CN114027803A - 一种基于温度场分布的体内平衡检测装置 - Google Patents

一种基于温度场分布的体内平衡检测装置 Download PDF

Info

Publication number
CN114027803A
CN114027803A CN202111453548.8A CN202111453548A CN114027803A CN 114027803 A CN114027803 A CN 114027803A CN 202111453548 A CN202111453548 A CN 202111453548A CN 114027803 A CN114027803 A CN 114027803A
Authority
CN
China
Prior art keywords
dimensional
infrared
body surface
points
data
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.)
Pending
Application number
CN202111453548.8A
Other languages
English (en)
Inventor
郭伟
刘晓民
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Air Force Specialty Medical Center of PLA
Original Assignee
Air Force Specialty Medical Center of PLA
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Air Force Specialty Medical Center of PLA filed Critical Air Force Specialty Medical Center of PLA
Priority to CN202111453548.8A priority Critical patent/CN114027803A/zh
Publication of CN114027803A publication Critical patent/CN114027803A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/01—Measuring temperature of body parts ; Diagnostic temperature sensing, e.g. for malignant or inflamed tissue
    • A61B5/015—By temperature mapping of body part
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0062—Arrangements for scanning
    • A61B5/0064—Body surface scanning
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0073—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence by tomography, i.e. reconstruction of 3D images from 2D projections

Abstract

一种基于温度场分布的体内平衡检测装置，其特征在于该测量装置包括三维扫描相机、面阵式红外成像传感器、主动红外光发生器、采集处理计算机四部分。本发明通过对人体进行可见光三维空间扫描结合主动和被动二维红外温度成像，并将三维点云结构与二维温度图像进行高精度映射，得到具有温度分布信息的三维数据点云；不但进行被动红外探测，还提出了主动红外辐射吸收图像与三维数据点云结合的新方法，使人体内部平衡性能不但从被动辐射体现，还可以直观观测到皮下血管对氧和血红蛋白吸收情况，并且将其叠加到三维数据点云，使医生能够分析这种分布的原因；提出了对称区域熵差异矢量这一概念，对人体温度分布对称性评价更为细致和丰富。

