多尺度熵法用于人體紅外圖像的腰椎病癥研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著紅外熱成像技術(shù)的發(fā)展，其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，但是利用紅外熱像儀對(duì)人體腰椎病變進(jìn)行的研究還不太深入。本文采用紅外熱像儀G100對(duì)人體腰椎部位進(jìn)行拍攝，通過(guò)對(duì)紅外圖片的選取、去噪、增強(qiáng)等一系列的預(yù)處理，將紅外圖像轉(zhuǎn)化為像素序列，采用多尺度熵法對(duì)像素序列進(jìn)行分析并通過(guò)熵值曲線來(lái)判斷是否存在病變以及病變的程度。從紅外熱圖像采集實(shí)驗(yàn)、紅外熱圖像的預(yù)處理和多尺度熵法對(duì)紅外圖像的處理三方面著手，構(gòu)建了一種可為臨床診斷提供參考依據(jù)的

2、人體腰椎檢測(cè)軟件。主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　1)人體腰椎紅外圖像采集實(shí)驗(yàn)
　　通過(guò)設(shè)定實(shí)驗(yàn)參數(shù):實(shí)驗(yàn)環(huán)境的溫度、實(shí)驗(yàn)環(huán)境的濕度以及紅外熱像儀的參數(shù)選擇和性能矯正等，使紅外熱圖像的顯示效果最佳。對(duì)實(shí)驗(yàn)對(duì)象即正常樣本和病變樣本進(jìn)行多次圖像采集。
　　2)紅外熱圖像的分析研究
　　首先選取紅外熱圖像，使腰椎部位充滿整個(gè)圖像;其次采用中值濾波和加權(quán)直方圖均衡化來(lái)去噪和增強(qiáng)圖像的有效信息;最后采用基于樣本熵的多尺度熵算法，對(duì)