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基于膝关节病变区红外图像的分析研究

作　者: 王聪聪
导　师: 陈书旺
学　校: 河北科技大学
专　业: 测试计量技术及仪器
关键词: 多尺度熵 红外热成像 膝关节 病症诊断 图像分析
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 27次
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内容摘要


目前,红外热像仪在医学中的应用已经很广泛,但国内利用红外热像仪来对膝关节病变进行的研究还不太广泛,特别是利用多尺度熵算法来对红外图像进行分析的研究还处于国际前沿的研究领域。本文在对人体红外图像研究的基础上将主要侧重于探讨多尺度熵在图像分析算法中的应用,通过对多尺度熵的研究发现,多尺度熵在对生理信号进行处理上具有其它熵算法无法比拟的优点,本文通过对多尺度熵理论的分析推导,最终给出了该算法具体的实现步骤。多尺度熵算法对图像中的像素序列在多个尺度上进行分析,试图通过像素序列的复杂度来说明图像间的变化规律。本文利用多尺度熵算法对实验所得的膝关节病态区和参照组红外图像进行对比研究,以便寻求膝关节病变区患者病态程度的红外图像特点,在为临床诊断提供一种依据的同时,也探讨了多尺度熵算法在红外图像分析中的应用价值。本课题以人体膝关节为研究对象,探讨了人体膝关节病变区红外图像的分析问题,其主要是从以下几方面的内容来探讨的：(1)红外热像图的采集工作。通过对红外热像仪参数的选择,来确定所选用红外热像仪的型号。在采集图像的过程中,通过对红外热像仪的性能校正,来使红外热像图的显示效果达到最佳。(2)提出了一种利用多尺度熵算法来对红外热像图进行分析处理的新方法。由于病变,膝关节表面的温度存在一定的差异,本研究利用多尺度熵算法对膝关节病变区红外热像图相对应的像素序列进行处理,以求出序列的复杂度,以此来判断膝关节的病变程度。通过对膝关节病变区的红外热像图的分析,本课题验证了多尺度熵算法在分析膝关节红外热像图中是可以应用的,并且找到了正常膝关节红外热像图的标准多尺度熵值曲线。当膝关节的红外热像图多尺度熵值曲线在绝大部分尺度上小于标准多尺度熵值曲线时,就说明此膝关节可能存在病变,并且熵值比标准熵值越小,病变越严重。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章 绪论  9-13
  1.1 国内外研究现状  9-10
  1.2 课题的研究背景  10-11
  1.3 本论文主要内容  11
  1.4 本课题的设计方案及线路  11-13
第2章 基础理论研究  13-24
  2.1 红外热技术的理论及其应用  13-18
    2.1.1 红外热技术  13-15
    2.1.2 红外热像技术在医学上应用价值探讨  15-16
    2.1.3 红外热像技术的诊断原理  16-17
    2.1.4 红外图像在膝关节病变区研究中的价值  17-18
  2.2 信息熵的理论基础  18-21
  2.3 医学图像分析的多尺度熵算法  21-23
  2.4 本章小结  23-24
第3章 膝关节病变区红外图像采集系统性能分析及参数选择  24-40
  3.1 红外辐射测温的影响参数  24-28
    3.1.1 物体发射率对辐射测温的影响  24-25
    3.1.2 物体光谱辐射效率和辐射对比度  25-27
    3.1.3 红外辐射的传输  27
    3.1.4 红外辐射的吸收  27-28
  3.2 红外探测器简介  28-32
    3.2.1 红外热成像原理  28-29
    3.2.2 红外焦平面探测器  29-31
    3.2.3 影响红外探测器的性能参数  31-32
  3.3 本课题选用红外热像仪的标准  32-39
    3.3.1 探测器特性参数的选择  34
    3.3.2 探微辐射热计读出电路设计  34-35
    3.3.3 红外成像检测电路  35-37
    3.3.4 本课题对红外热像仪的选择  37-39
  3.4 本章小结  39-40
第4章 红外图像采集  40-48
  4.1 实验设计  40-41
  4.2 实验步骤  41-45
    4.2.1 红外探测器性能校正  41-45
    4.2.2 红外图像采集流程及结果  45
  4.3 本章小结  45-48
第5章 红外图像分析  48-65
  5.1 传统信息熵算法的研究及探讨  48-51
    5.1.1 信息熵理论在图像处理技术中的应用  48-49
    5.1.2 传统熵分析方法的缺点与不足  49-51
  5.2 多尺度熵算法的研究  51-57
    5.2.1 本课题所采用的多尺度熵算法  51-53
    5.2.2 算法实现及参数选择  53-56
    5.2.3 算法验证  56-57
  5.3 实验结果分析  57-64
  5.4 本章小结  64-65
总结与展望  65-67
附录  67-69
  附录A  67-68
  附录B  68-69
参考文献  69-72
攻读硕士学位期间发表的论文  72-73
致谢  73

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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