Description

一种基于温度场分布的体内平衡检测装置
技术领域：
本发明涉及中西医数字化检测技术领域，尤其涉及一种人体体表温度量化及特征分析装置及方法。
背景技术：
温度在人体体表的分布特征表现了人体内部器官健康情况。因此体表温度分析在医学领域具有重要地位。一般体表温度分析有两类方法，一种是节点温度分析。这种方法是将膨胀式体温计或单点温度传感器放置在人体目标位置，再对这些位置的温度信息进行特征计算。如有单位开发了一种包括若干个光纤光栅温度传感器的温度场分布测量系统。也有将多个温度传感器安装到监测衣上监测人体体表温度信号，并为预判人类身体某些疾病的发生提供预警功能。这种方法具有体积小、重量轻、不需要脱掉衣物等特点。另一种体表温度分析方法是采用红外成像传感器，一次性对裸露的体表部位进行红外温度成像。这种方法是目前较为常用的方法，具有成像速度快、温度采集点数量远高于节点温度测量、能够看到温度分布的优势，因此其得到了广泛的应用。对于温度分布特征的描述大多采用主观观察、绘制等温线、选定区域后计算该区域的最高值,最低值,平均值、分析各温区的温差或对称性。现有的红外温度分析大多是二维平面图像分析，特别是在深度方向梯度较大的位置，温度数据会产生重叠，无法对精确位置进行温度分析。医生分析时只能在头脑中想象患者的三维结构形象。对于红外数字特征的描述也大多仅限于最高温、最低温、平均温度这几种简单指标，提取的信息少。
发明内容：
本发明针对现有技术中的不足，提出一种主被动红外数字图像和三维高密度点云相结合的人体红外特征描述方法，利用三维扫描成像获得人体三维数据点云，同时对人体进行红外温度被动成像，之后再采用主动红外光照射人体，经过设定时间后，采集当前人体皮下组织对红外光的吸收情况，之后将上述两种二维温度图像利用关键控制点进行曲面映射，把两种二维温度图像映射到三维体表点云数据上，并用温度伪彩进行描绘。这种方法融合了三维立体点云数据与二维温度图像、主动红外与被动红外成像两者的长处，使医生从三维角度多向观察患者不同部位的温度分布。温度分布特征描述上，提出三维温度熵的方法，对体表三维温度分布的信息量进行数字化描述，并进一步描述身体对称结构的温度对称性特征。
一种基于温度场分布的体内平衡检测装置，其特征在于该测量装置包括三维扫描相机1、面阵式红外成像传感器2、主动红外光发生器3、采集处理计算机4四部分。
一种基于温度场分布的体内平衡检测装置，其特征在于三维扫描相机1可采用任何可采集人体体表三维形态的扫描装置，如基于散斑的深度相机、基于结构光的三维扫描相机等。该三维扫描相机用于获取人体体表的三维点云数据。
一种基于温度场分布的体内平衡检测装置，其特征在于面阵式红外成像传感器2包括两台可采用制冷或非制冷式二维红外成像传感器，用于采集被测者两个角度的二维温度数据。
一种基于温度场分布的体内平衡检测装置，其特征在于三维扫描相机1与面阵式红外成像传感器2、主动红外光发生器3同向布置，镜头全部朝向被测者，全部安装在相机支撑架6顶端的横杆上。两台三维扫描相机1布置于最外侧，两台面阵式红外成像传感器2在三维扫描相机1内侧紧挨布置，一台主动红外光发生器3布置在横杆中间。三维扫描相机1与面阵式红外成像传感器2视场重叠，保证拍摄同一目标区域。主动红外光发生器3投射范围覆盖三维扫描相机1与面阵式红外成像传感器2共同视场。三维扫描相机1通过信号线7与采集处理计算机4相连；面阵式红外成像传感器2通过信号线8与采集处理计算机4相连；主动红外光发生器3通过信号线9与采集处理计算机4相连。
一种基于温度场分布的体内平衡检测装置，其特征在于该装置的使用步骤为：
1. 被测者5站立在三维扫描相机1前的扫描视场内，脱掉被检测部位衣物。
2. 启动三维扫描相机1，对被测者5进行三维扫描成像，图像数据通过数据线7进入采集处理计算机4。根据相机参数矩阵、视觉计算模型计算被测者5的三维体表数据。
3. 启动面阵式红外成像传感器2，对被测者5进行被动式红外成像。获取被测者5体表的热辐射图像通过数据线8进入采集处理计算机4。
4. 启动主动红外光发生器3，对被测者5体表进行照射，经设定时间t，被测者体表已经充分吸收红外辐射光。
5. 再次启动面阵式红外成像传感器2，对被测者5进行红外成像。获得在主动红外辐射条件下经皮下组织、血管调制后的红外图像，经数据线8进入采集处理计算机4。
