CN104083148A - 一种血管疾病诊断系统及方法 - Google Patents
一种血管疾病诊断系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104083148A CN104083148A CN201410355004.1A CN201410355004A CN104083148A CN 104083148 A CN104083148 A CN 104083148A CN 201410355004 A CN201410355004 A CN 201410355004A CN 104083148 A CN104083148 A CN 104083148A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- module
- processing chip
- picture processing
- realizes
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Radiation Pyrometers (AREA)
- Transforming Light Signals Into Electric Signals (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种血管疾病诊断系统及方法,包括采集装置、设有主控电路板的设备主机、控制面板和显示器,其中设备主机分别与采集模块、控制面板和显示器连接,采集装置包括探测器、读出电路、图像处理芯片和外部存储器;其中图像处理芯片通过控制接口与读出电路连接、通过内部数据总线与外部存储器连接、通过电源接口与供电系统连接,读出电路与探测器相连;本发明中通过启动采集装置对人体进行全面检查,获得红外图像并对图像进行处理,采集装置将处理后的图像信息传送至设备主机,设备主机对数据进行分析处理后,在显示器上输出图像;本发明可以实现准确率高、快速、无损伤的血管疾病诊断。
Description
技术领域
本发明涉及医学诊断技术领域,尤其涉及一种采用红外热成像技术的一种血管疾病诊断系统及方法。
背景技术
心脑血管疾病是一种严重威胁人类,特别是50岁以上中老年人健康的常见病,全世界每年死于心脑血管疾病的人数高达1500万人,居各种死因首位,心脑血管疾病已成为人类死亡病因最高的头号杀手,目前我国心脑血管疾病患者已经超过2.7亿人。由于心脑血管疾病具有“发病率高、致残率高、死亡率高、复发率高,并发症多” 即“四高一多”的特点,因此做到早发现早治疗就很重要。目前常用的癌变诊断方式主要为B超、X射线、内镜等,。
随着现代科学技术的飞速发展,常用一些现代科学检查仪器来进行血管疾病的诊断,如超声多普勒血管检测、光电肢体容积检查、X线检查、电子计算机X线断层扫描、CT血管造影等,但这些检查方法存在着有辐射、检查不便、过程复杂、会对人体造成损害与副作用的问题。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种可对血管疾病进行准确率高、快速、无损伤的诊断与定位的一种血管疾病诊断系统及方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:
一种血管疾病诊断系统,包括采集装置、设有主控电路板的设备主机、控制面板和显示器,其中设备主机分别与采集模块、控制面板和显示器连接,所述的采集装置包括探测器、读出电路、图像处理芯片和外部存储器;其中,图像处理芯片通过控制接口与读出电路连接,外部存储器通过内部数据总线与图像处理芯片连接,图像处理芯片通过电源接口与供电系统连接,读出电路与探测器相连。
所述图像处理芯片中包括非均匀校正模块、盲元校正模块、图像滤波去噪模块、图像细节增强模块、伪彩变换模块、模数转换模块、低噪声电源模块和接口时序控制模块;
所述非均匀校正模块,通过两点法与二元非线性校正法对红外热图像进行校正,得到校正后的图像;
所述盲元校正模块,通过采用盲元补偿算法,根据相邻像素、前后帧图像的响应相关性对盲元位置的信息进行预测和替代;
所述图像滤波去噪模块,通过快速中值滤波和带阈值的均值滤波对红外热图像进行去噪处理,得到去噪后图像;
所述图像细节增强模块,通过采用双阈值映射、双阈值自适应增强算法和边缘增强算法,对原始图像的直方图进行处理,实现对图像的增强功能;
所述模数转换模块,通过采用流水线ADC的设计架构,实现大阵列的模拟输出高速模数转换;
所述低噪声电源模块,通过采用集成Boost控制电路,为探测器提供较高偏置电压,实现红外探测器的高响应率;
所述接口时序控制模块,通过采用计数分频的方法正确产生三路时序信号。
所述采集装置为红外热像仪。
所述红外热像仪通过晶圆级多组件封装技术进行封装。
一种血管疾病诊断方法,包括如下步骤:
S1.启动采集装置对人体进行全面检查,获得红外图像并对图像进行处理;
S2.采集装置将处理后的图像信息传送至设备主机;
S3.设备主机对数据进行分析处理后,在显示器上输出图像。
所述红外热像仪对图像进行处理的方法,包含如下步骤:
S11. 图像处理芯片为探测器提供所需要的各种控制时序信号、电源和偏压;
S12. 探测器对人体探测成像,并将图像数据传给图像处理芯片;
S13. 图像处理芯片对采集到的人体红外热图像进行包括非均匀校正、盲元校正、图像滤波去噪、图像细节增强、伪彩变换的功能处理;
S14.图像处理芯片对处理后的红热外图像数据进行模数转换;
S15.图像处理芯片将处理后的图像信息传送至设备主机。
所述图像处理芯片,通过采用计数分频的方法实现正确产生三路时序信号,以及通过采用集成Boost控制电路,为探测器提供较高偏置电压,实现红外探测器的高响应率;
