脑动脉中的栓子有可能阻塞脑血管而引起缺血性脑卒中等脑血管疾病。同时,不同种类的栓子其产生机理与临床采取的治疗手段也不同。因此,栓子的检测与分类研究具有重要的临床意义。随着医学超声技术的飞速发展,经颅多普勒技术在临床上被广泛应用于栓子检测中。然而,当栓子较小或者采样容积选取较大时,采集到的多普勒信号功率增强是十分有限的,因此亟需先进的信号处理方法对多普勒栓子信号进行分析。本论文针对传统的栓子检测与分类方法的局限性,分别从栓子检测与分类两个方面进行了研究。在栓子检测研究方面,提出一种超声彩色血流成像和功率成像相结合的栓子检测方法,希望能从一个新的途径来实现栓子的检测,从而达到更准确检测栓子并实时监测栓子运动状况的目的。另一方面,针对现阶段临床上广泛使用的经颅多普勒技术存在的采样容积大小与栓子检测准确率的矛盾,提出了一种经颅多普勒采样容积优化的方法,希望达到栓子-血流信号功率比与栓子检测准确率的最佳平衡。在栓子分类研究方面,通过研究分析气体栓子(以下简称气栓)的超声多普勒信号的特征及其成因,建立气栓的超声多普勒仿真模型,为后续的气栓与固体栓子(以下简称固栓)的分类提供理论基础和相应的仿真信号源。接着,通过自适应Gaussian-Chirplet分解,提取了表征流过采样容积的栓子速度分布情况的参数αk、表征栓子多普勒信号频率调制现象的参数βk和表征栓子多普勒信号的频率变化状况的参数a三个参数,并基于支持向量机进行气栓和固栓的分类。通过对仿真的多普勒信号和临床采集的多普勒信号的实验研究,结果表明：1.利用超声彩色血流成像和功率成像相结合方法可以清晰地显示栓子,有利于进一步准确地检测栓子。2.优化的采样容积选择可以较好地平衡栓子-血流信号功率比和栓子被检测概率两者之间的矛盾,从而提高栓子检测的效率。3.通过比较建立的气栓仿真模型获取的仿真气栓信号与临床采集的气栓信号,发现两者的特征是吻合的,说明气栓超声多普勒信号的仿真方法是合理的,可以为后续的气栓与固栓的分类提供理论基础与仿真信号源。4.对80例仿真超声多普勒信号和111例临床采集的超声多普勒信号,通过自适应Gaussian-Chirplet分解提取特征参数,基于支持向量机进行气栓和固栓的分类,能达到较高的分类准确率,有望为临床辨别栓子种类提供帮助。