[发明专利]半侧空间忽略计算机辅助诊疗系统的左右视觉分界线定位方法有效
申请号: | 201410546127.3 | 申请日: | 2014-10-16 |
公开(公告)号: | CN104318265B | 公开(公告)日: | 2017-08-04 |
发明(设计)人: | 栾宽;李金;刘景隆;肖少清;孙小越 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工程大学 |
主分类号: | G06K9/66 | 分类号: | G06K9/66;G06T7/13 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 空间 忽略 计算机辅助 诊疗 系统 左右 视觉 分界线 定位 方法 | ||
技术领域
本发明属于计算机辅助认知康复领域,具体涉及一种半侧空间忽略计算机辅助诊疗系统的左右视觉分界线定位方法。
背景技术
半侧空间忽略是脑损伤后在感觉性输入和运动性输出的密切关系中产生的,患者不能注意到从对侧来的视觉、听觉、触觉的刺激。即使从左侧打招呼,也只能从右侧寻找打招呼的人。这种只能注意右侧的反应,而不注意左侧,是半侧空间忽视的一个特征。半侧空间忽视是从范围很广的感觉形态的输入和运动性或者言语性反应的关联中,产生的空间性偏差的一种病态。患者对这种病态漠不关心,也是其另一特征。半侧空间忽视基本上是右侧半球损伤所致的左侧空间特有的忽视,故也叫左侧忽视。
进行正确的神经行为或认知测试是对半侧空间忽略患者予以正确诊断与康复治疗的关键。以往主要通过纸笔测验来完成。由于采用的方法及实验条件的不同,难以避免测试过程中的系统误差,很难进行横向比较。利用逻辑运算严格、标准统一、通用的计算机软件进行临床科研和教学工作已是一种必然的趋势。采用计算机软件技术对半侧空间忽略患者进行测试和训练使神经行为测量更加客观、规范、定量化,全部测试由计算机过程控制从而消除了由于主试者引入的系统误差;每次测试由计算机自动生成测试项目,使同一受试者前、后重复测验得以实现,使测量训练更加规范化、程序化和定量化,能提高认知能力测量的可信度和认知训练的有效性。
早在二十世纪70年代日美等发达国家就开始尝试将认知评估量表电脑化成为电脑认知评估系统。80年代后随着计算机技术的飞速发展及电脑的普及,计算机认知训练系统在欧美相继开发成功。90年已经有大量电脑多媒体软件产品进行电脑辅助训练治疗,其中一些软件涉及各种原因引起的认知障碍,针对各类认知障碍患者进行个体化训练,得到较理想效果。
虽然利用计算机辅助诊断治疗认知障碍有诸多优点,但软件系统无法满足临床及患者的需求仍然是其未能广泛应用的重要因素。目前,计算机辅助诊断治疗软件系统主要的类型有虚拟现实系统,机器人辅助系统和计算机图形图像显示系统等。虚拟现实系统是当前最新的计算机辅助系统。但这些方法受当前虚拟现实技术发展的限制,硬件设备昂贵,患者需要佩戴专用头盔或眼镜,不适用于临床或家庭的使用。机器人辅助系统目前主要用于治疗,无法用于准确测试,由于技术不成熟不能广泛应用到临床。作为最成熟的诊断治疗方法,计算机图形图像显示系统能够利用计算机软件模拟经典的纸笔测试实验,使测试训练更加规范化、程序化和定量化。通常,计算机屏幕作为显示目标的白纸,而屏幕上的图形图像相当于纸上画的测试内容。为了达到准确测试的目的,被测者的左右视觉分界线应始终对准屏幕左右区域的分界处(本文称为屏幕中间)。因此,被测者双眼与计算机屏幕的相对位置将直接影响到测试结果的正确性。目前的测试环节需要人工调节和监测被测者视觉分界线的位置,很难保证测试过程中被测者的身体活动对视觉分界线的位置产生偏移,从而影响测试结果。
针对上述问题,本发明使用普通的摄像头安装到测试屏幕正上方,通过摄像头对被测者双眼进行定位跟踪,依据双眼的图像特征,结合图像处理技术,自动、实时地判定被测者的视觉分界线是否位于屏幕中间。在测试过程中,被测者的视觉分界线始终通过运行在后台的定位程序进行捕获,如果视觉分界线超出预定的屏幕中间区域,则给出提示并暂停测试,直至视觉分界线返回到屏幕中间区域内。该方法仅利用安装有摄像头的普通计算机就能快速、简便地集成到半侧空间忽略计算机辅助系统中,以提高系统的准确性、易用性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种提高半侧空间忽略计算机辅助系统测试的准确率和自动化水平的半侧空间忽略计算机辅助诊疗系统的左右视觉分界线定位方法。
本发明的目的是这样实现的:
(1)预处理
(1.1)读入一幅摄像头图像;
(1.2)将彩色图像转换为灰度图像,各个像素的RGB三个分量通过计算对应的灰度值
Gray=R*0.299+G*0.587+B*0.114
(2)人脸检测
(2.1)选择一个训练样本集来生成一个人脸检测器,训练样本集使用MITEx人脸数据库,从数据库的图片中提取出Haar特征,依据Adaboost算法从特征中筛选出有效的人脸特征,得到人脸检测器;
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