所述非均匀校正,通过两点法与二元非线性校正法实现对红外热图像的校正,得到校正后的图像;
所述盲元校正,通过采用盲元补偿算法,根据相邻像素、前后帧图像的响应相关性对盲元位置的信息进行预测和替代;
所述图像滤波去噪,通过快速中值滤波和带阈值的均值滤波实现对红外热图像的去噪处理,得到去噪后图像;
所述图像细节增强,通过采用双阈值映射、双阈值自适应增强算法和边缘增强算法,对原始图像的直方图进行处理,实现对图像的增强功能;
所述图像处理芯片,采用流水线ADC的设计架构,实现大阵列的模拟输出高速模数转换。
本发明的有益效果是 :当人的肢体存在血管病变时,血循环发生障碍,皮温降低,利用红外热像仪可清楚显示出病变部位及范围,达到无痛、无损伤、无副作用的快速、精准诊断。
附图说明
图1为本发明一种血管疾病诊断系统的结构示意图;
图2为采集装置内部结构示意图;
图3为本发明一种血管疾病诊断流程图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案,但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示,一种血管疾病诊断系统,包括采集装置、设有主控电路板的设备主机、控制面板和显示器,其中设备主机分别与采集模块、控制面板和显示器连接。
如图2所示,采集装置包括探测器、读出电路、图像处理芯片和外部存储器;其中,图像处理芯片通过控制接口与读出电路连接,外部存储器通过内部数据总线与图像处理芯片连接,图像处理芯片通过电源接口与供电系统连接,读出电路与探测器相连。
所述图像处理芯片中包括非均匀校正模块、盲元校正模块、图像滤波去噪模块、图像细节增强模块、伪彩变换模块、模数转换模块、低噪声电源模块和接口时序控制模块;所述非均匀校正模块,通过两点法与二元非线性校正法对红外热图像进行校正,得到校正后的图像;
所述盲元校正模块,通过采用盲元补偿算法,根据相邻像素、前后帧图像的响应相关性对盲元位置的信息进行预测和替代;所述图像滤波去噪模块,通过快速中值滤波和带阈值的均值滤波对红外热图像进行去噪处理,得到去噪后图像;所述图像细节增强模块,通过采用双阈值映射、双阈值自适应增强算法和边缘增强算法,对原始图像的直方图进行处理,实现对图像的增强功能;所述模数转换模块,通过采用流水线ADC的设计架构,实现大阵列的模拟输出高速模数转换;所述低噪声电源模块,通过采用集成Boost控制电路,为探测器提供较高偏置电压,实现红外探测器的高响应率;所述接口时序控制模块,通过采用计数分频的方法正确产生三路时序信号。
一种血管疾病诊断方法,包括如下步骤:
S1.启动采集装置对人体进行全面检查,获得红外图像并对图像进行处理;
S2.采集装置将处理后的图像信息传送至设备主机;
S3.设备主机对数据进行分析处理后,在显示器上输出图像。
所述红外热像仪对图像进行处理的方法,包含如下步骤:
S11. 图像处理芯片为探测器提供所需要的各种控制时序信号、电源和偏压;
S12. 探测器对人体探测成像,并将图像数据传给图像处理芯片;
S13. 图像处理芯片对采集到的人体红外热图像进行包括非均匀校正、盲元校正、图像滤波去噪、图像细节增强、伪彩变换的功能处理;
S14.图像处理芯片对处理后的红热外图像数据进行模数转换;
S15.图像处理芯片将处理后的图像信息传送至设备主机。
所述图像处理芯片,通过采用计数分频的方法实现正确产生三路时序信号;所述图像处理芯片,通过采用集成Boost控制电路,为探测器提供较高偏置电压,实现红外探测器的高响应率; 所述非均匀校正功能,通过两点法与二元非线性校正法实现对红外热图像的校正,得到校正后的图像;所述盲元校正功能,通过采用盲元补偿算法,根据相邻像素、前后帧图像的响应相关性对盲元位置的信息进行预测和替代;所述图像滤波去噪功能,通过快速中值滤波和带阈值的均值滤波实现对红外热图像的去噪处理,得到去噪后图像;所述图像细节增强功能,通过采用双阈值映射、双阈值自适应增强算法和边缘增强算法,对原始图像的直方图进行处理,实现对图像的增强功能;所述图像处理芯片,通过采用流水线ADC的设计架构,实现大阵列的模拟输出高速模数转换。
本实施例中,所述采集装置采用红外热像仪,所述红外热像仪通过晶圆级多组件封装技术进行封装。
Claims (6)
1.一种血管疾病诊断系统,包括采集装置、设有主控电路板的设备主机、控制面板和显示器,其中设备主机分别与采集模块、控制面板和显示器连接,其特征在于:所述的采集装置包括探测器、读出电路、图像处理芯片和外部存储器;其中,图像处理芯片通过控制接口与读出电路连接,外部存储器通过内部数据总线与图像处理芯片连接,图像处理芯片通过电源接口与供电系统连接,读出电路与探测器相连。
2.根据权利要求1所述的一种血管疾病诊断系统,其特征在于:所述图像处理芯片中包括非均匀校正模块、盲元校正模块、图像滤波去噪模块、图像细节增强模块、伪彩变换模块、模数转换模块、低噪声电源模块和接口时序控制模块;
所述非均匀校正模块,通过两点法与二元非线性校正法对红外热图像进行校正,得到校正后的图像;
所述盲元校正模块,通过采用盲元补偿算法,根据相邻像素、前后帧图像的响应相关性对盲元位置的信息进行预测和替代;
所述图像滤波去噪模块,通过快速中值滤波和带阈值的均值滤波对红外热图像进行去噪处理,得到去噪后图像;
所述图像细节增强模块,通过采用双阈值映射、双阈值自适应增强算法和边缘增强算法,对原始图像的直方图进行处理,实现对图像的增强功能;
所述模数转换模块,通过采用流水线ADC的设计架构,实现大阵列的模拟输出高速模数转换;
所述低噪声电源模块,通过采用集成Boost控制电路,为探测器提供较高偏置电压,实现红外探测器的高响应率;
所述接口时序控制模块,通过采用计数分频的方法正确产生三路时序信号。
3.根据权利要求2所述的一种血管疾病诊断系统,其特征在于:所述采集装置为红外热像仪。
