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，设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W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 生福射伤害、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福射功率低、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像成像算法。使得成像过程更加简便，成像结果更 加准确。是否能够准确提取超宽带微波肿瘤信号，是更为精确地实现超宽带微波乳房图像 成像的前提。
【发明内容】
[0003] 本发明的目的是提供一种过程更加简便，能够获取足够多的信息，可W使得乳房 图像成像更为准确的肿瘤信号提取方法。本发明的技术方案如下：
[0004] 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：
[0005] 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);
[0006] 。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：
[0007] a.确定yi(t)的所有局部极值点，通过立次样条函数求取yi(t)的上包络Uii(t)和 下包络的局部均值
W08]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)-IHi(t)；
[0009]C.判断hi(t)是否为固有模态函数（IMF):判断h(t)是否满足W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(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 (t)，重复步骤a)-b)，直到分解得到的(t)满足固有模态函数的条件；
[0010]d.如果满足，则hi(t)为分解得到的第一个固有模态分量c。=h1 (t)，同时得到余 项ru(t) =Yi(I)-C"; W11]扣按照步骤。的信号分解方法，对步骤。得到的余项ru(t)进行同样的信号分 解，得到第二个固有模态分量CizW及余项ri2(t); 阳01引 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Cu,Ci2W及余项r。(t)，否则，继续按照步骤2)的信号分解方法对r12 (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 Cii(t),Ci2(t),Ci3(t), . . .，Ci.j(t)和余项；Ti.j(t)，其中，Ci.j(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；
[0013] 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Cl, (t)进行 整体平均，W抵消多次加入白噪声对真实IMF的影响，最终分解结果为：
[0014] 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。
【附图说明】
[0015] 图1组织模型及天线结构示意图
[0016] 图2天线A6发All收的含有肿瘤信号及其IMF1-IMF13及剩余项rl3图
[0017] 图3所有信号经过分解后提取肿瘤响应信号所得的肿瘤共焦成像图
【具体实施方式】
[0018] 在超宽带微波检测乳腺肿瘤实验中，将线型阵列天线覆盖于乳房模型之上。乳房 模型及线型天线阵列如图1所示。乳房模型从上至下依次为空气层、凡±林层、皮肤层、月旨 肪层和胸骨层，其中脂肪组织中包含一个肿瘤和腺体组织。线型天线阵列紧贴皮肤排列于 乳房模型之上。天线阵列包含12个天线。肿瘤特征信号提取采用天线Al~A12交替作为 收发天线测量肿瘤回波反射信号，并对多组回波信号进行信号处理，提取肿瘤特征祀信号， 精确定位肿瘤位置。为满足成像分辨率和探测深度的要求采用中屯、频率为5GHz、带宽为 IOGHz的一阶导高斯信号，信号波形如图2所示。具体实施过程如下：
[0019] 1.天线发射信号，其余天线接收来自乳房内部的反射信号。对成像区域的每一点 进行扫描，得到的信号由y(t)表示。向信号y(t)中多次加入等长度的正态分布的白噪声 n; (t)，即 阳020]Yi(t) =y(t)+rii(t) (1)
[0021] 式中，yi(t)为第i次加入白噪声后的信号。 阳〇巧 2.确定yi(t)的所有局部极值点，通过立次样条函数求取yi(t)的上包络Uii(t)和 下包络的局部均值
[0023] 3.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)-IHi(t)
[0024] 4.判断hi(t)是否为固有模态函数（IMF):判断h(t)是否满足W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(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 (t)，重复步骤2-3,直到分解得到的(t)满足固有模态函数的条件；
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