6. 在采集处理计算机4内，对步骤2中获取的三维体表数据进行人体关键点三维坐标序列A识别。这些关键点包括颈部与肩部交界点10、左右两侧肩峰点11、左右两侧腋窝点12、头顶最高点13、腰部两侧凹陷点14、臀沟消失点15。
7. 在采集处理计算机4内，对步骤3中获取的体表红外温度数据进行人体关键点二维图像坐标序列B识别。这些关键点包括颈部与肩部交界点10、左右两侧肩峰点11、左右两侧腋窝点12、头顶最高点13、腰部两侧凹陷点14、臀沟消失点15。左右两幅体表红外温度图像用于防止单侧红外相机不能拍摄上述全部关键点。
8. 在采集处理计算机4内，对步骤5中获取的体表红外温度数据进行人体关键点二维图像坐标序列C识别。这些关键点包括颈部与肩部交界点10、左右两侧肩峰点11、左右两侧腋窝点12、头顶最高点13、腰部两侧凹陷点14、臀沟消失点15。
9. 在采集处理计算机4内，对步骤6中获取的三维坐标序列A和步骤7中获取的二维图像坐标序列B进行坐标映射匹配。如序列A中的13号和10号标记点与二维图像坐标序列B中的13号和10号标记点进行匹配；分别在步骤2中获取的三维体表数据和步骤3中获取的体表红外温度数据中13号与10号标记点之间进行等间隔取样，再对两种图像中的等间隔取样点进行匹配。这样在三维体表数据上13号与10号标记点之间的取样点位置就具有了对应的温度数据。在取样点之间采用均匀B样条进行温度数据插值拟合。同理，再在13号样点与11号样点之间进行温度数据插值拟合，10号样点与11号样点之间进行温度数据插值拟合。三维体表数据和二维体表红外温度数据13号样点、10号样点、11号样点各构成一个三角面片，再次对两种数据的对应三角面片进行数据匹配及插值拟合，使得三角面片内的所有三维点都匹配上对应的温度数据。
10. 仿照步骤9，对所有三维体表数据进行温度数据映射，使得整个身体的三维体表数据均具有温度数据。
11. 仿照步骤10，将对步骤2中获取的三维体表数据与步骤3中获取的体表红外温度数据进行再次映射。
经过上述步骤10，得到了人体三维被动红外温度分布数据D1。经过步骤11，得到了人体三维主动红外吸收分布数据D2。D1表现了人体红外辐射分布情况，表现了人体内脏向体表传递的温度分布情况。D2表现了皮下组织和血管对主动红外光的吸收情况，进一步表现了体表下血管对氧和血红蛋白的吸收及分布情况。D1和D2从不同角度表现了人体体表和内部的健康状况。
一种基于温度场分布的体内平衡检测装置，其特征在于获取人体三维温度分布图后，温度分布熵定义为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
其中，x表示随机变量，p(x)表示x输出概率函数。变量x的不确定性越大，熵也就越 大。熵
Figure DEST_PATH_IMAGE004
描述了在某一给定时刻一个系统可能出现的有关状态的不确定度。
一种基于温度场分布的体内平衡检测装置，其特征在于温度分布熵计算步骤如下：
1. 将经过二维温度数据向三维数据点云映射后的三维人体背部红外图像沿竖直方向分为头颈区16、胸区17、胸腰区18、腰区19。每个分区在水平方向再分为四个等分区，如头颈区16从左到右的子区分别为20、21、22、23区，总共将红外图像数据分为4×4,16个小区域。
2. 根据前文熵定义式（1）计算步骤1中的16个小区域的熵值，分别为头颈区熵值24、胸区熵值25、胸腰区熵值26、腰区熵值27。每个区熵值从上到下的柱状图分别为本区水平方向上分割的从左到右的四个子区的熵值。如28、29、30、31柱状图分别为头颈区熵值24的子区域20、21、22、23的熵值。
3. 计算每组三维人体背部红外图像对称子区熵值差作为对称性评价指标。如头颈区16的四个子区20、21、22、23，取左右两边对称区的熵值差，即子区20与子区23的熵值差为36，子区21与子区22的熵值差为37。36和37熵值差组成一个熵值差组32，作为头颈区16的对称性评价矢量。其他区的对称性评价矢量计算方式类似，计算结果分别为胸区17对称性评价矢量33、胸腰区18对称性评价矢量34、腰区19对称性评价矢量35。
