada à caracterização do sinal, tendo como principais funções a deteção dos eventos clínicos de pico sistólico, fim de diástole, índice de pulsação, índice de resistência e ratio sístole-diástole. A refinação de atuação de cada uma das três partes mencionadas pode ser ajustada pelo utilizador, tendo para o efeito sido desenvolvido uma interface gráfica na qual a interação do utilizador com o programa global é facilitada. Versatilidade e eficácia do algoritmo desenvolvido foram demonstradas pelos resultados obtidos com três sinais de Doppler de diferentes origens: um de origem clínica, um sinal de fluxo em artéria carótida simulado experimentalmente recorrendo a phantoms, e um sinal de fluxo simulado computacionalmente. Para cada um destes sinais são apresentados os valores das variáveis considerados preferenciais para o ajuste ao respetivo sinal e os respetivos espetros de ruído reduzido. Os resultados da extração automática dos parâmetros clínicos dos três sinais, comprovou a utilidade clínica do algoritmo desenvolvido.