[发明专利]一种人体微循环血流速度检测的方法及系统

说明书

本发明公开了一种人体微循环血流速度检测的方法及系统，所述方法包括以下步骤：对甲襞微循环视频图像进行去抖动运算，得到稳定的视频图像序列V；采用高斯混合模型对视频图像序列V进行背景建模；对每一帧图像中的血管进行分割得到血管的轮廓和中线；采用背景差分法对血管中的运动目标进行检测跟踪，计算得到运动目标的位置并生成运动轨迹图；对运动轨迹图进行投影计算得到运动目标的速度。本发明将背景差分和投影的方法应用于人体微循环血流速度检测，能够快速准确地实现对微循环血流速度的检测，对于一些疾病的临床诊断具有重要的参考价值和辅助诊断作用，对于人体健康状况的检测和判断用药的疗效等方面也极具价值。

技术领域

本发明涉及一种人体微循环血流速度检测的方法及系统，属于人工智能技术领域。

背景技术

近年来，随着中西医对心血管疾病研究工作的深入，不少医疗系统对微循环的研究日趋重视，特别是许多祖国医学中的中药，在临床中，对治疗心血管疾病有着显著的作用，但对其机理并不清楚，也无法相互比较其药物效果的优异。对于人体微循环的研究，主要是研究微循环形态参数的测量，比如毛细血管密度、毛细血管中的血流速度、细胞聚集程度等。其中微循环中的血流速度是一项直观而且重要的参数指标。

微循环血流速度测量方法主要有两种，一种是通过多普勒分析仪进行测定，另外一种是对微循环的视频进行分析计算。其中，多普勒分析仪的方法是使用麻烦，成本太高，一台多普勒分析仪造价几十万。于是，通过视频分析的方法得到了更多人的研究，该方法也得到了长足的发展。目前视频分析主要的研究方法包括空间相关法、光流法、粒子图像测速法以及基于时空图的方法。

空间相关方法通过搜索最大互相关系数得到在视频序列中区域窗口位置的移动距离，瞬时速度即为空间位移除以视频序列的间隔时间的结果，但空间相关方法无法适用于视频噪声较大的情况，而且区域窗口的大小以及形状难以确定。光流法被用于估算X，Y方向的流速，但它的假设条件难以满足，即连续帧图像像素在小范围内亮度保持不变，因此光流法更适用于高帧频，高分辨率的视频图像。粒子图像测速法主要是通过测量流体中加入的示踪粒子在两次经过某一特定平面期间的位移来计算流速，但粒子图像测速法对设备的要求高且需要较高时空分辨率。近年来，一种基于ST图的方法逐渐被应用于血流速度的定量测量。ST图是时空图的缩写，该方法的思想是将细胞的运动轨迹映射到二维时空图中，将基于视频的流速测量转换为对ST图中轨迹的方向测量。但是，该方法在计算ST图的时候，计算量较大，实时性略显不足。

发明内容

针对以上方法存在的不足，本发明提出了一种人体微循环血流速度检测的方法，能够快速准确地实现对微循环血流速度的检测，对于一些疾病的临床诊断具有重要的参考价值和辅助诊断作用，对于人体健康状况的检测和判断用药的疗效等方面也极具价值。

本发明解决其技术问题采取的技术方案是：

一方面，本发明实施例提供的一种人体微循环血流速度检测的方法，包括以下步骤：

步骤1：对甲襞微循环视频图像进行去抖动运算，得到稳定的视频图像序列V；

步骤2：采用高斯混合模型对视频图像序列V进行背景建模；

步骤3：对每一帧图像中的血管进行分割，得到血管的轮廓和中线；

步骤4：采用背景差分法对血管中的运动目标进行检测跟踪，计算得到运动目标的位置，并据此生成运动轨迹图；

步骤5：对运动目标的运动轨迹图进行投影，计算得到运动目标的速度。

作为本实施例一种可能的实现方式，在步骤1中，对甲襞微循环视频图像做去抖动，得到稳定的视频图像序列V的过程包括以下步骤：

步骤11：通过显微相机获取无名指甲襞微循环的视频影像文件；

步骤12，甲襞微循环视频每一帧图像G(x,y)利用公式(1.1)进行灰度化得到图像g(x,y)；