当前人体红外温度分布分析大多采用医生主观观察二维温度伪彩图像实现，客观指标仅有平均温度、最高、最低温度等少量指标。这种方法存在主观性强、评价一致性差、医生观察不直观、观测维度单一等缺点。本发明的有益效果：本发明通过对人体进行可见光三维空间扫描结合主动和被动二维红外温度成像，并将三维点云结构与二维温度图像进行高精度映射，得到具有温度分布信息的三维数据点云。本发明不但进行被动红外探测，还提出了主动红外辐射吸收图像与三维数据点云结合的新方法，使人体内部平衡性能不但从被动辐射体现，还可以直观观测到皮下血管对氧和血红蛋白吸收情况，并且将其叠加到三维数据点云，使医生能够不但看到三维温度分布，还能分析这种分布的原因。本发明还提出了对称区域熵差异矢量这一概念，对人体温度分布对称性评价更为细致和丰富。
附图说明：
图1为系统整体结构图
图1中： 1为三维扫描相机、2面阵式红外成像传感器、3主动红外光发生器、4采集处理计算机、5被测者、6相机支撑架、7信号线、8信号线、9信号线。
图2为人体关键节点分布图
10颈部与肩部交界点、11左右两侧肩峰点、12左右两侧腋窝点、13头顶最高点、14腰部两侧凹陷点、15臀沟消失点。
图3为人体后背分区图
16头颈区、17胸区、18胸腰区、19腰区。每个分区在水平方向再分为四个等分区，如头颈区16从左到右的子区分别为20、21、22、23区
图4为人体后背分区熵值
24头颈区熵值、25胸区熵值、26胸腰区熵值、27腰区熵值。每个区熵值从上到下的柱状图分别为本区水平方向上分割的从左到右的四个子区的熵值。如28、29、30、31柱状图分别为头颈区熵值24的子区域20、21、22、23的熵值。
图5为人体后背分区熵值对称性评价矢量
人体后背头颈区16的子区20与子区23的熵值差为36，子区21与子区22的熵值差为37。
36和37熵值差组成一个熵值差组32，作为头颈区16的对称性评价矢量。胸区17对称性评价矢量33、胸腰区18对称性评价矢量34、腰区19对称性评价矢量35。
具体实施方式：
参见图1可见，本发明实施方式之一是一种基于温度场分布的体内平衡检测装置，其特征在于该测量装置包括三维扫描相机1、面阵式红外成像传感器2、主动红外光发生器3、采集处理计算机4四部分。
一种基于温度场分布的体内平衡检测装置，其特征在于三维扫描相机1可采用任何可采集人体体表三维形态的扫描装置，如基于散斑的深度相机、基于结构光的三维扫描相机等。该三维扫描相机用于获取人体体表的三维点云数据。一种典型三维扫描相机如天远3D-H800型，包含左右两台工业相机形成立体测量相机。
一种基于温度场分布的体内平衡检测装置，其特征在于面阵式红外成像传感器2包括两台可采用制冷或非制冷式二维红外成像传感器，用于采集被测者两个角度的二维温度数据。一种典型非制冷式二维红外成像传感器如上博智像的D640型红外传感器。
一种基于温度场分布的体内平衡检测装置，其特征在于三维扫描相机1与面阵式红外成像传感器2、主动红外光发生器3同向布置，镜头全部朝向被测者，全部安装在相机支撑架6顶端的横杆上。两台三维扫描相机1布置于最外侧，两台面阵式红外成像传感器2在三维扫描相机1内侧紧挨布置，一台主动红外光发生器3布置在横杆中间，典型的红外光发生器为660nm和960nm的红外LED。三维扫描相机1与面阵式红外成像传感器2视场重叠，保证拍摄同一目标区域。主动红外光发生器3投射范围覆盖三维扫描相机1与面阵式红外成像传感器2共同视场。三维扫描相机1通过信号线7与采集处理计算机4相连；面阵式红外成像传感器2通过信号线8与采集处理计算机4相连；主动红外光发生器3通过信号线9与采集处理计算机4相连。
一种基于温度场分布的体内平衡检测装置，其特征在于该装置的使用步骤为：
1. 被测者5站立在三维扫描相机1前的扫描视场内，脱掉被检测部位衣物。
2. 启动三维扫描相机1，对被测者5进行三维扫描成像，图像数据通过数据线7进入采集处理计算机4。根据相机参数矩阵、视觉计算模型计算被测者5的三维体表数据。
3. 启动面阵式红外成像传感器2，对被测者5进行被动式红外成像。获取被测者5体表的热辐射图像通过数据线8进入采集处理计算机4。
4. 启动主动红外光发生器3，对被测者5体表进行照射，经设定时间t，被测者体表已经充分吸收红外辐射光。
