[发明专利]一种眼震位移矢量的统计分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及图形信息的统计分析方法，特别涉及一种以眼震位移统计图为对象，对其能量谱进行主分量分析，获取中间信息形态的眼震医学特征提取与分析方法。

背景技术

眼球震颤(Nystagmus)，简称眼震，是一种不自主的、有节律性的、往返摆动的眼球运动，常由视觉系统、眼外肌、内耳迷路及中枢神经系统的疾病引起。眼震症状与老年痴呆、帕金森综合症、癫痫、内耳与中枢神经疾病、眩晕症、平衡功能障碍等症状有着密切关系。在临床上由于神经类疾病缺乏科学的参考依据，往往被定位为疑难病症，主要取决于医生的主观判断，影响了对患者的有效治疗。近年来随着医学专家对眼震症状的深入研究，眼震检查方法为神经性疾病的治疗提供了一种新的参考信息，其主要意义在于：针对眼震疾病本身，通过对眼震的轨迹跟踪与信号分析，获取病理数据，作为医学上的有用信息。

对眼震的检查，主要采用视觉电生理和眼震电图(Electronystagmogram)分析方法。其中眼震电图描记法(Electronystagmography，ENG)采用传感器电极，通过采集眼球运动产生的电位差得到眼震电图，可以显示震频、震幅和震强，还可以显示有无休息眼位及其位置，眼震方向和类型，在临床检查中发挥了重要作用。但是，ENG试验有其固有缺陷：首先，不能检测旋转型眼震；其次，易受诸多外界因素影响，患者近期所服药物、测试期间的觉醒状态、其它生物信号干扰以及操作者的经验等均可影响检测结果的准确性；再次，电极性能及稳定性影响信号的采集，有学者曾经总结眼震电图所出现的故障95％是电极问题；此外，眼震电图检查内容繁琐，价格昂贵，目前国内仅在大医院中使用。

为有效抑制电磁场干扰，提高眼震检查的准确性与可靠性，国内外医学机构已逐渐应用视频眼震图(videonystagmography，VNG)分析系统。该系统淘汰了原有的电极，采用红外视频技术实时观察和记录分析各种眼震影像，不受任何电磁干扰和介质影响采集精度高，信号稳定。通过VNG可直观地从显示器观察到水平、垂直和旋转型眼震，计算出旋转型眼震的角度及角速度，为眼震在图像上的特征提供全新的信息。

随着视频成像与图像处理技术的进步，VNG已逐渐取代ENG应用到眼震的评测过程中。然而对VNG系统的研究还非常薄弱，除了应用ENG系统的已有成果外，主要集中在提取视频眼震图的直观时域和空域信息进行分析，存在主要问题：(1)眼震的时-空特性不足以充分反应各种疾病的病理特性及成因，注重对眼震现象直观参数的分析将忽略重要的微观信息，而这些信息极有可能蕴涵了重要的病理特性；(2)现有研究方法没有分析眼震能量分布特性，限制了医学特征的提取，从而失去一些重要的参考信息；(3)没有充分利用现有先进的目标分类与模式识别技术，针对眼震的病理分析与判别方法作深入、系统研究，造成系统鲁棒性差，操作不便，过分依赖医师的主观判断。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，集合数学理论、信号分析理论、目标检测和模式识别技术，提供一种眼震位移矢量的统计分析方法可以对眼震信号进行综合处理和系统研究。在眼震视频图像基础上，针对眼震位移统计图进行能量谱分析，提取其显性和隐性的信息特征，并以直观友好的图形界面方式显示在计算机屏幕上，提供出医学上有益的参考信息。

本发明涉及包含以下步骤：

a)对眼震视频图像中的眼球定位：将在850nm红外光源照射下获得的眼球视频图像按帧进行中值滤波消除噪点，然后进行腐蚀运算，并将每帧腐蚀前的图像与腐蚀图像求差，得到瞳孔轮廓线，采用可变形圆形模板对上述瞳孔轮廓线进行检测，并用圆心坐标作为眼球的位置(x_i，y_i)并记录；上述眼震视频信号图像，可以由安装在PC机上的图像采集卡及所带SDK开发包获取。见图2。

b)位移统计图：将记录的上述眼球位置进行逐帧差分运算，得到若干个1/25秒等时间间隔的位移矢量(μ_i，v_i)，

μ_i＝x_i-x_i-1    v_i＝y_i-y_i-1     i为帧序号

由于视频采集帧率(每秒25帧)远高于眼震频率(每分钟100-300次)，而且帧间时间间隔固定，采用位置差分方式不会丢失眼震信息，而且有利于刻画眼震的细节，便于区分快相和慢相眼震特征。