基于熵算法的膝關(guān)節(jié)紅外圖像特征提取研究.pdf

1、紅外熱成像技術(shù)越來(lái)越成熟，其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛，因此對(duì)醫(yī)學(xué)紅外熱圖像的處理分析方法也越來(lái)越受到世人關(guān)注，本課題提出利用熵算法對(duì)膝關(guān)節(jié)紅外熱像圖進(jìn)行分析，最終找到膝關(guān)節(jié)紅外圖像與信息熵值之間的關(guān)系。
　　 首先對(duì)紅外熱像技術(shù)及其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行分析，并結(jié)合人體組織的紅外光譜特點(diǎn)，奠定了膝關(guān)節(jié)紅外成像基礎(chǔ)；然后通過(guò)進(jìn)一步研究，確定采用人體紅外熱像儀采集膝關(guān)節(jié)紅外圖像，并對(duì)具體實(shí)驗(yàn)進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)，最后通過(guò)對(duì)比近似熵和樣本熵

2、在膝關(guān)節(jié)紅外圖像分析中的特點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)樣本熵算法在膝關(guān)節(jié)紅外圖像分析中更優(yōu)越。
　　 本文在對(duì)樣本熵理論進(jìn)行推導(dǎo)分析的基礎(chǔ)上，給出了樣本熵算法的具體實(shí)現(xiàn)方法。本課題通過(guò)將膝關(guān)節(jié)紅外圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像像素級(jí)數(shù)序列，利用樣本熵算法對(duì)像素級(jí)數(shù)序列進(jìn)行分析。本課題分別對(duì)膝關(guān)節(jié)健康者和膝關(guān)節(jié)存在病變者的紅外圖像利用樣本熵算法分析，然后對(duì)比研究，力求從定量分析的角度找到膝關(guān)節(jié)是否發(fā)生病變以及病變程度的規(guī)律，為臨床診斷提供依據(jù)。
　　 本

3、課題在人體膝關(guān)節(jié)紅外圖像分析問(wèn)題上主要從兩方面進(jìn)行探討。
　　 (1)膝關(guān)節(jié)紅外圖像采集實(shí)驗(yàn)。通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)環(huán)境、儀器參數(shù)的分析對(duì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)，以獲得適合本課題研究的紅外熱像圖。
　　 (2)提出了一種利用樣本熵對(duì)紅外圖像相應(yīng)的像素級(jí)數(shù)序列進(jìn)行分析的方法。通過(guò)樣本熵算法定量分析的方法，確定膝關(guān)節(jié)是否病變以及病變程度。
　　 通過(guò)對(duì)膝關(guān)節(jié)紅外圖像分析，本課題驗(yàn)證了近似熵算法不適合用于本研究，而樣本熵算法在分析膝關(guān)節(jié)