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光照变化下的非接触式血氧饱和度检测方法研究
编辑人员丨1个月前
目的:基于成像式光电容积描记(imaging photo plethysmography,IPPG)技术,提出一种在不同光照条件下依然拥有较高准确率的非接触式血氧饱和度检测方法.方法:首先,通过摄像头采集人脸感兴趣区域的图像;其次,使用自适应伽马校正和欧拉视频放大算法对图像进行预处理;再次,将视频信号转化为数字信号,提取IPPG信号,并使用经验小波变换进行滤波去噪;最后,利用二次函数拟合得到血氧饱和度公式,从而计算出血氧饱和度.结果:相较于其他文献算法,该方法具有更强的抗光照变化干扰能力,在不同光照条件下的平均误差均不超过1.5％,最大误差在2％左右,且与指夹式血氧仪的检测结果具有较好的一致性.结论:该方法在不同光照条件下测量血氧饱和度均具有较高的准确率,能够达到实际测量的要求.
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编辑人员丨1个月前
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基于自适应能量偏移场无边缘主动轮廓模型的乳腺肿块分割与分类方法研究
编辑人员丨2023/8/5
目的:为提高乳腺癌检测的精准度和效率,提出了一种基于自适应能量偏移场无边缘主动轮廓模型(AEOF-CV)的乳腺肿块分割与分类方法.方法:首先采用中值滤波、阈值分割及区域连通进行图像预处理,去除图像噪声;然后使用伽马变换及形态学运算相结合的方法进行图像增强;其次,采用AEOF-CV对弱对比度图像提高分割精度,用于乳腺肿块分割,得到感兴趣区域;最后使用不同提取特征方法,结合支持向量机识别感兴趣区域是否有肿块,并对存在肿块的图像判别肿块的良、恶性.结果:实验利用DDSM数据库中350个图像进行测试,实验结果证明,基于AEOF-CV乳腺肿块分割方法可以得到肿块清晰外部轮廓,具有较好的鲁棒性,误分率可达到0.212 0.无肿块样本识别率达到94.57％,恶性肿块识别率为97.91％,良性肿块识别率为96.96％,总识别率达94.00％.结论:基于AEOF-CV的乳腺肿块分割效果较好,误分率相对CV方法降低19.17％,查准率和查全率达到了0.851 9和0.836 5,全局分析性能较好,是乳腺肿块分割的有效方法,可为后续模式识别提供可靠依据.
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编辑人员丨2023/8/5
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一种基于普通摄像头的光线自适应心率检测方法
编辑人员丨2023/8/5
为了在光线不均匀的情况下有效地提取出血液容积脉搏波信号,提出了一种基于普通摄像头的光线自适应心率检测方法.该方法对人脸图像序列进行自适应伽马变换,消除光照等影响;从额头区域提取出脉搏波源信号,经小波滤波处理得到血液容积脉搏波;再经傅里叶变换分析估计出心率.通过Bland-Altman分析,表明该文使用的方法与电子血压计的测量结果具有较好的一致性,且该文使用的自适应伽马变换消除了光照干扰的影响,心率的测量误差明显减小,完全能够满足日常心率监测的要求.
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编辑人员丨2023/8/5
