本文關(guān)鍵詞：眼震信號(hào)特征提取及其在前庭系統(tǒng)中的應(yīng)用

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【摘要】：前庭系統(tǒng)是人體感知體位變化的重要器官。當(dāng)人體體位發(fā)生變化時(shí),前庭可以檢測(cè)體位的變化信息并將其傳遞給眼睛,由此產(chǎn)生與頭部轉(zhuǎn)動(dòng)方向相反的眼動(dòng),以維持視網(wǎng)膜成像的穩(wěn)定。前庭出現(xiàn)疾患時(shí),前庭會(huì)發(fā)出錯(cuò)誤的體位信息傳遞至眼睛,從而導(dǎo)致患者出現(xiàn)錯(cuò)誤的眼動(dòng)。當(dāng)前庭所感知的人體體位與視覺(jué)觀察出現(xiàn)反復(fù)的不一致時(shí),人就會(huì)產(chǎn)生眩暈。前庭系統(tǒng)位于頭顱的顳骨巖部?jī)?nèi),無(wú)法直接觀測(cè),對(duì)其的檢測(cè)需相應(yīng)的檢查設(shè)備,檢測(cè)費(fèi)用昂貴,且不適于兒童,具有極大的局限性。眼動(dòng)系統(tǒng)與前庭系統(tǒng)之間有著緊密的偶聯(lián)關(guān)系。盡管醫(yī)學(xué)界已經(jīng)對(duì)眼球運(yùn)動(dòng)與前庭系統(tǒng)功能互動(dòng)進(jìn)行了很多研究,但由于缺少其他學(xué)科,尤其是信息學(xué)科的支持,無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)眼震信號(hào)的精細(xì)化定量化數(shù)學(xué)描述,至今尚未提出有效的基于眼震信號(hào)特征的前庭疾病檢測(cè)方法。本文根據(jù)病理學(xué)分析,定量準(zhǔn)確地描述眼動(dòng)軌跡以獲取眼震信號(hào),并對(duì)眼震信號(hào)特征進(jìn)行進(jìn)一步處理和分析以提取眼震信號(hào)的新特征扭轉(zhuǎn)角、慢相角速度、眼震方向等相關(guān)信息,并將其應(yīng)用于前庭疾病的診斷與前庭功能研究中。 本文主要工作包括： 1)利用圖像處理方法與瞳孔定位跟蹤算法對(duì)眼震視頻圖像進(jìn)行處理得到眼震信號(hào)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能夠準(zhǔn)確地定位出瞳孔中心,滿足臨床上眼震信號(hào)的檢測(cè)要求。 2)針對(duì)旋轉(zhuǎn)眼震信號(hào)提出眼震扭轉(zhuǎn)角這一新特征。該新特征為臨床上因病理產(chǎn)生的旋轉(zhuǎn)眼震提供了一種診斷輔助性指標(biāo),其復(fù)雜度低、速度快,能客觀評(píng)價(jià)旋轉(zhuǎn)眼震,并易于判斷其旋轉(zhuǎn)方向。 3)將提取的新特征應(yīng)用到良性陣發(fā)性位置性眩暈的診斷中,并提出一種自動(dòng)診斷方法。診斷結(jié)果顯示該自動(dòng)診斷方法提高了臨床上誘發(fā)性眼震的檢出率和受累半規(guī)管的準(zhǔn)確判別率。 4)建立正常前庭眼動(dòng)系統(tǒng)模型,并將該模型參數(shù)應(yīng)用于判別運(yùn)動(dòng)病的類型及其嚴(yán)重程度的研究中。在旋轉(zhuǎn)椅試驗(yàn)中,對(duì)健康志愿者的前庭眼動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行了模型參數(shù)的辨識(shí),尋找前庭眼動(dòng)系統(tǒng)模型參數(shù)的特異性。研究發(fā)現(xiàn)對(duì)于不同類型受試者,其前庭眼動(dòng)系統(tǒng)模型的參數(shù)有明顯差異,尤其是在重度暈車和不暈車人之間。
【關(guān)鍵詞】：眼震圖像 眼震扭轉(zhuǎn)角 良性陣發(fā)性位置性眩暈 前庭眼動(dòng)系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：R318.04;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9-11
• 1.2 前庭系統(tǒng)功能評(píng)估及其研究進(jìn)展11-13
• 1.2.1 臨床半規(guī)管功能評(píng)估方法11
• 1.2.2 前庭功能與眼震關(guān)系研究進(jìn)展11-13
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排13-15
• 2 眼震視頻圖像處理方法與瞳孔定位跟蹤算法研究15-31
• 2.1 眼震視頻圖像處理方法15-22
• 2.1.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基礎(chǔ)和方法15-17
• 2.1.2 光源光斑噪聲消除17-18
• 2.1.3 眼睫毛噪聲處理方法18-19
• 2.1.4 圖像增強(qiáng)19-20
• 2.1.5 圖像分割20-22
• 2.2 瞳孔中心定位與跟蹤算法研究22-26
• 2.2.1 瞳孔中心定位22-24
• 2.2.2 瞳孔跟蹤24-26
• 2.3 閉眼檢測(cè)與消除方法26-27
• 2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果27-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 3 眼震信號(hào)新特征及其處理分析31-44
• 3.1 已有眼震信號(hào)分析方法及其不足31-33
• 3.2 眼震信號(hào)的新特征33-35
• 3.3 信號(hào)處理方法在眼震特征識(shí)別中的應(yīng)用35-41
• 3.3.1 眼震濾波35-38
• 3.3.2 眼震快慢相識(shí)別38-40
• 3.3.3 眼震方向匹配40-41
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果41-43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 4 良性陣發(fā)性位置性眩暈自動(dòng)診斷方法研究44-53
• 4.1 研究背景及意義44-45
• 4.2 良性陣發(fā)性位置性眩暈自動(dòng)診斷方法45-48
• 4.2.1 良性陣發(fā)性位置性眩暈的臨床診斷方法45-46
• 4.2.2 良性陣發(fā)性位置性眩暈自動(dòng)診斷方法46-48
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果48-52
• 4.4 本章小結(jié)52-53
• 5 前庭眼動(dòng)系統(tǒng)模型的參數(shù)辨識(shí)53-61
• 5.1 研究意義53-55
• 5.2 前庭慢相眼動(dòng)參數(shù)模型的建立55-59
• 5.2.1 旋轉(zhuǎn)椅試驗(yàn)方法55-56
• 5.2.2 參數(shù)模型的建立56-57
• 5.2.3 數(shù)據(jù)擬合算法57-59
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果59-60
• 5.4 本章小結(jié)60-61
• 結(jié)論61-62
• 參考文獻(xiàn)62-65
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況65-66
• 致謝66-67

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1051613