發(fā)布時(shí)間：2021-08-02 07:01

　　眾所周知,中醫(yī)講究“望聞問(wèn)切”,其中的“望”是指觀察患者的面部特征,從而初步判斷病情。但這需要有一定的經(jīng)驗(yàn)積累。近年來(lái),中醫(yī)關(guān)于“望”的客觀化和計(jì)算機(jī)輔助診斷的研究也隨著圖像采集和計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展成為計(jì)算機(jī)輔助診斷的研究熱點(diǎn)。為了提高確診率和治愈率,有很多復(fù)雜的兒童疾病,目前也采用中醫(yī)“望”的方法進(jìn)行輔助診斷,也就是根據(jù)面部圖像進(jìn)行輔助識(shí)別與診斷,尤其是對(duì)兒童生長(zhǎng)發(fā)育類疾病,如特納綜合癥、甲狀腺功能減退等疾病,由于兒童年齡小,無(wú)法表達(dá)清楚自己的癥狀而耽誤治療的情況時(shí)有發(fā)生。本文針對(duì)上述兒童發(fā)育類疾病的計(jì)算機(jī)輔助診斷需求,提出了一種基于兒童面部圖像的疾病分類分識(shí)別方法。這對(duì)解決偏遠(yuǎn)地區(qū)兒童的就醫(yī)問(wèn)題,有一定的參考價(jià)值。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1、收集關(guān)于兒童生長(zhǎng)發(fā)育類的面部圖像,建立數(shù)據(jù)庫(kù),并完成圖像預(yù)處理的工作。2、首先采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network,CNN）結(jié)合支持向量機(jī)（Support Vector Machine,SVM）的混合方法（CNN+SVM）,對(duì)特納綜合癥、性早熟、甲狀腺功能減退、乳房發(fā)育不良、矮小、生長(zhǎng)激素缺乏六類關(guān)... 

【文章來(lái)源】：中北大學(xué)山西省

【文章頁(yè)數(shù)】：55 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

特納綜合癥患者原圖

中北大學(xué)學(xué)位論文15對(duì)數(shù)變換、密度分層和直方圖均衡化都可以用于更改圖像的灰度并突出顯示細(xì)節(jié)。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，經(jīng)常使用不同的方法，并且需要重復(fù)實(shí)驗(yàn)以獲得滿意的結(jié)果。我們考慮使用的方法是直方圖均衡化。直方圖均衡化的本質(zhì)就是對(duì)圖像進(jìn)行線性拉伸來(lái)從新分配圖像的像元值，使得一定灰度范圍內(nèi)象元值的數(shù)量大致一樣[34]。直方圖均衡化的目的是調(diào)整直方圖的亮度分布，使其不會(huì)過(guò)于集中[32][35]。我們假設(shè)一幅圖像，設(shè)灰度級(jí)數(shù)為L(zhǎng)，則第j級(jí)灰度出現(xiàn)的頻率為:f(j)=NN,j=1,2,…,L1(2-1)式（2-1）中,Nj表示為灰度級(jí)為j的像素?cái)?shù)，圖像中的總像素?cái)?shù)為N。所以，直方圖變換函數(shù)是：H(j)=∑NN=∑f(i)ji=0(2-2)通過(guò)式（2-2）可知，H(j)∈［0,1］，而且H(j)是在［0,1］區(qū)間內(nèi)單調(diào)遞增的函數(shù)�；叶燃�(jí)j的像素經(jīng)過(guò)直方圖變換后的灰度級(jí)為:L′=L×H(j)(2-3)我們使用的是彩色圖像作為輸入圖像，我們知道彩色圖像是由R、G、B三個(gè)顏色通道組成的，對(duì)于彩色圖像的直方圖均衡化處理，我們首先需要對(duì)一幅圖像三個(gè)通道進(jìn)行提取，然后再分別進(jìn)行直方圖均衡化，最后合并即可得到最終的增強(qiáng)圖像，增強(qiáng)后的圖像效果如圖2-3所示。圖2-3圖像增強(qiáng)后的效果Figure2-3Theeffectofimageenhancement

中北大學(xué)學(xué)位論文17小，所以我們需要計(jì)算仿射變換矩陣，矩陣結(jié)構(gòu)如下：[(1)...+(1).](2-5)其中，α=scalecos，β=scalesin，scale表示圖像擴(kuò)大或縮小的尺度，放大或縮小的倍數(shù)可以根據(jù)需要選擇。擴(kuò)大或縮小相應(yīng)倍數(shù)的圖像的原理是用原圖像乘以矩陣。通過(guò)此方法矯正后的呈現(xiàn)的人臉圖像如下圖2-4所示。圖2-4人臉矯正后的圖片F(xiàn)igure2-4Pictureafterfacecorrection2.4.4光照處理圖像的顏色信息通常受采集設(shè)備的顏色偏差光和源等因素影響，因此整體顏色會(huì)向特定的方向移動(dòng)，這就是照片變冷和發(fā)黃現(xiàn)象的原因[38]。因此，我們考慮對(duì)圖像進(jìn)行光照處理，以抵消整個(gè)圖像中色彩偏差的存在，并促進(jìn)后續(xù)圖像處理的發(fā)展，這就是對(duì)圖像進(jìn)行照明補(bǔ)償?shù)囊饬x[39]。我們用灰度世界色彩均衡算法完成光照補(bǔ)償�；叶仁澜缢惴ㄊ且曰叶仁澜缂僭O(shè)為思想基礎(chǔ)，這一思想認(rèn)為，對(duì)于一副有大量色彩變化的圖像，我們可以試圖將色彩的三個(gè)分量R、G、B取平均值，得到avgGray這個(gè)灰度值[40]。一般我們用兩種方法確定avgGray：第一，取固定值（比如我們可以設(shè)定最亮灰度值的一半作為我們的灰度平均值）；第二，通過(guò)計(jì)算圖像R、G、B三通道平均值，這也是我們采取的方法�；叶仁澜绲乃惴ǖ木唧w實(shí)現(xiàn)原理如下：

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本文編號(hào)：3317120