5. 再次启动面阵式红外成像传感器2，对被测者5进行红外成像。获得在主动红外辐射条件下经皮下组织、血管调制后的红外图像，经数据线8进入采集处理计算机4。
6. 在采集处理计算机4内，对步骤2中获取的三维体表数据进行人体关键点三维坐标序列A识别。这些关键点包括颈部与肩部交界点10、左右两侧肩峰点11、左右两侧腋窝点12、头顶最高点13、腰部两侧凹陷点14、臀沟消失点15。
7. 在采集处理计算机4内，对步骤3中获取的体表红外温度数据进行人体关键点二维图像坐标序列B识别。这些关键点包括颈部与肩部交界点10、左右两侧肩峰点11、左右两侧腋窝点12、头顶最高点13、腰部两侧凹陷点14、臀沟消失点15。左右两幅体表红外温度图像用于防止单侧红外相机不能拍摄上述全部关键点。
8. 在采集处理计算机4内，对步骤5中获取的体表红外温度数据进行人体关键点二维图像坐标序列C识别。这些关键点包括颈部与肩部交界点10、左右两侧肩峰点11、左右两侧腋窝点12、头顶最高点13、腰部两侧凹陷点14、臀沟消失点15。
9. 在采集处理计算机4内，对步骤6中获取的三维坐标序列A和步骤7中获取的二维图像坐标序列B进行坐标映射匹配。如序列A中的13号和10号标记点与二维图像坐标序列B中的13号和10号标记点进行匹配；分别在步骤2中获取的三维体表数据和步骤3中获取的体表红外温度数据中13号与10号标记点之间进行等间隔取样，再对两种图像中的等间隔取样点进行匹配。这样在三维体表数据上13号与10号标记点之间的取样点位置就具有了对应的温度数据。在取样点之间采用均匀B样条进行温度数据插值拟合。同理，再在13号样点与11号样点之间进行温度数据插值拟合，10号样点与11号样点之间进行温度数据插值拟合。三维体表数据和二维体表红外温度数据13号样点、10号样点、11号样点各构成一个三角面片，再次对两种数据的对应三角面片进行数据匹配及插值拟合，使得三角面片内的所有三维点都匹配上对应的温度数据。
10. 仿照步骤9，对所有三维体表数据进行温度数据映射，使得整个身体的三维体表数据均具有温度数据。
11. 仿照步骤10，将对步骤2中获取的三维体表数据与步骤3中获取的体表红外温度数据进行再次映射。
经过上述步骤10，得到了人体三维被动红外温度分布数据D1。经过步骤11，得到了人体三维主动红外吸收分布数据D2。D1表现了人体红外辐射分布情况，表现了人体内脏向体表传递的温度分布情况。D2表现了皮下组织和血管对主动红外光的吸收情况，进一步表现了体表下血管对氧和血红蛋白的吸收及分布情况。D1和D2从不同角度表现了人体体表和内部的健康状况。
一种基于温度场分布的体内平衡检测装置，其特征在于获取人体三维温度分布图后，温度分布熵定义为：
Figure 89230DEST_PATH_IMAGE002
其中，x表示随机变量，p(x)表示x输出概率函数。变量x的不确定性越大，熵也就越 大。熵
Figure DEST_PATH_IMAGE005
描述了在某一给定时刻一个系统可能出现的有关状态的不确定度。
一种基于温度场分布的体内平衡检测装置，其特征在于温度分布熵计算步骤如下：
1. 将经过二维温度数据向三维数据点云映射后的三维人体背部红外图像沿竖直方向分为头颈区16、胸区17、胸腰区18、腰区19。每个分区在水平方向再分为四个等分区，如头颈区16从左到右的子区分别为20、21、22、23区，总共将红外图像数据分为4×4,16个小区域。
2. 根据前文熵定义式（1）计算步骤1中的16个小区域的熵值，分别为头颈区熵值24、胸区熵值25、胸腰区熵值26、腰区熵值27。每个区熵值从上到下的柱状图分别为本区水平方向上分割的从左到右的四个子区的熵值。如28、29、30、31柱状图分别为头颈区熵值24的子区域20、21、22、23的熵值。
3. 计算每组三维人体背部红外图像对称子区熵值差作为对称性评价指标。如头颈区16的四个子区20、21、22、23，取左右两边对称区的熵值差，即子区20与子区23的熵值差为36，子区21与子区22的熵值差为37。36和37熵值差组成一个熵值差组32，作为头颈区16的对称性评价矢量。其他区的对称性评价矢量计算方式类似，计算结果分别为胸区17对称性评价矢量33、胸腰区18对称性评价矢量34、腰区19对称性评价矢量35。

