题目：基于模型的血管狭窄与硬化检测方法

动脉的阻塞性病变和扩张性病变是两类临床上较为常见的动脉疾病。前者表现为动脉管腔的狭窄或闭塞，后者表现为动脉壁本身弹性的改变。这两种病变不仅是动脉本身的疾病，还是许多其他血液循环系统疾病以及与血液循环系统疾病有关的疾病的诱因。临床上，一种常规检测方法是基于影像学方法来开展的，另一类方法是基于脉搏波特征提取进行的。但是，这两种方法都不能直接得到反应血管狭窄和硬化的血管本征参数。本文构建一种快速准确的动脉系统模型，并研究该模型的参数识别算法，估计模型中与动脉狭窄和硬化有关的血管参数，从而对动脉的狭窄和硬化的检测提供参考。

论文的主要研究工作为：

1、模型建立：选择能够考虑脉搏波的传播并且从原理上计算速度快的Tube-Load模型作为基本模型，对其进行改进（引入由血液粘性引起的衰减）和扩展（表征同一路径上的多个反射位点），从而建立了一种能够考虑人体主要动脉血管的全身动脉系统多分支的Tube-Load模型（Multiple Branched Tube-Load，MB-TL），验证模型稳定性。

2、参数识别算法的选取和改进：待识别参数的数量较多时，直接使用鸟群算法进行参数识别的效果较差。通过对参数空间进行多个剖面的分析，提出了基于鸟群算法的分次序识别、分时机识别和逐步细化识别的调节策略。标准波形的信噪比为5时，可以同时识别13个参数（4个与硬化相关，8个与狭窄相关，1个为入射波幅值调节参数），相同计算量下（正模型计算次数相同），未进行任何改进时，参数识别效果为14.19%±20.32%（识别的平均误差的均值±识别的标准差的均值）；使用改进后的方法，参数识别的效果提高为4.09%±4.45%（识别的平均误差的均值±识别的标准差的均值）。

3、临床数据识别结果：以32例受试者的临床数据为参数识别算法输入，对9个综合参数（4个与硬化相关，4个与狭窄相关，1个为入射波幅值调节参数）进行识别。识别结果与临床诊断结果相符合，可以正确区别出狭窄和硬化。

本文的研究，为使用估计心血管模型参数的方法进行血管狭窄和硬化检测提供了一种新的心管系统模型和参数识别算法，临床检测结果表明，效果较好。