球结膜微血管直径和血流跟踪与流速测量方法研究

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球结膜微血管的直径和其中血流速度是反映人体膜微循环状况的两个最主要指标,医学研究已经证明微血管直径和流速的变化与心脑血管疾病、糖尿病等有直接关系。用图像分析方法实现这两个指标的自动测量,形式上是物理参数的测量问题,但实质是人体微循环分析的重要组成部分。许多研究还表明微循环观察可为某些疾病的临床诊断提供方法;通过观察微循环的变化为药物作用机理分析、提高药效及新药开发提供帮助;微循环观察最重要是从更细微层面认识人体内部组织器官的工作机理、甚至可以发现诱导病变的原因。本文首先简要介绍了球结膜微血管图像的研究意义及研究现状,然后针对球结膜显微图像处理中微血管直径和血流速度的自动测量方法进行了较为深入的研究,提出了一些新的思想和方法,并完成相关实验验证了相应方法。本文的主要工作和贡献如下:提出了基于物面标准圆的图像失真修正和标度方法,研究解决了球结膜显微图像测量中,由于相机随显微镜调整位置变化,造成成像系统几何关系不确定,难于标定的问题。对球结膜显微图像采集方法进行了研究,设计了基于半散射落光配照的微血管显微图像采集系统。在对球结膜显微图像特征进行分析基础上,并针对球结膜图像与噪声特点,设计过完备字典,提出了基于K-SVD的球结膜显微图像稀疏去噪方法,并通过实验证明,该算法能够在保留细节的同时有效的抑制噪声。与信号处理领域常用中值-维纳滤波方法、稀疏去噪领域经典Gabor去噪方法相比,本文方法的去噪评价指标均与去噪效果均优于以上两种方法。针对本系统采集的显微图像微血管管壁不清晰,无法直接分割出微血管轮廓的问题,采用基于聚类的方法分割出微血管,在此基础上提出等间隔连续迭代计算微血管直径的方法。微血管中,血液流动呈非牛顿流体特点,存在的各种血液成分细胞不均匀聚集、互相重叠,几乎无法跟踪单个细胞问题,提出了基于变分水平集的目标跟踪方法,以及基于Randon变换的血流速度测量方法。
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