Claims (6)

1.一种基于温度场分布的体内平衡检测装置，其特征在于该测量装置包括三维扫描相机（1）、面阵式红外成像传感器（2）、主动红外光发生器（3）、采集处理计算机（4）四部分。
2.一种根据权利要求1所述的检测装置，其特征在于三维扫描相机（1）可采用任何可采集人体体表三维形态的扫描装置，如基于散斑的深度相机、基于结构光的三维扫描相机等；该三维扫描相机用于获取人体体表的三维点云数据。
3.一种根据权利要求2所述的检测装置，其特征在于面阵式红外成像传感器（2）包括两台可采用制冷或非制冷式二维红外成像传感器，用于采集被测者两个角度的二维温度数据。
4.一种根据权利要求3所述的检测装置，其特征在于三维扫描相机（1）与面阵式红外成像传感器（2）、主动红外光发生器（3）同向布置，镜头全部朝向被测者，全部安装在相机支撑架6顶端的横杆上；两台三维扫描相机（1）布置于最外侧，两台面阵式红外成像传感器（2）在三维扫描相机（1）内侧紧挨布置，一台主动红外光发生器（3）布置在横杆中间；三维扫描相机（1）与面阵式红外成像传感器（2）视场重叠，保证拍摄同一目标区域；主动红外光发生器（3）投射范围覆盖三维扫描相机（1）与面阵式红外成像传感器（2）共同视场；三维扫描相机（1）通过信号线（7）与采集处理计算机（4）相连；面阵式红外成像传感器（2）通过信号线（8）与采集处理计算机（4）相连；主动红外光发生器（3）通过信号线（9）与采集处理计算机（4）相连。
5.一种根据权利要求4所述的检测装置，其特征在于该装置的使用步骤为：
[1] 被测者（5）站立在三维扫描相机（1）前的扫描视场内，脱掉被检测部位衣物；
[2] 启动三维扫描相机（1），对被测者（5）进行三维扫描成像，图像数据通过数据线（7）进入采集处理计算机（4）；根据相机参数矩阵、视觉计算模型计算被测者（5）的三维体表数据；
[3] 启动面阵式红外成像传感器（2），对被测者（5）进行被动式红外成像；获取被测者（5）体表的热辐射图像通过数据线（8）进入采集处理计算机（4）；
[4] 启动主动红外光发生器（3），对被测者（5）体表进行照射，经设定时间t，被测者体表已经充分吸收红外辐射光；
[5] 再次启动面阵式红外成像传感器（2），对被测者（5）进行红外成像；获得在主动红外辐射条件下经皮下组织、血管调制后的红外图像，经数据线（8）进入采集处理计算机（4）；
[6] 在采集处理计算机（4）内，对步骤[2]中获取的三维体表数据进行人体关键点三维坐标序列A识别；这些关键点包括颈部与肩部交界点（10）、左右两侧肩峰点（11）、左右两侧腋窝点（12）、头顶最高点（13）、腰部两侧凹陷点（14）、臀沟消失点（15）；
[7] 在采集处理计算机（4）内，对步骤[3]中获取的体表红外温度数据进行人体关键点二维图像坐标序列B识别；这些关键点包括颈部与肩部交界点（10）、左右两侧肩峰点（11）、左右两侧腋窝点（12）、头顶最高点（13）、腰部两侧凹陷点（14）、臀沟消失点（15）；左右两幅体表红外温度图像用于防止单侧红外相机不能拍摄上述全部关键点；
[8] 在采集处理计算机（4）内，对步骤[5]中获取的体表红外温度数据进行人体关键点二维图像坐标序列C识别；这些关键点包括颈部与肩部交界点（10）、左右两侧肩峰点（11）、左右两侧腋窝点（12）、头顶最高点（13）、腰部两侧凹陷点（14）、臀沟消失点（15）；
