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complex Frequency Features for TCD Signal Analysis

Chinese Journal of Biomedical Engineering(English Edition) 2017年第1期26卷 17-23页

作者： LIU Wei-xiang WANG Tian-fu CHEN Si-ping LUO Laurence WANG Xiao-yi Guangdong Provincial Key Laboratory of Biomedical Information Detection and Ultrasound Imaging Shenzhen Delicate Electronics Co. Ltd.

In this paper, we report on using pattern recognition techniques for embolic signal(ES) detection based on transcranial doppler ultrasound(TCD) audio data collected via machine EMS-9(from Shenzhen Delicate Electronics, Co. Ltd).Firstly, we adopted complex discrete fourier transform to get spectra of audio recordings; secondly, we used principal component analysis(PCA) for the visualization of selected signals, which makes it easy and intuitive to verify whether a signal contains an embolic component; finally we designed the classifier with support vector machines(SVM) for detection. With contrast to traditional methods of ES detection systems, the proposed approach considers two channel signals from the audio data collected by single transducer, and there is no predefined features for classification. The primary experimental results on real data are promising.

关键词： embolic signal transcranial doppler ultrasound(TCD) complex discrete fourier transform principal component analysis support vector machine

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