4.根据权利要求3所述的一种血管疾病诊断系统,其特征在于:所述红外热像仪通过晶圆级多组件封装技术进行封装。
5.一种血管疾病诊断方法,其特征在于:包括如下步骤:
S1.启动采集装置对人体进行全面检查,获得红外图像并对图像进行处理;
S2.采集装置将处理后的图像信息传送至设备主机;
S3.设备主机对数据进行分析处理后,在显示器上输出图像。
6.根据权利要求5所述的一种血管疾病诊断方法,其特征在于:所述红外热像仪对图像进行处理的方法,包含如下步骤:
S11. 图像处理芯片为探测器提供所需要的各种控制时序信号、电源和偏压;
S12. 探测器对人体探测成像,并将图像数据传给图像处理芯片;
S13. 图像处理芯片对采集到的人体红外热图像进行包括非均匀校正、盲元校正、图像滤波去噪、图像细节增强、伪彩变换的功能处理;
S14.图像处理芯片对处理后的红热外图像数据进行模数转换;
S15.图像处理芯片将处理后的图像信息传送至设备主机;
所述图像处理芯片,通过采用计数分频的方法实现正确产生三路时序信号,以及通过采用集成Boost控制电路,为探测器提供较高偏置电压,实现红外探测器的高响应率;
所述非均匀校正,通过两点法与二元非线性校正法实现对红外热图像的校正,得到校正后的图像;
所述盲元校正,通过采用盲元补偿算法,根据相邻像素、前后帧图像的响应相关性对盲元位置的信息进行预测和替代;
所述图像滤波去噪,通过快速中值滤波和带阈值的均值滤波实现对红外热图像的去噪处理,得到去噪后图像;
所述图像细节增强,通过采用双阈值映射、双阈值自适应增强算法和边缘增强算法,对原始图像的直方图进行处理,实现对图像的增强功能;
所述图像处理芯片,采用流水线ADC的设计架构,实现大阵列的模拟输出高速模数转换。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410355004.1A CN104083148B (zh) | 2014-07-24 | 2014-07-24 | 一种血管疾病诊断系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410355004.1A CN104083148B (zh) | 2014-07-24 | 2014-07-24 | 一种血管疾病诊断系统及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104083148A true CN104083148A (zh) | 2014-10-08 |
CN104083148B CN104083148B (zh) | 2016-06-01 |
Family
ID=51630989
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410355004.1A Active CN104083148B (zh) | 2014-07-24 | 2014-07-24 | 一种血管疾病诊断系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104083148B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106407724A (zh) * | 2015-11-19 | 2017-02-15 | 小红象医疗科技有限公司 | 基于红外医学影像的健康热态自动分析系统和方法 |
CN106778046A (zh) * | 2017-02-28 | 2017-05-31 | 思派(北京)网络科技有限公司 | 一种基于特征值进行前列腺癌复发预测的系统和方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1334063A (zh) * | 2000-07-14 | 2002-02-06 | 中国科学院低温技术实验中心 | 用于人体病变热诊断的实时热图成像系统 |
CN1788680A (zh) * | 2004-12-17 | 2006-06-21 | 邱毅 | 医学热诊断数字图像扫描系统 |
CN102389298A (zh) * | 2011-07-08 | 2012-03-28 | 首都医科大学 | 基于红外序列图像的血管弹性检测的方法 |
CN102801912A (zh) * | 2012-07-17 | 2012-11-28 | 北京伽略电子系统技术有限公司 | 一种红外图像处理芯片及处理方法 |
CN103385734A (zh) * | 2012-11-15 | 2013-11-13 | 广州呼研所红外科技有限公司 | 利用红外热像导引超声的双重检查综合诊断仪及该诊断仪的检测方法 |
-
2014
- 2014-07-24 CN CN201410355004.1A patent/CN104083148B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1334063A (zh) * | 2000-07-14 | 2002-02-06 | 中国科学院低温技术实验中心 | 用于人体病变热诊断的实时热图成像系统 |
CN1788680A (zh) * | 2004-12-17 | 2006-06-21 | 邱毅 | 医学热诊断数字图像扫描系统 |
CN102389298A (zh) * | 2011-07-08 | 2012-03-28 | 首都医科大学 | 基于红外序列图像的血管弹性检测的方法 |
CN102801912A (zh) * | 2012-07-17 | 2012-11-28 | 北京伽略电子系统技术有限公司 | 一种红外图像处理芯片及处理方法 |
