【摘要】：人體震顫是最為廣泛的運動障礙。震顫的量化和識別研究有助于神經(jīng)系統(tǒng)疾病的早期診斷和疾病分治,具有重要的社會意義。盡管震顫的量化和識別被廣為研究,由于存在諸多局限性和不足,至今依然是臨床研究的難題。為此,本文在前期專家學者的研究基礎上,提出了基于雙目立體視覺的人體姿態(tài)震顫量化識別研究。用簡便快捷的震顫檢測方法和有效的量化指標實現(xiàn)疾病的早期分類和診斷,降低疾病誤診和漏診率,提高病理性震顫的診療水平。本文從現(xiàn)行肢體震顫檢測方法入手,分析國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,找出其優(yōu)缺點,圍繞現(xiàn)行做法存在的測量方式會引起患者不適,以及陀螺儀存在的零位偏移等固有誤差,設計了這種基于圖像的非接觸式檢測方法,相比于傳統(tǒng)檢測方法,徹底消除了傳感器捆綁于測試者的不適感和恐懼感,也不存在傳感器的固有誤差,主要研究內(nèi)容及成果如下:(1)詳細分析了肢體震顫的客觀存在以及日前被震顫困擾的疾病,從震顫的分類來敘述目前國內(nèi)外常見檢測方法,通過震顫自身的特征和目前常見做法的缺點來引出本文設計方案,選取使用技術。(2)選定采用雙目立體視覺技術后,深入研究了雙目立體視覺的基本原理,探討其可行性,尋找到雙目立體視覺與震顫檢測的切合點,使用移動光斑來代替肢體的震顫信號,實現(xiàn)間接采集,既方便又高效。(3)研究了傳統(tǒng)相機模型以及鏡頭畸變的所帶來的客觀誤差,使用張氏相機標定法來求取相機內(nèi)外參數(shù),通過這些參數(shù)在軟件上矯正上述問題所帶來的誤差,并且進行標定試驗來實現(xiàn)前述過程。(4)根據(jù)臨床需要,設計出檢測方案,再根據(jù)檢測方案提出相應評價震顫的量化指標。根據(jù)選型硬件和臨床需要設計出相關軟件,進而采集震顫信號,根據(jù)現(xiàn)行立體匹配算法提出針對于本文所使用的基于區(qū)域的立體匹配算法,根據(jù)三維重建算法還原出肢體震顫軌跡,而后根據(jù)其軌跡設計出能夠求解前述量化指標的算法,最后求取其量化指標,以達到震顫檢測之目的。
【圖文】：

圖 1.1 肢體震顫采集方案同時要求手臂懸空，排除手臂緊靠身體影響測試效果肢體的震顫幅度，所以我們要求測試者在測試前靜坐 1定，為了讓測試者適應我們的實驗，我們會對測試者進

圖 2.1 雙目視覺基本原理左右水平放置的兩臺相機來模擬人的雙眼，一個人站在下方是雙眼分別所看見的像。顯然，左眼成像中人在樹好相反，，這是因為雙眼的看物體的角度不一樣。將左右
【學位授予單位】：南昌大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R741;TP391.41

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本文編號：2630010