發(fā)布時間：2020-11-18 17:23

　　 新生兒患有癲癇,并不懂怎樣正確表達自己的癥狀,只能由家人和醫(yī)生去觀察,去判斷。新生兒癲癇傳統(tǒng)檢測分為腦電圖檢測和運動檢測,它們非常耗時,費用昂貴,是限制性和侵入式的,新生兒存在感染的風(fēng)險。我們采用視頻檢測,通過智能手機獲取新生兒運動視頻,然后處理視頻信號,檢測不尋常運動。視頻檢測準確、快速、低費用,是非接觸、非限制性和非侵入性的,而且對新生兒不會引起皮膚相關(guān)并發(fā)癥,身體運動也沒有受到限制,彌補了傳統(tǒng)檢測的缺陷,是檢測新生兒癲癇的最佳選擇。本研究主要針對陣攣性癲癇,其發(fā)作的特征是身體各部分的周期性往復(fù)運動,因此,通過檢測身體各部分運動的周期性,就可以判斷新生兒是否患有癲癇。研究采用感知哈希法提取出關(guān)鍵幀序列以去除冗余信息;采用背景差分法和自動閾值法將目標和背景分離開來;使用幀間差分法和平坦圓盤元素去除噪聲和不動部分;使用三種方法進行周期性檢測,分別是平均亮度信號提取法、黑色像素點數(shù)統(tǒng)計法和質(zhì)心坐標提取法,通過對比,選擇黑色像素點數(shù)統(tǒng)計法和平均亮度信號提取法二者結(jié)合的方法作為論文周期性檢測方法;最后,采用現(xiàn)實新生兒視頻進行檢測驗證。特點:使用感知哈希法提取關(guān)鍵幀,改進了傳統(tǒng)感知哈希法,確定了理想閾值,去除了冗余信息,提高了檢測效率;使用形態(tài)學(xué)法中平坦圓盤元素閉運算提取運動部分,更加精確;改進了傳統(tǒng)的彩色圖像平均亮度信號提取法,提出了灰度圖像平均亮度信號提取法,更簡單,周期性檢測效果更明顯;提出了黑色像素點數(shù)統(tǒng)計法;最后將3種周期性檢測算法運用到現(xiàn)實新生兒癲癇檢測中,繪出了相關(guān)曲線,更直觀地判斷出新生兒是否患有癲癇。
【學(xué)位單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：R742.1;TP391.41
【部分圖文】：

圖2.1分出的彩色幀

圖2.2分出的灰度幀

感知哈希法提取的關(guān)鍵幀數(shù)
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本文編號：2888982