在临床上,常常采用超声技术对颈动脉管壁的位移和速度、以及血流速度进行测量,以对血管的异常情况进行评估。然而,在实际测量过程中,常常无法避免探头微小的抖动、受试者的呼吸、心跳等外界因素的干扰,导致测试结果出现误差。同时,管壁的低速搏动会形成高幅度的低频超声回波信号。该信号对由血细胞反射的低幅高频超声回波信号构成干扰,特别是对靠近血管壁的低速血流反射的回波信号的影响尤为严重,而这恰恰是对疾病的早期诊断非常敏感的参数信息。因此,本文针对如何去除测试过程中的外界干扰、抑制高幅度的管壁回波信号干扰,进行了相应的研究。首先,为了提高管壁搏动检测的精度、抑制外部干扰,本文提出了一种基于相位图一致性的图像配准方法一位置加权的主轴-质心分阶段相位图配准方法。该方法基于B超序列图像中,距离脉动血管较远的组织相对稳定,不受管壁搏动影响的特点,通过对这部分图像进行配准,从而抑制干扰。在此基础上,我们又提出了基于灰度-梯度共生互信息的分阶段相位图配准方法。该方法充分利用了 B超图像的纹理信息,具有更好的配准效果。仿真结果表明,基于位置加权的主轴-质心分阶段相位图配准方法的精度提高了 45%,基于灰度-梯度共生互信息的分阶段相位图配准方法的精度提高了 47.8%。临床B超图像的处理结果也验证了这两种方法能够更加准确的对管壁搏动位移进行估计。为了更好地抑制颈动脉血管壁的低频高强度超声反射信号,本文提出了基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)的超声多普勒血流信号的管壁杂波抑制算法。该方法通过LMD将混合信号分解为一系列的包络信号与纯调频信号的乘积,从而获得了各分量的瞬时幅度与瞬时频率。再基于它们构建的功率频率比指数作为同层分量的血流管壁信号分离指数,以及分层指标函数对各个分量是否为管壁血流混合信号进行判断,从而实现对管壁血流信号的细分。为了解决LMD分解的模态混叠问题,并将LMD算法应用到颈动脉混合正交血流信号的管壁杂波抑制上,进一步提出了噪声辅助的LMD算法和多变量LMD算法。与基于相位滤波的EMD方法相比较,本文提出的方法在管壁血流功率比为20dB、40dB、60dB时,经过杂波抑制处理提取到血流信号的归一化均方根误差均减小了约50%、40%和40%。临床实验结果与仿真实验结果均证明了这两种方法能够有效的滤除管壁杂波信号,同时还能更多的保留低速血流信号。为了验证新方法的有效性,为研究提供逼真的数据源,本文还进行了相关的计算机超声仿真模型研究,构建了一个数值建模与超声信号仿真相结合的颈动脉流固耦合(Fluid-StructureInteraction,FSI)超声仿真平台。该平台考虑了血管壁和血流之间的FSI特性,能仿真生成搏动的管壁及其调制下的血流超声信号。平台能方便地设置管腔的狭窄程度、管壁搏动幅度以及搏动频率等参数。实验结果表明:该模型能够仿真与临床数据相似度很高的超声信号以及超声图像,为管壁搏动检测及其调制的慢速血流超声信号的检测提供逼真的数据源。