基于Top-Hat变换的OSAHS早期病理图像分析

摘要

本课题来源于黑龙江省教育厅科学技术研究项目。
　　阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome，OSAHS)是一种患病率较高的口腔疾病，严重影响着人们的睡眠质量和身体健康。目前，医生主要是利用电子喉镜仪来观测口腔，通过肉眼观察进行诊断，这样不但会造成诊断量的增加，也会使误诊率大幅上升。所以本文利用图像处理的方法对OSAHS早期病理图像进行处理分析，准确地提取出感兴趣区域的边缘，进而算出相关医学参数。
　　本文通过对几种常见算子的对比分析，选择Top-Hat算子处理OSAHS早期病理图像，并对Top-Hat算子进行改进，采用了多方向、多尺度的综合型Top-Hat算子。然后依次介绍了图像的采集与分析、图像的预处理、对比度的增强、边缘分割、图像的填充以及面积的计算并简述了OSAHS疾病的诊断流程。最后，通过对大量的OSAHS早期病理图像进行处理，得出综合型Top-Hat算子更具优势，能更清晰地提取图像的边缘，并且有很好的闭合度。
　　本文以口腔、咽喉声带处、鼻道内部图像的处理为例，利用不同尺度、不同方向的Top-Hat算子处理OSAHS早期病理图像，增强图像对比度。在对比度增强运算中逐次加入原灰度图像，避免丢失原图像信息。同时，为了更好地达到增强感兴趣区域与背景区域对比度的目的，可重复执行Top-Hat运算，增强感兴趣区域的边缘信息，进而利用形态学梯度提取边缘信息。实验证明，该方法能更全面地保持图像细节，使图像的边缘信息更准确，图像的边缘闭合度均值可达到97.67％。为后期精准地计算OSAHS早期病理图像的相关医学参数，实现医学电子诊断打下坚实的基础，具有很好的实用性。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第1章 绪论

1.1课题研究的背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3本文的研究内容

1.4本文的结构

第2章 数学形态学应用研究

2.1数学形态学

2.2几种常见算子的分析

2.3 Top-Hat算法的研究

2.4本章小结

第3章 OSAHS早期病理图像的处理

3.1 OSAHS早期病理图像的采集

3.2 OSAHS早期病理图像的特征分析

3.3 OSAHS早期病理图像的处理

3.4 OSAHS疾病的诊断过程

3.5本章小结

第4章 OSAHS早期病理图像的处理结果分析

4.1 Top-Hat算子对OSAHS早期病理图像的处理

4.2 Top-Hat算子与常见算子处理结果的对比分析

4.3本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文

致谢