基于視頻圖像的微循環(huán)血流分析系統(tǒng)的研制.pdf

1、微循環(huán)是血液循環(huán)的重要組成部分，對它的研究常用于幫助發(fā)病機理的理解，病情的分析和判斷。在許多嚴重的疾病中，如敗血癥、慢性潰瘍、糖尿病、高血壓等，微循環(huán)的許多特性將發(fā)生改變，如果能夠對微循環(huán)中的參數變化進行定量分析，將在很大程度上幫助醫(yī)生臨床診斷和治療許多疾病。使用傳統(tǒng)的手工標記測量方法進行微循環(huán)參數測量，需要耗費大量的人工和時間，無法勝任實時圖像的測量以及大量數據的分析和處理，因此自動化測量分析系統(tǒng)的研制對于微循環(huán)研究具有重要的意義。<

2、br>　　論文主要工作是研制了基于視頻圖像的微循環(huán)血流分析系統(tǒng)，系統(tǒng)主要包括兩部分:一是用于測量微循環(huán)特征參數的數據處理子系統(tǒng)，二是用于存儲和管理特征參數的Web數據庫子系統(tǒng)。微循環(huán)特征參數包括靜態(tài)參數和動態(tài)參數，靜態(tài)參數測量主要包括血管直徑測量以及血管分布密度測量，動態(tài)參數測量主要是指微循環(huán)血流速度自動測量。
　　為了實現微循環(huán)靜態(tài)參數的測量，提出了包括抖動矯正、圖像濾波及圖像增強的處理方法，設計了基于閾值分割和連通域處理的血管

3、密度測量算法，提出了基于血管中心線與邊緣提取的血管直徑測量方法。為了實現微循環(huán)動態(tài)參數的測量，提出了將基于視頻的流速測量轉換為對時空圖(Spatiotemporal Image，ST)中軌跡方向檢測的測量算法，設計了用于改善ST圖質量的濾波及增強算法，提出了基于投影與基于頻譜的軌跡方向檢測算法。上述參數測量方法僅需少量人工干預，且實驗結果表明該方法能夠快速準確地實現微循環(huán)特征參數測量。
　　為了實現微循環(huán)特征參數的存儲與管理，構建