無線視頻眼震系統(tǒng)實現(xiàn)及分析方法研究.pdf

1、研究和實現(xiàn)眼震分析的方法隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展而呈現(xiàn)出多樣化，相繼出現(xiàn)了裸眼檢查法、Frenzel氏眼鏡檢查法、眼震電圖描記法、視頻眼震圖法。前兩種方法雖然簡便，但無法對眼震進行定量分析，而后兩種方法可以進行定量分析。目前，這些檢測方法常用的使用工具分別有生物電極線圈、電磁線圈、視頻眼震圖儀。然而，生物電極線圈和電磁線圈都是采集生理電信號，易引起測量誤差。視頻眼震圖儀雖克服了上述的大部分缺點，但本身存在線纜連接、設(shè)備大型、價格昂貴，不利于臨

2、床應(yīng)用推廣。為此，首次研制了一種基于WIFI的無線視頻眼震分析系統(tǒng)。
　　 研制包括了基于WIFI眼震視頻采集頭盔系統(tǒng)的硬件和軟件以及基于PC端的眼震軟件分析系統(tǒng)。采用8層電路板制作技術(shù)，實現(xiàn)頭盔系統(tǒng)電路小型化；研究并移植了嵌入式Linux內(nèi)核，完成了整個嵌入式系統(tǒng)從硬件到軟件系統(tǒng)平臺的構(gòu)建。研制的系統(tǒng)解決了眼電圖儀和有線視頻眼震儀不便于臨床中一些動態(tài)試驗項目的實施，避免受試者被線纜干擾而影響試驗結(jié)果。
　　 研究基于W

3、IFI眼震視頻實時傳輸，利用新一代編碼標準H.264對眼震視頻進行壓縮，通過流媒體協(xié)議實現(xiàn)無線眼震視頻實時通信。提出了基于C/S模式構(gòu)建頭盔系統(tǒng)與眼震視頻分析系統(tǒng)進行通信。針對本系統(tǒng)的眼震視頻通信，定義了WIFI通信數(shù)據(jù)格式，并采用認證方式保證眼震視頻安全傳輸。此外，研究和比較了H.264算法與其它視頻壓縮算法，并實驗驗證了其優(yōu)越性；并基于塊匹配的幀間運動估計，主要研究分析了7種運動估計算法，實驗比較了它們的PSNR特性和計算搜索數(shù)，提

4、出了基于塊匹配的自適應(yīng)十字模式搜索ARPS作為塊運動估計快速匹配算法。
　　 針對眼震時瞳孔運動軌跡提取，提出了基于形態(tài)學(xué)和Canny算法的瞳孔中心定位算法和基于形態(tài)學(xué)和左上鄰域法的瞳孔中心定位算法。實驗分析了這兩種瞳孔定位算法，結(jié)果表明兩者均能夠很好地提取瞳孔運動軌跡，并且運算速度比Hough變換快。同時，針對眼震臨床試驗過程中，常常采集到的眼震視頻圖像會有眨眼數(shù)據(jù)幀，首次提出了基于灰色預(yù)測模型對眼震眨眼時的瞳孔中心進行預(yù)測，

5、并與卡爾曼濾波處理進行了實驗比較。實驗結(jié)果表明，灰色預(yù)測值的相對剩余誤差低于3％，預(yù)測效果與卡爾曼濾波相當，有的甚至更優(yōu)，能滿足該系統(tǒng)眼震分析需求，有效地消除了眨眼數(shù)據(jù)，避免了臨床重復(fù)實驗。
　　 首次提出了一種基于HHT變換的眼震信號特征分析處理算法。研究不同的眼震信號經(jīng)過EMD分解和Hilbert變換后，各IMF分量在時域、頻域、時頻域以及能量譜出現(xiàn)的不同差異，并與小波分解結(jié)果進行比較。實驗結(jié)果表明，該算法可以很好獲得不同種