[9] 在采集处理计算机（4）内，对步骤[6]中获取的三维坐标序列A和步骤[7]中获取的二维图像坐标序列B进行坐标映射匹配；如序列A中的（13）号和（10）号标记点与二维图像坐标序列B中的（13）号和（10）号标记点进行匹配；分别在步骤[2]中获取的三维体表数据和步骤3中获取的体表红外温度数据中（13）号与（10）号标记点之间进行等间隔取样，再对两种图像中的等间隔取样点进行匹配；这样在三维体表数据上（13）号与（10）号标记点之间的取样点位置就具有了对应的温度数据；在取样点之间采用均匀B样条进行温度数据插值拟合；同理，再在（13）号样点与（11）号样点之间进行温度数据插值拟合，（10）号样点与（11）号样点之间进行温度数据插值拟合；三维体表数据和二维体表红外温度数据（13）号样点、（10）号样点、（11）号样点各构成一个三角面片，再次对两种数据的对应三角面片进行数据匹配及插值拟合，使得三角面片内的所有三维点都匹配上对应的温度数据；
[10] 仿照步骤[9]，对所有三维体表数据进行温度数据映射，使得整个身体的三维体表数据均具有温度数据；
[11] 仿照步骤[10]，将对步骤[2]中获取的三维体表数据与步骤[3]中获取的体表红外温度数据进行再次映射；经过上述步骤[10]，得到了人体三维被动红外温度分布数据D1；经过步骤[11]，得到了人体三维主动红外吸收分布数据D2；D1表现了人体红外辐射分布情况，表现了人体内脏向体表传递的温度分布情况；D2表现了皮下组织和血管对主动红外光的吸收情况，进一步表现了体表下血管对氧和血红蛋白的吸收及分布情况；D1和D2从不同角度表现了人体体表和内部的健康状况。
6.一种基于温度场分布的体内平衡检测装置，其特征在于获取人体三维温度分布图后，温度分布熵计算步骤如下：
[1]将经过二维温度数据向三维数据点云映射后的三维人体背部红外图像沿竖直方向分为头颈区（16）、胸区（17）、胸腰区（18）、腰区（19）；每个分区在水平方向再分为四个等分区，如头颈区（16）从左到右的子区分别为（20）、（21）、（22）、（23）区，总共将红外图像数据分为4×4，即16个小区域;
[2]根据前文熵定义式[1]计算步骤[1]中的16个小区域的熵值，分别为头颈区熵值（24）、胸区熵值（25）、胸腰区熵值（26）、腰区熵值（27）；每个区熵值从上到下的柱状图分别为本区水平方向上分割的从左到右的四个子区的熵值；如（28）、（29）、（30）、（31）柱状图分别为头颈区熵值（24）的子区域（20）、（21）、（22）、（23）的熵值；
[3]计算每组三维人体背部红外图像对称子区熵值差作为对称性评价指标；如头颈区（16）的四个子区（20）、（21）、（22）、（23），取左右两边对称区的熵值差，即子区（20）与子区（23）的熵值差为（36），子区（21）与子区（22）的熵值差为（37）；（36）和（37）熵值差组成一个熵值差组（32），作为头颈区（16）的对称性评价矢量；其他区的对称性评价矢量计算方式类似，计算结果分别为胸区（17）对称性评价矢量（33）、胸腰区（18）对称性评价矢量（34）、腰区（19）对称性评价矢量（35）。
CN202111453548.8A 2021-12-01 2021-12-01 一种基于温度场分布的体内平衡检测装置 Pending CN114027803A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111453548.8A CN114027803A (zh) 2021-12-01 2021-12-01 一种基于温度场分布的体内平衡检测装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111453548.8A CN114027803A (zh) 2021-12-01 2021-12-01 一种基于温度场分布的体内平衡检测装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114027803A true CN114027803A (zh) 2022-02-11

