基于眼震影像的多方向上眼震信號提取方法

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及視頻影像分析及數字圖像處理領(lǐng)域，特別涉及一種以眼震影像為對象，對其進(jìn)行視頻解碼、圖像分割、特征提取、特征編碼和模板匹配，獲取眼震視頻中的水平性眼震、垂直性眼震和旋轉性眼震的提取和分析方法。

背景技術(shù)

眼震，又稱(chēng)眼球震顫(Nystagmus)，是一種不受意念控制的眼球節律性運動(dòng)，前庭性眼震由交替出現的慢相和快相運動(dòng)組成。眼震癥狀與中樞神經(jīng)系統疾病有著(zhù)密切的關(guān)聯(lián)，例如老年癡呆、癲癇、腦腫瘤、前庭周?chē)∽?、中樞性病?/font>(包括腦干、小腦病變)、眩暈癥和某些眼病。因此，通過(guò)觀(guān)察眼震可以了解以上疾病的病變情況，甚至可以作為診斷眩暈癥和前庭病變的主要依據。眼震按方向分為水平性眼震、垂直性眼震和旋轉性眼震。

目前對于眼震的檢查，除了裸眼觀(guān)測外，最主要技術(shù)為眼震電圖檢測法，通過(guò)在眼球兩側放置電極，采集眼球運動(dòng)產(chǎn)生的生物電信號，通過(guò)信號放大器的作用放大該信號，再以圖形的方式表示出來(lái)，這就是眼震電圖(ElectroNystagmoGraphy,ENG)。眼震電圖檢測法可定量分析眼睜、閉眼時(shí)的眼震頻率和眼震振幅，在臨床檢查中起到了重要的作用。但是在試驗中，不同人的角膜視網(wǎng)膜電位常常不同，甚至同一個(gè)人在不同時(shí)間或不同情緒的情況下也表現不同，所以每次檢測時(shí)都需要定標且容易受病人情緒的干擾。另外由于表示眼震的生物電信號極其微弱，放大器大約需要放大2萬(wàn)倍才能檢測出明顯的信號，其他生物信號的干擾或者環(huán)境中的電磁信號污染均可對檢測結果造成影響。另一個(gè)局限性是目前該技術(shù)只能檢測水平性眼震和垂直性眼震，無(wú)法檢測旋轉性眼震。而旋轉性眼震是眩暈癥和前庭病變的主要臨床病征。此外，眼震電圖檢測對于設備和環(huán)境要求很高，且設備價(jià)格高昂、不易普及，目前國內僅在大型醫院中使用。

眼震視圖檢測法(VideoNystagmoGraphy,VNG)由于檢測方便、成本低廉且不受到病人主觀(guān)情緒因素和環(huán)境電磁信號的干擾，逐漸受到國內外醫學(xué)機構的重視。VNG系統采用紅外線(xiàn)照明和高速攝像頭進(jìn)行眼震影像的采集，通過(guò)觀(guān)察和分析眼震影像來(lái)獲得水平性眼震、垂直性眼震和旋轉性眼震。但是對于VNG的相應研究還非常少，臨床上還是基本上依靠肉眼觀(guān)察眼震影像來(lái)進(jìn)行診斷，未能有可靠的自動(dòng)化眼震分析和提取技術(shù)得以普及，主要由以下因素造成：(1)影像復雜。采集過(guò)程中的外界因素如光照強度、攝像頭位置和個(gè)體本身的行為特征如眼球轉動(dòng)、眼瞼覆蓋、眨眼、閉眼等均反應在采集到眼震影像中。而眼震電圖中沒(méi)有存在如此復雜的信號；(2)成像畸變。攝像頭通過(guò)光學(xué)系統將物體投影到平面感光元件上從而獲得影像。而人體的眼球是由角膜、鞏膜、虹膜、晶狀體、玻璃體等組織構成的復雜類(lèi)球形的器官。采集過(guò)程中，三維的眼球信息投影到二維的感光元件上造成信息的截取和丟失。常見(jiàn)的問(wèn)題有：A.眼球的旋轉引起的眼球光學(xué)主軸與攝像頭光學(xué)主軸不共線(xiàn)形成投影畸變；B.攝像頭光學(xué)主軸不過(guò)眼球的幾何中心形成的離軸畸變。處理影像過(guò)程中必須采用適應性較好的模型才能避免以上畸變對檢測的影響。(3)研究很少。目前國內外對于眼震影像的分析還處于起步階段，研究成果基本上是應用現有虹膜識別系統中的虹膜分割和提取的技術(shù)，而由于在采集過(guò)程中虹膜識別系統對人眼的行為具有高度約束，且采集的過(guò)程持續時(shí)間很短。故能避免影像出現(1，2)中所提出的干擾因素，但是眼震視圖檢測中則無(wú)法避免?，F有的虹膜分割技術(shù)采用的道格曼(Daugman)微積分算子、霍夫變換(Hough)、主動(dòng)輪廓模型(ActiveContour)等方法均在復雜的眼球影像上表現較差，造成系統魯棒性較差，特別是有畸變發(fā)生時(shí)，故目前未獲大量應用，主要還是依賴(lài)醫師主觀(guān)判斷。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的是針對現有眼震視圖檢測法中應用的眼震分析和提取方法的不足，結合機器學(xué)習、圖像分割、特征提取和模式識別技術(shù)，提出了一種基于眼震影像的多方向上眼震信號提取方法。該方法可以從復雜眼震影像中分割瞳孔和虹膜，并進(jìn)行特征提取、編碼和匹配，提取三個(gè)方向上的眼震信息，并以眼震曲線(xiàn)圖的方式展現在計算機屏幕上，提供醫學(xué)上有益的參考信息。

技術(shù)負責人： 屈志毅 信息科學(xué)與工程學(xué)院