基于熵算法的膝關節(jié)紅外圖像特征提取研究.pdf

1、紅外熱成像技術越來越成熟，其在醫(yī)學領域的應用也越來越廣泛，因此對醫(yī)學紅外熱圖像的處理分析方法也越來越受到世人關注，本課題提出利用熵算法對膝關節(jié)紅外熱像圖進行分析，最終找到膝關節(jié)紅外圖像與信息熵值之間的關系。
　　 首先對紅外熱像技術及其在醫(yī)學領域的應用進行分析，并結合人體組織的紅外光譜特點，奠定了膝關節(jié)紅外成像基礎；然后通過進一步研究，確定采用人體紅外熱像儀采集膝關節(jié)紅外圖像，并對具體實驗進行詳細設計，最后通過對比近似熵和樣本熵

2、在膝關節(jié)紅外圖像分析中的特點，發(fā)現(xiàn)樣本熵算法在膝關節(jié)紅外圖像分析中更優(yōu)越。
　　 本文在對樣本熵理論進行推導分析的基礎上，給出了樣本熵算法的具體實現(xiàn)方法。本課題通過將膝關節(jié)紅外圖像轉換成灰度圖像像素級數(shù)序列，利用樣本熵算法對像素級數(shù)序列進行分析。本課題分別對膝關節(jié)健康者和膝關節(jié)存在病變者的紅外圖像利用樣本熵算法分析，然后對比研究，力求從定量分析的角度找到膝關節(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、課題在人體膝關節(jié)紅外圖像分析問題上主要從兩方面進行探討。
　　 (1)膝關節(jié)紅外圖像采集實驗。通過對實驗環(huán)境、儀器參數(shù)的分析對實驗進行詳細設計，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紅外圖像相應的像素級數(shù)序列進行分析的方法。通過樣本熵算法定量分析的方法，確定膝關節(jié)是否病變以及病變程度。
　　 通過對膝關節(jié)紅外圖像分析，本課題驗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節(jié)