本文關(guān)鍵詞：基于機器視覺下的皮膚老化評價系統(tǒng)設(shè)計

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【摘要】：皮膚老化是一個復(fù)雜的過程,受內(nèi)在和外在因素的共同影響。內(nèi)在因素主要包括隨著人年齡的增長,皮膚發(fā)育的自然老化;外在因素包括人體皮膚與外界環(huán)境直接接觸,受外界環(huán)境影響,皮膚表面結(jié)構(gòu)也發(fā)生著衰老變化,如紫外線照射引起的光老化。皮膚老化是人體衰老進程中最明顯的標(biāo)志,對其進行定性或定量評價具有重要意義,可廣泛應(yīng)用于人體衰老程度的研究以及抗衰老措施功效評價等領(lǐng)域。傳統(tǒng)皮膚老化評價方法主要包括人工評價、機械測量評價以及機器視覺評價。人工評價方法受主觀因素影響較大,機械測量評價方式操作復(fù)雜,而機器視覺下的老化評價操作相對簡單,且結(jié)果較為客觀,受到研究者越來越多的關(guān)注。為了對皮膚老化進行客觀、快速的評價,實驗設(shè)計一種新的基于機器視覺下的皮膚老化評價系統(tǒng),該評價系統(tǒng)采用數(shù)字成像設(shè)備直接獲取皮膚圖像,利用圖像處理技術(shù)提取皮膚紋理特征,探索用模式識別技術(shù)實現(xiàn)對皮膚老化的自動評價。詳細方法步驟如下:首先,采用便攜式數(shù)碼顯微鏡獲取人體前臂腹側(cè)的皮膚圖像;其次,通過數(shù)字圖像處理技術(shù),對皮膚圖像的紋理信息進行分析,根據(jù)皮膚圖像的特點,對皮膚圖像進行相應(yīng)的預(yù)處理、分割以及紋理特征提取;最后,將提取的紋理參數(shù)值作為自組織映射(Self-Organizing Map,SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,用于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的聚類,即實現(xiàn)機器視覺下的皮膚老化程度的自動分級。最終,實驗采集并分析了120例志愿者的皮膚圖像,并重點關(guān)注了與皮溝相關(guān)的兩個紋理參數(shù):皮溝平均寬度以及皮溝交錯形成的交點的個數(shù)。結(jié)果表明,實驗所編寫程序能有效提取皮溝特征,進而提取及計算了皮溝平均寬度及交點個數(shù)這2個參數(shù)。之后將這2個紋理參數(shù)值輸入SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),皮膚數(shù)據(jù)被分為6類,即將皮膚老化程度分為6個等級,實現(xiàn)基于機器視覺下的皮膚老化評價。實驗所設(shè)計的皮膚老化評價系統(tǒng)較為客觀且快速,可對皮膚圖像進行客觀量化分析和自動分級。若皮膚樣本足夠多,所建立的分級網(wǎng)絡(luò)將更加精確,有助于皮膚衰老和老化的診斷和分析。
【關(guān)鍵詞】：皮膚老化 皮膚紋理 圖像處理 特征提取 自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：重慶醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R751
【目錄】：

• 英漢縮略語名詞對照4-5
• 中文摘要5-7
• 英文摘要7-10
• 1 前言10-14
• 2 皮膚圖像采集14-19
• 2.1 采集標(biāo)準(zhǔn)14
• 2.2 圖像采集設(shè)備14-15
• 2.3 圖像采集界面15-17
• 2.4 圖像采集結(jié)果與分析17-18
• 2.5 本章小結(jié)18-19
• 3 皮膚圖像處理19-33
• 3.1 皮膚圖像19
• 3.2 圖像預(yù)處理19-24
• 3.3 圖像分割24-27
• 3.4 實驗結(jié)果與分析27-32
• 3.5 本章小結(jié)32-33
• 4 紋理特征提取33-43
• 4.1 皮溝平均寬度33-35
• 4.2 交點35-37
• 4.3 實驗結(jié)果與分析37-41
• 4.4 本章小結(jié)41-43
• 5 SOM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及分級43-49
• 5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)43-45
• 5.2 自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)45-46
• 5.3 實驗結(jié)果與分析46-48
• 5.4 本章小結(jié)48-49
• 6 討論49-51
• 全文總結(jié)51-53
• 參考文獻53-57
• 文獻綜述57-65
• 參考文獻62-65
• 致謝65-66
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文66

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本文編號：667124