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1、最新影像處理於微循環(huán)檢測之研究【精品-】-藥學醫(yī)學精品資料論文架構(gòu)第一章緒論：簡介微循環(huán)在體內(nèi)的主要功用，以及本研究目的與方法，最後回顧影像處理在微循環(huán)檢測之相關(guān)文獻。第二章影像處理原理：介紹本文所用之影像處理方法，並展示微循環(huán)影像處理後結(jié)果。第三章影像處理於微循環(huán)之應(yīng)用：說明甲襞微循環(huán)檢測系統(tǒng)架構(gòu)之選用以及研究方法。第四章結(jié)果與討論：甲襞微循環(huán)區(qū)域比對與血流測速結(jié)果，並提出系統(tǒng)需改善之缺點。第五章結(jié)論與未來展望：本研究總結(jié)與微循環(huán)研究未來發(fā)展。2摘要本研究應(yīng)用影像處理觀察甲襞(Nailfold)微循環(huán)，甲襞是位於
2、指甲根部的皮膚皺摺，是觀察微循環(huán)的良好部位，在醫(yī)學上觀察甲襞的形態(tài)可得知許多生理狀態(tài)的重要訊息。血流測速方面，以時間灰階變化作為量測方法，取一段微血管影像，其灰階值會因血球通過而改變，在一時間內(nèi)得知灰階峰值變化距離，即可求得血液流速。文中以影像匹配將一區(qū)域微循環(huán)建立為樣本，利用匹配法進行比對，以節(jié)省搜尋時間與降低人工誤判機率，並以此法針對特定區(qū)域微循環(huán)進行長期觀察流速及變化。3圖1.Norris和Chowning之微血管分類[4]7文獻回顧(續(xù))二、血流測速田牛[8]於1980年將血液流速分為七級，如表1所示，並且
3、匯整出各種血流測速方法。Umetani[9]於等人1989年利用梯度法取得了紅血球流速，並且指出血液流速與時間變化的關(guān)係。Tsukada[10]等人於1996年以高速攝影機擷取影像，利用影像互相關(guān)函數(shù)法(ImageCorrelationMethod)進行老鼠腸系膜內(nèi)的血流測速，並證實了血液流速與心跳之關(guān)係。1998年Jan[11]等人以改良式雷射都卜勒測速計進行老鼠體內(nèi)微循環(huán)測速，其誤差低於市售都卜勒測速計。8文獻回顧(續(xù))2001年易政男[12]以鋒值時間差法將血液流動後所改變的灰階值差進行血液流速計算，其所測得
4、流速約為111±10μm/sec，並提出可與雷射都卜勒測速計進行血流測速的互補。2001年林建源[13]以雷射都卜勒測速計測量了身體各部位皮膚組織加熱前後血流與血量的相關(guān)性。2002年陳雪惠[14]利用運動估算(MotionEstimation)，分別對六組男女進行血液流速計算，其中四組為健康男女，並提出血管形態(tài)對於血流的影響。Manjunatha和Singh[15]在2002年提出了血管分枝中紅血球流動的狀態(tài)，清楚的描述出血球在不同管徑與轉(zhuǎn)折血管中的形狀。9文獻回顧(續(xù))2003年李錦奎[16]以M-line影像
5、法求取暫態(tài)溫度改變後之血液流速，並且提出此法可彌補雷射都卜勒測速在粒擺流以下流速無法測速的不足。2003年吳至傑[17]設(shè)計可攜式微循環(huán)觀測系統(tǒng)，並應(yīng)用影像處理進行血液流速分析。2004年Dong[18]等人以自動粒子影像測速，進行老鼠體內(nèi)小靜脈內(nèi)的微粒子測速。10表1.血液流速分級表[8]11第二章影像處理原理影像處理是將已有的圖片或照片等一般影像，經(jīng)由影像輸入系統(tǒng)，將一般影像轉(zhuǎn)為數(shù)位影像加以處理，此目的是為了改善擷取後影像品質(zhì)，以利於人眼辨識或便於電腦視覺辨識的方法。而影像處理所需之基本硬體架構(gòu)如圖所示。12影
6、像雜訊處理所謂影像雜訊處理即是使用濾波器消除雜訊，同時不造成目標物邊緣輪廓模糊化一、均值濾波器(MeanFilter)均值濾波器主要進行亮度平均動作，平均值的選擇為濾波器遮罩內(nèi)像素的平均。均值濾波器原理13影像雜訊處理(續(xù))含有雜訊之原始影像均值濾波後影像14影像雜訊處理(續(xù))二、中值濾波器(MedianFilter)中值濾波器可消除雜訊且保持影像本身的銳利度，其方法簡單來說是將ω範圍內(nèi)像素按照大小排列後取中間數(shù)值。含有雜訊之原始影像中值濾波後影像15影像強化處理影像強化處理目的在於將影像經(jīng)過強化處理後之結(jié)果較原影
7、像更能表現(xiàn)出該影像之特徵。一、影像對比增強(ContrastEnhancement)影像對比增強目的在於將影像明亮部分與黑暗部分的反差(contrast)提高，以提昇影像清晰度利於辨識所需特徵。其中n=常數(shù)亮度增強前影像亮度增強後影像16影像強化處理(續(xù))二、影像二值化處理(BinaryImage)二值化方法為將某個臨界值(Thresholdvalue)下的灰階值像素定為0，高於臨界值像素定為255。原始影像二值化影像17影像強化處理(續(xù))三、影像銳利化(Sharpen)影像輪廓產(chǎn)生於灰階急劇變化的部份，經(jīng)由一階微
8、分可得灰階的變化率或梯度(Gradient)，其具有大小與方向性，而輪廓擷取會因方向不同產(chǎn)生些許變化，如斜向輪廓會比水平或垂直方向更強，故將影像二階微分只求輪廓強度不求方向。影像銳化為二階微分後輸出的結(jié)果。原始影像銳化影像18影像算數(shù)影像算數(shù)即兩幅以上影像執(zhí)行算數(shù)或邏輯運算，且影像通常須具有相同大小尺寸。輸入影像可為全黑或全白，亦可加入一常係數(shù)。一、影像相加
