【摘 要】
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视频头脉冲实验（Video Head Impulse Test,VHIT）是临床上用于检测人体前庭功能的重要试验,是急性眩晕患者必备的检测项目。医生通过对比这项检查中产生的眼动曲线和头动曲线对患者的病情进行诊断。眼动曲线的获取分为瞳孔中心定位和曲线校准两个步骤。然而获取精确的眼动曲线有以下几个难点:首先,VHIT不同于其它的眼动实验,因为实验速度较快,为了清楚的观察眼球运动,必须提高眼动视频的采样
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视频头脉冲实验（Video Head Impulse Test,VHIT）是临床上用于检测人体前庭功能的重要试验,是急性眩晕患者必备的检测项目。医生通过对比这项检查中产生的眼动曲线和头动曲线对患者的病情进行诊断。眼动曲线的获取分为瞳孔中心定位和曲线校准两个步骤。然而获取精确的眼动曲线有以下几个难点:首先,VHIT不同于其它的眼动实验,因为实验速度较快,为了清楚的观察眼球运动,必须提高眼动视频的采样率。传统视频帧率一般为30～120FPS,而VHIT眼动视频帧率达到了250FPS。由于视频采样率过高,所以采集到的图像的清晰度和对比度远低于其它眼动实验图像,同时眼部睫毛对瞳孔的干扰以及眼睑的遮盖极大地提高了瞳孔中心定位的难度。其次,VHIT要求在甩头的过程中记录眼动视频,由于甩头速度较快,在惯性的作用下眼动仪和皮肤之间会有相对的滑动,所以眼动仪采集到的眼动视频是相机在不同位置下记录得到。如果直接对上述视频使用瞳孔中心定位算法得到的眼动曲线是非精准的。同时眼动曲线的校准依赖于医护人员的指导以及额外的硬件设备,其过程较为复杂且无法应对周围环境的干扰。基于以上原因,本文的主要工作如下:1.构建了针对于VHIT的语义分割数据集VESD（VHIT Eye Segmentation Dataset）。由于VHIT的检查过程繁复且产生的数据样本巨大,本文采用系统抽样的方法,使VESD囊括了不同眼位、不同时间、不同状态的眼动图像。不同于大部分公开的眼动图像数据集,该数据集不仅包含每张图像的标注,而且通过瞳孔中心定位算法得出了每张图像的瞳孔中心位置,便于后续对瞳孔中心定位算法的评估。2.提出了对边界像素敏感的实时语义分割网络EESNet,该网络结合了实时语义分割模型和对边界像素敏感的语义分割模型的优点,同时通过多重损失函数进一步加强网络对边界像素的感知并平衡图像中的类别不均衡问题。最终EESNet达到了快速且精确地对瞳孔和眼睑分割的目的,在VESD的测试集上平均区域相似度和平均轮廓精确度分别达到了95.56%和94.41%,在GTX 1660Ti的GPU上图像分割速度达到了87FPS。3.改进了三维眼球重建算法。该算法包含瞳孔中心定位和三维眼球重建两个步骤。通过瞳孔中心定位算法可以获取未经校准的眼动曲线,然后通过三维眼球重建算法可以直接对眼动曲线进行校准,不需要专业的硬件设备以及医护人员的指导,同时也不受周围环境的制约。4.设计了滑动消除算法解决VHIT实验过程中由于眼动仪滑动造成的眼动曲线漂移问题。
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