Family

ID=80139545

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111453548.8A Pending CN114027803A (zh) 2021-12-01 2021-12-01 一种基于温度场分布的体内平衡检测装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114027803A (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070110293A1 (en) * 2004-07-07 2007-05-17 Real Imaging Ltd. System and method for imaging
JP2007215809A (ja) * 2006-02-17 2007-08-30 Akita Univ Ｆｉｒアクティブ・サーモグラフィ検査装置
CN103188991A (zh) * 2010-11-02 2013-07-03 Cem科技股份有限公司 用于显示生物对象的温度场的方法
CN110672212A (zh) * 2019-09-19 2020-01-10 珠海格力电器股份有限公司 一种空间三维温度场检测方法、计算机可读存储介质及智能家电

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070110293A1 (en) * 2004-07-07 2007-05-17 Real Imaging Ltd. System and method for imaging
JP2007215809A (ja) * 2006-02-17 2007-08-30 Akita Univ Ｆｉｒアクティブ・サーモグラフィ検査装置
CN103188991A (zh) * 2010-11-02 2013-07-03 Cem科技股份有限公司 用于显示生物对象的温度场的方法
CN110672212A (zh) * 2019-09-19 2020-01-10 珠海格力电器股份有限公司 一种空间三维温度场检测方法、计算机可读存储介质及智能家电

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘善军等: "岩石加载过程中红外辐射温度场演化的定量分析方法" *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CA2374040C (en) Integrated imaging apparatus
US11452456B2 (en) Device, system and method for determining the core body temperature of a subject
EP2840957B1 (en) Optical coherent imaging medical device and method
Barone et al. Assessment of chronic wounds by three-dimensional optical imaging based on integrating geometrical, chromatic, and thermal data
CA2922403A1 (en) Surface simulation
RU2452925C1 (ru) Способ отображения температурного поля биологического объекта
FI3589190T3 (fi) Monimuotoinen lääketieteellinen kuvantamis- ja analysointijärjestelmä, -menetelmä ja -palvelin
EP1620003B1 (en) System and method for identifying and classifying dynamic thermodynamic processes in mammals and discriminating between and among such processes
CN114027803A (zh) 一种基于温度场分布的体内平衡检测装置
US7408156B2 (en) System and method for identifying and classifying dynamic thermodynamic processes in mammals and discriminating between and among such processes
US8233968B1 (en) Method and apparatus for high resolution dynamic digital infrared imaging
Bennett et al. Measurements of change in thermal images due to applied pressure
CN106963392B (zh) 光学无创血糖检测二维相关性标定方法及系统
Chromy et al. Three-dimensional Thermal Imaging in Medicine
US20140330109A1 (en) Photobiomedical measurement apparatus
FI127123B (fi) Menetelmä rintojen tutkimiseksi ja kasvaimien todentamiseksi kudoksessa eri taajuuksilla ilmenevien fysiologisten ilmiöiden ja muutosten perusteella, käytettäväksi yhdessä tai erikseen mammografiatutkimusten kanssa nostamaan tutkimusten sensitiivisyyttä ja spesifisyyttä
Barone et al. 3D Imaging Analysis of Chronic Wounds Through Geometry and Temperature Measurements
Yoon et al. A study of thermographic diagnosis system and imaging algorithm by distributed thermal data using single infrared sensor
GB2606359A (en) Augmented reality headset and probe for medical imaging
Xu et al. 3-D optic disk reconstruction via combined registration and inclusion of eye optical effects
Dziewoński et al. Prototype of the device registering encircling images
Barone et al. Assessment of Chronic Wounds by 3D Optical Imaging Based on Integrating Geometrical, Chromatic and Thermal Data

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination