CN103099622B - 一种基于图像的身体稳定性评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明是一种基于图像的身体稳定性评价方法及装置，它包括以下步骤：1）设定标记：对患者待测量部位进行标记设定；2）图像采集：对患者特定部位运动状态连续图像的采集；3）图像处理：对各图像中反映运动状态的特征点的位置提取；4）数据分析：对特征点进行处理和分析；图像采集单元，用于连续记录患者标记部位运动状态的图像序列；图像获取和控制单元，用于动态采集的图像数据并实现图像数据的保存；图像处理单元，用于实现连续图像数据中反映运动状态的特征点的位置提取；数据分析单元，用于分析患者特定部位的运动状态，本发明具有无创测量，使用方便，成本低、结构简单等优点，可用于神经系统疾病的早期辅助诊断。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于图像的身体稳定性评价方法及装置。
背景技术
身体稳定性：正常人体具有维持躯体或肢体平稳的能力。躯体或肢体平稳性受神经系统的控制和调节。而在多种病理状态下，机体控制躯体或肢体平稳的能力下降，表现为躯体晃动、肢体震颤，严重者手不能持物，甚至不能站立。既往评价躯体晃动和肢体震颤依靠肉眼的观察。这一方法的主观性太强，因而明显影响到评价的精确性和客观性。至今缺乏一种简便和可靠的检查方法。
导致身体稳定性降低的疾病：
1.帕金森症：帕金森症的早期表现为肢体和躯体的震颤。是中老年人最常见的中枢神经系统变性疾病。早期典型表现之一为出静止性震颤，如帕金森患者表现出频率5Hz（3~8Hz），的静止性震颤，并多出现在手，下肢，口及头部；
2.小脑疾病：主要表现为平衡失调，导致肢体和躯体稳定性降低；
3.甲状腺机能亢进：可以表现为肢体和躯体的细微震颤；
4.瘫痪肢体：肢体和躯体的细微震颤的功能缺陷；
虽然上述疾病有各自的诊断方法，如影像学检测方法：脑CT、MRI，可以发现一些解剖学的变化，从而得出诊断。也可以检测一些化学物质来评价，如帕金森症可通过脑脊液中DA的最终代谢产物高香草酸（HVA）检测。但是，一些患者不存在脑的影像学改变。尤其是在早期病变阶段。因此，身体稳定性评价系统的应用可以早期发现疾病的线索，也利于对早期身体稳定性失常患者的辅助诊断。
身体稳定性评价系统的应用范围：1.神经系统疾病的早期辅助诊断方法；2.肢体稳定性评价：一些工种和职业需要高度的肢体的稳定性，如精细手术者，射击等。该系统可以用以评价有关从业人员的肢体稳定性；也可以用以评价训练效果。
发明内容
本发明的目的在于提供了一种基于图像的身体稳定性评价方法及装置，它具有实现身体稳定性评价的非接触式测量及辅助诊断，尤其适用于对早期身体稳定性失常患者的辅助诊断的优点。
本发明是这样来实现的，一种基于图像的身体稳定性评价方法及装置，通过固定一个标记在患者被测量部位，被测量部位的运动将带动标记发生运动，固定图像采集单元，并由与图像采集单元相连的计算机采集并保存标记的动态图像。由图像处理单元实现图像序列的数据处理，得出标记在各图中的坐标位置，以连续的坐标点位置作为关键节点，将其插值成一条曲线，并以此还原被测部位的运动轨迹。该方法的主要步骤包括：
设定标记：对患者待测量部位进行标记设定，并保证标记的运动和被测量部位的运动一致，同时标记的形状、颜色、位置应便于进行图像的采集和数据的处理。如标记可以为一个与测量部位颜色差异明显的圆点也可为其他类似图案或结构，使得成像后标记图案明显；
图像采集：对患者特定部位运动状态连续图像的采集，图像的采集由数据采集单元完成，采集单元按照统一的时间间隔对标记进行图像采集，并按照顺序保存图像；数据采集单元与被测量部位之间的距离、角度满足如下关系：1）标记在相机中的成像清晰；2）标记始终在视场以内；
图像处理：首先对图像进行二值化，得到标记所对应的图像并去除标记之外的数据部分，通过中心计算法
