虹膜病理特征提取與診斷模型研究.pdf

1、現(xiàn)代計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，導(dǎo)致了計算機在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，以虹膜學(xué)為基礎(chǔ)的計算機輔助虹膜診斷技術(shù)正方興未艾。成熟的計算機技術(shù)，以及飛速發(fā)展的數(shù)字圖像處理、模式識別技術(shù)，為計算機虹膜診斷提供了條件。
　　虹膜作為人體上的一個重要器官，不僅在身份識別中具有重要的作用，在醫(yī)學(xué)診斷方面，虹膜也占有一席之地。西方的虹膜診斷學(xué)(Iridology)己經(jīng)經(jīng)歷了一百多年的發(fā)展，逐漸形成了一套完整的體系。
　　虹膜診斷是利用個體虹膜圖像

2、中發(fā)生變異的細節(jié)結(jié)構(gòu)，如虹膜中出現(xiàn)的坑洞、裂縫、斑塊、線條、密度，通過分析虹膜的這些異常達到疾病診斷的目的。因此，研究基于計算機軟件的虹膜病理特征是實現(xiàn)計算機輔助虹膜診斷的基礎(chǔ)，圖譜知識和覆蓋是診斷關(guān)鍵。
　　本文從虹膜圖像的結(jié)構(gòu)紋理特征入手，在實驗室已成功實現(xiàn)虹膜定位，提取線條特征的基礎(chǔ)上，首先對虹膜圖像的裂縫、斑塊、坑洞、密度等病理特征進行更深入的提取，然后依托虹膜圖譜知識對提取出的病理特征進行逐一診斷，形成病理報表。研究內(nèi)容

3、覆涵以下三個方面：
　　(1)圖像的預(yù)處理。圖像處理是圖像分析的基石，圖像處理的質(zhì)量直接決定特征提取的成功率。圖像去噪和增強，自動閾值，二值化是該部分的主題。
　　(2)圖像特征的提取。虹膜包含六大病理特征：線條、顏色、密度、斑塊、裂縫、坑洞。在實驗室現(xiàn)有的基礎(chǔ)上，本文主要完成密度、斑塊、裂縫、坑洞病理特征的提取：基于分形計盒維數(shù)方法的密度特征提??；基于 K-S距離模型的斑塊特征提取；基于幾何模型的裂縫特征提取；基于反補方法