CN103385734A (zh) * | 2012-11-15 | 2013-11-13 | 广州呼研所红外科技有限公司 | 利用红外热像导引超声的双重检查综合诊断仪及该诊断仪的检测方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106407724A (zh) * | 2015-11-19 | 2017-02-15 | 小红象医疗科技有限公司 | 基于红外医学影像的健康热态自动分析系统和方法 |
CN106778046A (zh) * | 2017-02-28 | 2017-05-31 | 思派(北京)网络科技有限公司 | 一种基于特征值进行前列腺癌复发预测的系统和方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104083148B (zh) | 2016-06-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP3032445B1 (en) | Computer-aided diagnosis apparatus and computer-aided diagnosis method | |
US20150257653A1 (en) | Device, system, and method for determining blood pressure in a mammalian subject | |
US10755452B2 (en) | Calibrating time in PET device | |
US8624193B2 (en) | Timing response improvement in light-sharing detectors | |
US20100189324A1 (en) | Method and apparatus for reducing image artifacts | |
US8526701B2 (en) | Image analysis method and system | |
CN103142211B (zh) | 一种基于极值圆的心脏磁信号处理方法 | |
Al-Naji et al. | Noncontact heart activity measurement system based on video imaging analysis | |
CN110327067A (zh) | 图像重建方法、装置、终端设备及pet系统 | |
KR102063828B1 (ko) | 방사선 영상 기기의 신호 검출 방법 및 그 방사선 영상 기기 | |
CN116849619A (zh) | 一种利用红外热成像技术进行健康分析的方法及装置 | |
US11334990B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and program | |
CN104083148A (zh) | 一种血管疾病诊断系统及方法 | |
US9750475B2 (en) | Contour image generating device and nuclear medicine diagnosis apparatus | |
US8659297B2 (en) | Reducing noise in magnetic resonance imaging using conductive loops | |
KR20200116278A (ko) | 치과 영상으로부터 피검체의 성별 및 연령을 판정하는 방법 및 이를 이용한 장치 | |
JP5284326B2 (ja) | モデリングを利用したpet―mri融合装置でのpet信号のノイズ除去方法及びそれを利用したpet―mri融合装置でのpetシステム | |
Wakankar et al. | Automatic diagnosis of breast abnormality using digital IR camera | |
Sharma et al. | Utilizing Mask R-CNN for Automated Evaluation of Diabetic Foot Ulcer Healing Trajectories: A Novel Approach'' | |
CN104083149B (zh) | 一种高精度人体癌变诊断系统及方法 | |
US11176413B2 (en) | Apparatus, method, and program for training discriminator discriminating disease region, discriminator discriminating disease region, disease region discrimination apparatus, and disease region discrimination program | |
CN104092961B (zh) | 一种海上搜救系统及方法 | |
Khorsandi et al. | Hardware image assessment for wireless endoscopy capsules | |
KR101646620B1 (ko) | 필터링을 이용한 pet-mri융합장치에서의 pet 신호의 잡음제거방법 및 이를 이용한 pet-mri 융합장치에서의 pet 시스템 | |
CN103431844A (zh) | 人体生物遥感诊断技术 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant |