基于光流差异特征的面瘫分级综合评估方法

发布时间：2021-09-01 13:17

　　面瘫是一种常见的面部疾病,不仅影响患者的身心健康,而且还影响患者的社交活动。而如果面瘫能够及早发现,及时治疗,治疗措施得当,患者就较容易恢复。反之,则会延误疾病的治疗。面瘫的诊断分级为合适治疗方案的制定提供可靠的依据。现有的面瘫分级评估主要关注整体面部状态信息或者外部轮廓信息,关注信息较为单一,忽略面部运动的动态信息,导致分级评估的准确率较低。为此,本文提出一种基于光流差异特征的面瘫分级综合评估方法。该方法兼顾面部状态变化信息以及纹理变化信息,利用光流特征的差异,并考虑面部运动特征;此外,针对不同的面部动作,关注对应的面部区域。最后,综合基于图像和视频数据的面瘫分级评估结果得到最终的评估结果。基于图像数据的面瘫分级评估,方法首先选择面部表情中性状态（无任何表情）和面部表情最大状态的图像数据,进行归一化处理,人脸检测和区域划分等预处理工作。然后提取对应面部及相关区域的光流特征,以及人脸两侧相关区域光流特征之间的差异特征,并利用支持向量机完成面瘫分级评估。对于面瘫的视频数据,提取面部运动时不同区域的光流信息,依据面部运动的对称性计算面部运动左右脸的光流差异特征,基于这些特征进行面瘫分级评估... 

【文章来源】：西北大学陕西省 211工程院校

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

AAM模型（1）样本选取与标定

1.5倍频程， 2.5。图 3 是 3 尺度、4 个方向下 Gabor 滤波器的实部变化的效果。图3 Gabor特征图从图 3 中可以发现 Gabor 滤波器有明显的方向选择性，空间局部性和空间频率特性。Gabor 滤波器通过与振荡方向垂直边缘产生强烈响应捕获不同频率，不同方向下图像边缘及局部显著特征，有利于人脸尺度、姿态的特征匹配特性。人脸眼睛区域经过 Gabor 小波变换后人脸特征图如图 4 所示。

图4人脸原图和经过Gabor提取后的图片该方法利用 Gabor 提取特征判断疑似面瘫患者的等级评估方法步骤：首先面瘫健康区域镜像处理，令面瘫患者的健康与患病相应区域在同一个方向，以便它们相似度的计算；其次对患者健康区域与患病区域的 3 方向 4 尺度的 Gabor 特征采CA 降维，计算 Gabor 特征间的角度距离，最后级联成一个 40 维的特征向量，然特征向量和标注输入 SVM 进行训练，利用 SVM 训练模型，使用测试数据测试效果。2.6.2 局部二值模式任红洋结合 Gabor 特征和 LBP 特征进行面瘫的定量评估[23]。使用静态图像作据时，采用 LBP 旋转不变性、灰度不变性和对光照的变化鲁棒性的特点可以减像在定位、光照、阴影和本身不对称方面对外部光照的敏感程度[53,54]。本文提出瘫严重程度算法中加入 LBP，图像经过 LBP 处理以后为了减少图像噪声和冗余

【参考文献】：
期刊论文
[1]改进各向异性扩散模型在图像滤波去噪中的应用[J]. 张长胜,冯广,刘子裕,李川,钱斌.  传感器与微系统. 2017(04)
[2]基于红外热像LBP的面瘫客观评估方法[J]. 刘旭龙,洪文学,张涛,吴振英.  生物医学工程学杂志. 2013(01)
[3]基于Gabor小波变换与分块PCA的人脸识别[J]. 王宪,陆友桃,宋书林,平雪良,许腾.  计算机工程与应用. 2012(03)
[4]直方图均衡化在数字图像处理中的应用[J]. 李楠,刘永强,韩国华.  甘肃科技. 2010(18)
[5]计算机临床量化面神经功能评价系统的应用研究[J]. 蔡志刚,俞光岩,王勇,施晓健,胡晓宏.  中华口腔医学杂志. 2001(06)

硕士论文
[1]基于光流算法的运动目标检测应用研究[D]. 张艳艳.西安石油大学 2018
[2]基于内容和时空特征的面瘫程度定量评价的鉴别研究[D]. 任红洋.中南林业科技大学 2017
[3]用于面瘫客观评估的结构对称性量化研究[D]. 国哲骁.深圳大学 2016
[4]基于视频的运动目标检测与跟踪研究[D]. 袁宝红.安徽大学 2014
[5]基于AAM的面神经运动功能评价方法研究[D]. 王倩倩.中国海洋大学 2012
[6]基于关键点和区域分块的面神经功能评价方法研究[D]. 马丽晶.中国海洋大学 2009
[7]面瘫患者面部运动功能自动分级方法研究[D]. 林杨.中国海洋大学 2008



本文编号：3377046