多尺度熵法用于人体红外图像的腰椎病症研究

【摘要】近年来，随着红外热成像技术的发展，其在医学领域的应用越来越广泛，但是利用红外热像仪对人体腰椎病变进行的研究还不太深入。本文采用红外热像仪G100对人体腰椎部位进行拍摄，通过对红外图片的选取、去噪、增强等一系列的预处理，将红外图像转化为像素序列，采用多尺度熵法对像素序列进行分析并通过熵值曲线来判断是否存在病变以及病变的程度。从红外热图像采集实验、红外热图像的预处理和多尺度熵法对红外图像的处理三方面着手，构建了一种可为临床诊断提供参考依据的人体腰椎检测软件。主要研究内容如下：1)人体腰椎红外图像采集实验通过设定实验参数：实验环境的温度、实验环境的湿度以及红外热像仪的参数选择和性能矫正等，使红外热图像的显示效果最佳。对实验对象即正常样本和病变样本进行多次图像采集。2)红外热图像的分析研究首先选取红外热图像，使腰椎部位充满整个图像；其次采用中值滤波和加权直方图均衡化来去噪和增强图像的有效信息；最后采用基于样本熵的多尺度熵算法，对像素序列进行分析研究。本课题验证了此方法的可行性，并且找到了正常腰椎红外热图像的正常熵值曲线的上下值，当人体腰椎的红外热图像熵值在绝大部分尺度上小于正常熵曲线的下值，就说明该腰椎部位存在病变，并且熵值越小，病变越严重。3)借助MATLAB软件图像处理工具和GUI图形用户界面功能，设计人体腰椎检测应用软件。
【作者】范文会；
【导师】陈书旺；
【作者基本信息】河北科技大学，测试计量技术及仪器，2014，硕士
【关键词】腰椎；红外热图像；中值滤波；加权直方图均衡化；多尺度熵；

【参考文献】
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