便携式视频眼震电仪及辅助诊断系统的研究与实现

摘要

视频眼震电图（Video-Nystagmogragh，VNG）是目前世界上最先进的前庭系统功能检查设备之一，其主要是为医生对前庭功能病变做出客观的检测结果。就目前而言，大多数视频眼震电仪是从国外进口的，造价比较昂贵，只有大型医院有能力配备该设备，这样不仅不利于推广，而且通用性不强，难以满足广大患者的检查需求。因此，本文采用了一种基于软硬件协同设计技术，通过无线通信技术和图像跟踪等技术，自行开发设计了一种新型的便携式视频眼震电仪及辅助诊断系统。该系统主要是由眼震视频采集设备和眼震视频分析App两部分组成。 本文结合目前视频眼震电仪的最新发展趋势以及对便携式视频眼震电仪及辅助诊断系统的设计需求，提出了便携式视频眼震电仪及辅助诊断系统的总体设计方案。主要研究内容如下： 1）搭建了嵌入式硬件开发平台。通过对系统整体结构的分析，利用MT7628AN作为核心处理器的硬件开发平台，并结合嵌入式OpenWrt路由器操作系统的软件开发平台，同时利用双目红外摄像头、搭载MJPEG-Streamer视频流服务器软件和无线通信技术，以实现眼震视频的采集、压缩编码及无线网络传输等功能，对于整个系统的小型化、便携化有重大的意义。 2）完成了移动端App的设计与实现。基于对目前各种移动操作系统优缺点进行了详细分析研究后，本文以当下最为流行的Android手机操作系统作为研究平台，开发了一款眼震视频分析App。该App是基于超文本传输协议（HyperText Transfer Protocol，HTTP）通讯，利用无线网络从眼震视频采集设备中获取实时眼震视频流数据，并对其数据进行了分析和研究。首先，对该视频流的每一帧图像都进行形态学图像预处理，减少图像信息的复杂度，使检测的准确率得到提高。然后，利用图像增强和图像分割算法进行特征提取，以获得感兴趣区域——瞳孔中心，随之再定位瞳孔位置，记录眼动轨迹数据。最后，利用眼震视频分析App实现实时播放追踪眼动视频，并结合眼球的运动轨迹来判定，是否是由前庭性疾病引起的不自主运动造成的眩晕。 3）进行了前庭性眩晕的筛查实验。将该研究实际应用于前庭性病变引发的眩晕实验中，经过对比实验结果数据，验证了便携式视频眼震电仪及辅助诊断系统的稳定性和可靠性以及相关检测算法（眼动跟踪算法和疾病诊断算法）的准确性。

目录

声明

1 绪论

1.1 课题背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.2.3 眼震在前庭中的应用进展

1.3 本文研究内容及结构安排

2 便携式视频眼震电仪及辅助诊断系统的总体设计

2.1 已有系统的缺点

2.2 系统需求分析

2.2.1 功能需求

2.2.2 性能需求

2.2.3 系统功能说明

2.3 系统总体设计方案

2.4 关键技术及应用

2.4.1 嵌入式OpenWrt及Android操作系统

2.4.2 瞳孔跟踪技术

2.4.3 前庭性眩晕自动辅助诊断技术

2.5 本章小结

3 便携式视频眼震电仪辅助诊断系统的实现

3.1 基于OpenWrt操作系统的硬件平台

3.1.1 OpenWrt系统的开发

3.1.2 视频采集模块

3.1.3 视频处理

3.1.4 无线传输

3.2 移动终端App的设计与实现

3.2.1 Android整体设计

3.2.2 Android开发环境的搭建

3.2.3 调试设备

3.2.4 App界面设计

3.2.5 App功能实现

3.3 本章小结

4 瞳孔定位跟踪算法研究

4.1 视频眼震图像的预处理方法

4.1.1 图像噪声的消除

4.1.2 图像的增强与分割

4.2 瞳孔中心定位及跟踪

4.2.1 瞳孔中心的提取

4.2.2 瞳孔跟踪

4.3 本章小结

5 辅助诊断的研究与实现

5.1 前庭性眩晕辅助诊断方法

5.1.1 前庭性眩晕的临床诊断方法

5.1.2 前庭性眩晕辅助诊断方法

5.2 α稳定分布噪声下的信号估计

5.3 实验结果

5.4 本章小结

结论

参 考 文 献

致谢

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