工科背景下数字图像处理创新实践项目研究——以“基于IPPG的心率估计算法”为例

针对当前数字图像处理实验教学内容存在的问题,结合新工科专业建设背景与人才培养要求,探索数字图像处理课程创新型实践教学模式,以基于IPPG的心率估计算法为例构建创新实践教学项目。以心率估计算法为例,基于传统数字图像处理技术,融合综合型实践教学内容,重构数字图像处理实验教学课程体系,以综合性创新性研究项目驱动知识、理论、创新和综合能力的深度融合,为培养新工科创新人才提供支撑。

基于IPPG的非接触式皮肤血液灌注成像

临床上采用的皮肤血液灌注成像技术存在速度慢、成本高、只能测量皮肤表面特定位置处的血液灌注信息等问题。为解决上述问题,提出了一种基于成像式光电容积描记技术(IPPG)的皮肤血液灌注成像方法。首先,利用LucasKanade光流法对图像序列进行特征点动态跟踪,通过仿射变换对图像进行校正,减少运动伪影,改善IPPG信号质量。然后,采用滑动窗口遍历图像,获取各个窗口空间像素平均信号与整张图像空间像素平均信号的斯皮尔曼相关系数,并进行相关性地形图成像,以获取皮肤血液灌注分布图像。实验结果表明,所提皮肤血液灌注成像方法的正确率为81.82%,且整体成像质量和正确性优于其他已有方法。除此之外,所提方法在人体表皮最厚的四肢区域依然适用,表明其具有广泛的适用性。