（1）
（2）
其中，threshold为二值化时设定的阈值，p(i,j)为图中各点的像素值，m、n分别为行和列的最大值，得到标记在图片中的坐标位置。记录标记在图片中的坐标位置点和对应图片的序号K,即得到了反映被测量部位运动特征的关键点序列；
数据分析：对离散的关键点序列进行曲线插值，得到被测部位在测量过程中持续运动的连续曲线。提取轨迹曲线的幅、频及分布参数，通过对参数进行分类和比较，得出用于表征身体稳定性的评价结果。
本发明的技术效果是：本发明提供一种基于图像的身体稳定性评价方法和系统，特点是非接触式、自动测量，通过对患者特定部位动作进行图像采集及图像处理，进一步得出其运动特征的结果参数。因此结果客观，可靠，并可以定量评价。
附图说明
图1为本发明的主要步骤流程图。
图2为本发明的一种具体实施方式的结构示意图。
图3为本发明的一种用于头部运动特征标记的示意图。
图4为一组头部运动测量后标记点插值所得连续曲线图。
图中，1、摄像机2、镜头3、测量距离4、计算机5、待测部位6、标记。
具体实施方式
本发明提供的基于图像的身体稳定性评价方法和系统，采用图像采集单元+图像获取和控制单元+图像处理单元+数据分析单元的技术方案。实现身体稳定性评价，具体过程如下：将对比度较为明显的标记6固定在被辅助诊断对象的待测部位5，由图像采集单元实现标记6的成像和模数转换，通过图像获取和控制单元按照设定的时间连续采集并保存标记6的多幅图像，图像处理单元实现对图像序列的二值化处理和标记点的中心坐标的计算，并记录相应的图片序号和标记的坐标值，数据分析单元将所有的标记点插值成一条连续曲线，并对插值后的连续曲线的幅、频特性进行计算和对曲线的分布情况进行分析，得出表征身体稳定性的的运动特征的结果参数，并根据参数对特征进行分类，从而实现身体稳定性的评价。
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明，但不作为对本发明的限定；
如图2、图3所示，第一步，设定标记，采用对比度较明显的标记6，将标记6固定在被测量部位5，标记6通过镜头2成像到摄像机1，可以调节测量距离3使得成像清晰，数据采集单元包含镜头2和摄像机1；第二步，采集图像，通过与采集单元连接的计算机4完成图像数据的自动采集和保存；第三步，处理图像，由计算机3完成图像的二值化和标记中心的坐标位置计算，记录当前图片的序号和对应图片中标记中心的坐标位置；第四步，分析图像，对各图中标记点的位置坐标进行曲线插值，并对插值后的曲线的幅、频特性进行计算以及对曲线的分布情况进行分析，对参数进行分类和比较，得出用于表征身体稳定性的评价结果；在实际测量时，可以把待测部位5做成帽子，如通过将黑色圆点标记6在帽子顶部，再将帽子固定在被测量患者头顶，实现头部运动特征的标记。
图1为本发明基于图像的身体稳定性评价方法的主要工作步骤，第一步，设定标记；第二步，采集图像；第三步，处理图像；第四步，分析图像。除第一步需要测量前设定外，其它步骤都由辅助诊断系统的软件自动实现。
图4为一组头部运动测量后标记点插值所得连续曲线，曲线反映了患者头部运动的连续轨迹。分析轨迹曲线，得出被测部位运动时的幅度、频率以及分布特征，对参数进行分类和比较，得出用于表征身体稳定性的评价结果。
对某患者进行头部测量，第一步：通过将黑色圆点标记在白色帽子顶部，圆点直径约2mm，被测量患者头戴该黑色标记的帽子，自然坐立在座位上，并确保帽子与头部相对固定。调节支架，将摄像机调节到距头顶上方约100mm处，摄像机选择CMOS成像传感器，调节摄像机镜头，使得黑色标记在摄像机中清晰成像。保持摄像机位置及镜头固定。第二步：由操作人员启动图像采集过程，通过数据获取及控制单元设定一分钟后采集结束，采样频率设定为10Hz，并由数据获取程序自动完成数据在指定文件夹下的保存。第三步：从第一幅图像至最后一幅图像开始，对图像进行二值化操作，并计算各图中标记的中心坐标，保存至数组中。第四步：将数组中离散的坐标点插值成一条连续的曲线，即得到测量的一分钟内该患者头部运动的轨迹，通过对曲线的数值进行计算和分析，得到曲线的幅度、频率及分布等特征参数，对参数进行分类和比较，得出用于表征身体稳定性的评价结果；表1几种常见的身体稳定性类型和参数的对应关系表，
