基于感知哈希算法和深度学习的指甲定位与疾病识别系统

发布时间：2020-10-30 19:49

　　 随着信息技术的不断发展与进步,如何运用这些技术帮助病人或医生快速、高效地进行初步诊断已经成为一个研究热点问题。指甲的生成过程中,会随着人体疾病的变换,也随之发生一些变化。指甲是衡量我们健康指标的一扇窗体,我们可以通过指甲这个窗体的一些变化判断我们当前身体的状态。如果人们可以在患病或身体疲惫的初期,能够通过对指甲的变化进行自我检查并发现问题,就可以提早预防疾病,及时进行疾病的治疗,提醒我们可以通过锻炼和睡眠提升自身的免疫力,从而摆脱疾病的困扰。目前,人工智能技术不断进步、水平不断提升,这为在视频和图像中进行指甲检测和识别的成功奠定了坚实的基础。本课题研究希望通过构造指甲数据库,利用相关图像处理技术和机器学习方法,提出多种指甲疾病检测算法并开发出相关指甲检测系统。通过使用本系统,可以提升人们对于指甲与疾病之间的认识,了解不同指甲所反应的疾病有哪些,在进行指甲检测的同时根据不同病情给予初步的诊疗建议。本系统能够实现在视频中进行指甲检测与识别的系统,不仅能够提升用户体验感,而且也能够对中国医疗诊疗产生深远的意义。下面对具体研究内容进行介绍:(1)为了减少手指上的皮肤对指甲图像检索结果的影响,采用了基于RGB颜色阈值以及光照补偿的综合方法,将指甲周围的皮肤与指甲进行分离处理,提取有用的指甲信息。基于分离出的指甲信息,提出融合HSV颜色空间和感知哈希纹理特征的指甲综合检测方法并开发出相应系统。我们在不同指甲疾病的图像上进行了仿真实验,新提出的方法在一定程度上能够检测出不同指甲疾病并给出指导意见。(2)为了拓广指甲疾病检测方法的应用范围,针对视频和图像中指甲疾病检测问题,本论文首先提出了基于LBP方法的视频和图像指甲定位方法,进而通过设计卷积神经网络指甲疾病检测模型提高指甲疾病检测的准确性。基于深度学习的指甲检测与识别系统可以更加直观、真实的表达指甲信息,在疾病诊断中可以起到辅助作用,具有一定的应用前景。(3)指甲图像相似度匹配过程中,容易存在匹配速度过慢的问题。在本论文中,我们采用多线程技术,将程序中需要执行时间过长的任务转移到的后台去,从而降低匹配时间,提升了系统的检索速度与效率。基于深度学习的指甲检测与识别系统可以方便人们了解指甲与疾病之间的关系,在信息技术辅助的医疗诊断中提供了新形式。
【学位单位】：陕西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：R443;TP18;TP391.41
【部分图文】：

（ａ）?（ｂ）?（ｃ）?（ｄ）?（ｅ）??图１－丨非正常指甲图像??Ｆｉｇ．?１－１?Ｎｏｎ－ｎｏｒｍａｌ?ｎａｉｌｓ??指甲的表象可以作为判断人类身体疾病与否的参考，因此，如何快速有效的??区分和识别出不同指甲疾病是一个值得研宄的课题。目前为止，图像处理技术在??

在人脸识别、图像识别展示了高效的性能并得到广泛应用Ｐ］。目前??的常见的卷积网络结构在数字识别、图像分类和识别任务中都取得了不错的结果。??ＡｌｅｘＮｅｔ的网络结构如图１－２所示共含８层结构，其中有卷积５层、全连接??３层。??时賴??＼Ｊ〇ｆ?４?＼ｊ?Ｉ?ｐｏｏｌｉｎｇ?ｐｏｏｌｉｎｇ??３?、ｉｔ?１??图１－２?ＡｌｅｘＮｅｔ网络结构??Ｆｉｇ．?１－２?ＡｌｅｘＮｅｔ?ｍｏｄｅｌ??本论文的研宄工作希望借助传统图像处理方法和深度学习方法对指甲图像??进行检测和疾病判断，帮助人们提升对指甲与疾病之间关系的认识，为诊疗方面??提供了便利，也对医生的工作效率起到了促进作用。??１．２国内外图像检索研究现状??图像检索技术是从上世纪７０年代提出的，那时的这种技术还只是通过只言??片语的关键词进行搜索的，这称为基于文本的检索技术（Ｔｅｘｔ－ｂａｓｅｄ?Ｉｍａｇｅ??Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ，ＴＢＩＲ）。ＴＢＩＲ是从图像的名称、尺寸、作者等方面进行检索。一般用??户提供一个关键词，以关键词提问的形式进行检索，这样的检索方法是快速高效??的。但是对于未被标签的检索却是无法进行的，图像的标签也由人们的主观意念??所决定

其中在颜色表达上采用彩色直方图与平均色；在纹理表达上采用纹理的粗糙、??对比和方向的综合表达；在形状表达上采用面积、离心率、等组成的形状表达，??形状相似度采用了欧几里德距离来进行计算［２３］。ＱＢＩＣ检索系统如图１－３所示。??Ｕｓａｇ？：?［Ｈ?Ｇｅｔ?ｉｎｆｏ?？?Ｆｉｎｄ?Ｓｉｍｉｌａｒ?Ｃｏｌｏｒ?Ｓｉ?Ｆｍｄ?Ｓｉｍｉｌａｒ?Ｃｏｔｏｆ＊??ＩＢ?Ｆｉｎｄ?Ｓｉｍｉｌａｒ?Ｌａｙｏｕｔ?ＳＢ；?Ｆｉｎｄ?Ｓｉｍｉｌａｒ?Ｔｅｘｔｕｒｅ??Ｍｖｙｗａｒ你；?Ｐｒｗｖｔｏｗ＊?｜?｜??１?ＷＬ?Ｉ?■??ＩＥ?ｉｎ?ＩＥ?編???Ｉ?????图１－３ＱＢＩＣ检索系统??Ｆｉｇ．?１－３?ＱＢＩＣ?ｒｅｔｒｉｅｖａｌ?ｓｙｓｔｅｍ??ＶｉｓｕａｌＳＥＥＫ是由哥伦比亚大学实验室进行幵发研宄的一款检索系统。该系??统是通过ＣＢＩＲ检索网站中的图像。首先要做的是从网站中进行图像采集，建立??一个图像集合库，对待检测目标图像与图像集合库中的各个对象都进行特征分析，??并且对该检测的目标图像与库中图像分别进行相似度匹配。它的特点就是操作简??单以便用户容易使用，支持用户高效率的Ｗｅｂ图像检索并且直接进行下载。??４??
【参考文献】

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本文编号：2862931