甲襞微血管血流速檢測(cè)算法及其應(yīng)用
發(fā)布時(shí)間:2023-06-18 03:16
人體中的微血管通常指的是小動(dòng)脈與小靜脈連接處的毛細(xì)血管,其中常說(shuō)的微循環(huán)指的是人體微血管中的血液流動(dòng),主要功能是完成人體各個(gè)器官與組織所需的物質(zhì)交換。微循環(huán)可以反映人體的健康狀況。微血管中的血流速度是重要的流態(tài)參數(shù),可以動(dòng)態(tài)反映出人體血流的狀態(tài)。因此血流速度的準(zhǔn)確檢測(cè)在人體生理和病理研究中有著重要的意義,同時(shí)高精度的血流速度檢測(cè)是一項(xiàng)很大的挑戰(zhàn)。人工測(cè)量微血管血流速度效率低下,無(wú)法準(zhǔn)確得到多個(gè)血管血流速度的細(xì)微變化;基于高端醫(yī)療設(shè)備檢測(cè)血流速的方法應(yīng)用場(chǎng)所比較受限,設(shè)備費(fèi)用過(guò)高;為了降低成本,便于推廣,人們開(kāi)始研究基于視頻分析的血流速檢測(cè)方法,但是目前這類自動(dòng)檢測(cè)方法相關(guān)工作較少,主要是針對(duì)較清晰的微血管圖像進(jìn)行的研究。然而,普通顯微相機(jī)采集到的微血管視頻樣本易受到多種噪聲的干擾。因此,在低質(zhì)量視頻圖像中自動(dòng)檢測(cè)出微血管的血流速度仍然存在很多的困難。針對(duì)普通顯微相機(jī)采集到的受噪聲干擾的微血管視頻,我們提出了基于投影分析的血流速自動(dòng)檢測(cè)算法。首先是微血管圖像增強(qiáng),對(duì)微血管視頻進(jìn)行去抖動(dòng)、去模糊并利用頻域處理提高圖像對(duì)比度;然后是微血管分割,在復(fù)雜背景下分割出完整的微血管;最后是提出了兩種...
【文章頁(yè)數(shù)】:75 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.1.1 微循環(huán)的概念
1.1.2 研究對(duì)象
1.1.3 微血管血流速檢測(cè)的意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新
1.4 結(jié)構(gòu)安排
第二章 相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)
2.1 引言
2.2 RGB圖像灰度化
2.3 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)
2.4 圖像卷積運(yùn)算
2.5 灰度直方圖
2.6 甲襞微血管樣本采集
2.7 本章小結(jié)
第三章 甲襞微血管視頻圖像預(yù)處理
3.1 引言
3.2 消除標(biāo)尺
3.3 圖像去抖動(dòng)
3.3.1 SIFT去抖動(dòng)方法
3.3.2 圖像相關(guān)性匹配去抖動(dòng)
3.3.3 視頻去抖動(dòng)實(shí)驗(yàn)及分析
3.4 圖像去模糊
3.4.1 運(yùn)動(dòng)模糊分析
3.4.2 運(yùn)動(dòng)圖像去模糊
3.4.3 Deblur GAN去模糊
3.4.4 圖像去模糊實(shí)驗(yàn)及分析
3.5 圖像對(duì)比度增強(qiáng)
3.5.1 直方圖均衡化
3.5.2 限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化
3.5.3 高斯匹配濾波
3.5.4 小波變換
3.5.5 圖像對(duì)比度增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)及分析
3.6 本章小結(jié)
第四章 甲襞微血管分割研究
4.1 引言
4.2 累計(jì)G通道圖像
4.3 圖像光照均勻化校正
4.4 圖像二值化
4.5 圖像去噪和血管篩選
4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.7 本章小結(jié)
第五章 微血管血流速檢測(cè)研究
5.1 引言
5.2 基于投影分析的血流速檢測(cè)方法
5.2.1 提取血管中心線
5.2.2 計(jì)算血管展開(kāi)投影直方圖
5.2.3 計(jì)算直方圖重心移動(dòng)速度和方向
5.3 基于ST圖的血流速檢測(cè)方法
5.3.1 生成血管空時(shí)圖
5.3.2 旋轉(zhuǎn)投影計(jì)算空時(shí)圖軌跡方向
5.3.3 計(jì)算微血管血流速度
5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5.5 本章小結(jié)
第六章 血流速檢測(cè)實(shí)際應(yīng)用
6.1 觀測(cè)人體健康狀態(tài)
6.2 人體微循環(huán)養(yǎng)生與保健
6.3 疾病診斷與防護(hù)
6.4 臨床研究
6.5 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
7.1 總結(jié)
7.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄
本文編號(hào):3834669
【文章頁(yè)數(shù)】:75 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.1.1 微循環(huán)的概念
1.1.2 研究對(duì)象
1.1.3 微血管血流速檢測(cè)的意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新
1.4 結(jié)構(gòu)安排
第二章 相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)
2.1 引言
2.2 RGB圖像灰度化
2.3 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)
2.4 圖像卷積運(yùn)算
2.5 灰度直方圖
2.6 甲襞微血管樣本采集
2.7 本章小結(jié)
第三章 甲襞微血管視頻圖像預(yù)處理
3.1 引言
3.2 消除標(biāo)尺
3.3 圖像去抖動(dòng)
3.3.1 SIFT去抖動(dòng)方法
3.3.2 圖像相關(guān)性匹配去抖動(dòng)
3.3.3 視頻去抖動(dòng)實(shí)驗(yàn)及分析
3.4 圖像去模糊
3.4.1 運(yùn)動(dòng)模糊分析
3.4.2 運(yùn)動(dòng)圖像去模糊
3.4.3 Deblur GAN去模糊
3.4.4 圖像去模糊實(shí)驗(yàn)及分析
3.5 圖像對(duì)比度增強(qiáng)
3.5.1 直方圖均衡化
3.5.2 限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化
3.5.3 高斯匹配濾波
3.5.4 小波變換
3.5.5 圖像對(duì)比度增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)及分析
3.6 本章小結(jié)
第四章 甲襞微血管分割研究
4.1 引言
4.2 累計(jì)G通道圖像
4.3 圖像光照均勻化校正
4.4 圖像二值化
4.5 圖像去噪和血管篩選
4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.7 本章小結(jié)
第五章 微血管血流速檢測(cè)研究
5.1 引言
5.2 基于投影分析的血流速檢測(cè)方法
5.2.1 提取血管中心線
5.2.2 計(jì)算血管展開(kāi)投影直方圖
5.2.3 計(jì)算直方圖重心移動(dòng)速度和方向
5.3 基于ST圖的血流速檢測(cè)方法
5.3.1 生成血管空時(shí)圖
5.3.2 旋轉(zhuǎn)投影計(jì)算空時(shí)圖軌跡方向
5.3.3 計(jì)算微血管血流速度
5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5.5 本章小結(jié)
第六章 血流速檢測(cè)實(shí)際應(yīng)用
6.1 觀測(cè)人體健康狀態(tài)
6.2 人體微循環(huán)養(yǎng)生與保健
6.3 疾病診斷與防護(hù)
6.4 臨床研究
6.5 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
7.1 總結(jié)
7.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄
本文編號(hào):3834669
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