。
对于上述实施例对摄像机参数的要求：连续采集速度不小于10帧每秒，为保证对微小运动的测量能达到0.1mm，并适用于对运动幅度较大的患者测量，传感器的分辨率应大于1000*1000像素。
当然，本发明还可有它多种实施例，在不背离发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员可根据本发明做出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求和保护范围。
Claims (8)
1.一种基于图像的身体稳定性评价方法，其特征在于包括如下步骤：
设定标记：对神经系统病变患者待测量部位进行标记设定；
图像采集：对神经系统病变患者待测量部位运动状态连续图像的采集；
图像处理：对各图像中反映运动状态的特征点的位置提取；
数据分析：对特征点进行处理和分析，得出用于表征身体稳定性的评价结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像的身体稳定性评价方法，其特征在于所述的标记为固定于待测部位的斑点，用于使得标记最终成像后形成对比度明显的图片。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像的身体稳定性评价方法，其特征在于所述的图像采集，在采集过程中，采集单元按照统一的时间间隔和统一的工作距离对患者标记部位进行图像的自动连续采集。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像的身体稳定性评价方法，其特征在于所述的图像处理，包括图像的二值化处理、特征点在图片中坐标位置以及图片的顺序序列的提取；
其中，图像二值化后并去除标记之外的数据得到特征点图像，特征点的中心坐标位置（X,Y）可通过公式（1）和公式（2）实现，
,（1）
,（2）
其中，threshold为二值化时设定的阈值，p(i,j)为图中各点的像素值，m、n分别为行和列的最大值，ni，nj分别为图像行、列方向大于阈值的灰度值积分，N为图像中大于阈值的像素个数；
记录标记在图片中的坐标位置点和对应图片的序号K,即得到了反映被测量部位运动特征的关键点序列号。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像的身体稳定性评价方法，其特征在于所述的数据分析，对各图中标记点的位置坐标进行曲线插值，并对插值后的曲线，提取轨迹曲线的幅、频特性及曲线分布参数，通过对参数进行分类和比较，得出用于表征身体稳定性的评价结果。
6.根据权利要求1所述的一种基于图像的身体稳定性评价方法，其特征在于包括：图像采集单元，用于连续记录患者标记部位运动状态的图像序列；图像获取和控制单元，与图像采集单元相连接，用于动态采集图像数据并实现图像数据的保存；图像处理单元，用于实现连续图像数据中反映运动状态的特征点的位置提取；数据分析单元，用于通过分析诸多特征点数据，分析患者标记部位的运动状态，从而得出用于表征身体稳定性的评价结果。
7.根据权利要求6所述的一种基于图像的身体稳定性评价方法，其特征在于所述图像采集单元包含摄像机和镜头两部分。
8.根据权利要求6所述的一种基于图像的身体稳定性评价方法，其特征在于所述图像处理单元，实现图像数据中反映待测量部位运动状态的特征点位置信息的计算提取。
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