提高无创血糖检测准确度的图像旋转校正补偿方法技术

本发明专利技术提供了一种提高无创血糖检测准确度的图像旋转校正补偿方法，包括有对发生旋转的图像进行旋转校正操作、对进行旋转校正操作后的图像进行补偿算法操作和将得到的经过补偿算法处理的数据与真实血糖值进行标定运算。本发明专利技术的旋转校正补偿算法来消除在采集血糖数据图像的过程中，由于旋转和位移带来的误差，从而提高对参与血糖计算的皮肤区域的精准定位。引入定位标签以及线积分计算对参与血糖计算的区域进行定位和精准提取，进而实现消除旋转位移的影响。为了避免由旋转位移导致这一误差的产生，通过补偿算法来消除由于采集区域发生旋转位移而造成的失误，从而提高光学无创血糖检测的准确性和可靠性，更好地对血糖进行标定及预测处理。标定及预测处理。标定及预测处理。

【技术实现步骤摘要】
提高无创血糖检测准确度的图像旋转校正补偿方法


[0001]本专利技术涉及血糖检测领域，具体地说是一种提高无创血糖检测准确度的图像旋转校正补偿方法。

技术介绍

[0002]糖尿病是一种常见的在高血糖范围内的疾病，其主要是由与人体的胰岛功能的缺失或部分丧失功效导致的。长时间处于高血糖的糖尿病患者，不仅会对其身体造成严重的不适，更会导致其他疾病的产生，如肾病和动脉硬化等并发症。因此，血糖监测是针对糖尿病患者一种重要的监测血糖手段，为了其自身的健康，患者需时刻监测着血糖的变化，不仅是对糖尿病患者监测，对健康人群也需要监测，预防高血糖的情况。现在常用的有效测量血糖手段为采集指尖血或者静脉血的方式，但会对人体造成一定的创伤。目前正在研究的光学无创手段有光声光谱、近红外光谱、偏振旋光法、拉曼光谱和光学相干层析成像等。能够进行长时间的监测，因此，会成为后续研究无创血糖的趋势。
[0003]光学相干层析成像技术(OCT)是基于低相干干涉的原理，具有高效、无创和高分辨率的优点。由于葡萄糖的浓度会引起光进入皮肤的衰减系数的变化，因此，能够通过OCT来通过监测人体皮肤组织内部的光学参数——散射系数的变化，进而与人体血糖值进行关联起来，由于个体的差异性，选择的对血糖敏感的皮肤区域也会有所不同，通过算法求得最敏感的皮肤组织深度区域来进行后续的血糖标定与预测。我们是通过监测人体皮肤真皮层区域的散射系数的改变与真实血糖值进行标定，得到方程，后续便可通过求得光进入皮肤后的衰减信号，得到散射系数，代入标定方程，得到对应时刻的血糖值的大小。/>[0004]在人体无创血糖检测中，由于被测试者自主或非自主的抖动，会导致采集部位发生旋转位移，从而破坏了OCT连续采集的多幅三维图像在空间范围内的一致性，最终造成了测量结果的不准确。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种提高无创血糖检测准确度的图像旋转校正补偿方法，以解决现有技术中由于采集区域发生旋转位移而造成的测量结果的精度低的问题。
[0006]本专利技术是这样实现的：一种提高无创血糖检测准确度的图像旋转校正补偿方法，其特征是，包括有对发生旋转的图像进行旋转校正操作、对进行旋转校正操作后的图像进行补偿算法操作和将得到的经过补偿算法处理的数据与真实血糖值进行标定运算；
[0007]所述旋转校正操作包括如下步骤：
[0008]A1、对待采集的皮肤设置一个内边缘清晰的定位标签，利用检测装置对定位标签内的皮肤进行位置偏移的采集,得到一个发生旋转位移的三维图像，将该三维图像中的所有二维图像沿深度Z方向平均，得到XY面的平均二维图像；
[0009]A2、将A1步骤得到的平均二维图像进行二值化操作，将定位标签与皮肤区域进行区分，引用canny边缘检测算子提取皮肤区域的边界尺寸位置；
[0010]A3、在二值化后的平均二维图像上选定一个旋转角度范围，在该范围内计算平均二维图像多个角度的坐标轴下的线积分，得到和角度对应的多个积分值；
[0011]A4、找到最大积分值所对应的角度，在该角度下平均二维图像里皮肤的边缘分别与坐标轴的X、Y方向垂直，则该角度为坐标轴的倾斜角度，再沿反方向旋转该倾斜角度，即得到了校正后的平均二维图像；
[0012]A5、将步骤A1中采集到的三维图像中的每一个XY方向上二维图像均沿着A4步骤所得到的倾斜角度分别进行旋转校正，得到旋转校正后的三维图像。
[0013]进一步地，本专利技术可以按如下技术方案实现：
[0014]对进行旋转校正操作后的三维图像进行补偿算法操作包括如下步骤：
[0015]B1、选取经过旋转校正处理后的第一幅三维图像，从该三维图像中抽取一个去掉深度Z方向的二维图像；根据A2步骤对这个二维图像进行处理，得到皮肤区域图像，之后以该图像中心1/4面积的皮肤区域作为模板图像；
[0016]B2、选取第二幅经过旋转校正处理后的三维图像，抽取同步骤B1中Z方向同样深度的二维图像，根据步骤A2对这个二维图像进行处理，得到皮肤区域图像；以该皮肤区域图像左上角为起点，按照以模板图像大小逐像素点向右平移选取多幅目标图像，直至到右边界停止；并对皮肤区域图像左上角以下直至图像底部的所有像素点，逐个按照以模板图像大小逐像素点向右平移选取多幅目标图像，直至到右边界停止，这样获取了目标图像的二维图像集合；
[0017]B3、将所述步骤B1中保存的模板图像与步骤B2中得到的二维图像集合里的二维图像分别进行相似性度量计算，获得了一个包含所有与模板图像进行相关的目标图像的二维相关系数矩阵；
[0018]B4、在步骤B3中得到的相关系数的二维矩阵中找到最大相关系数值，并与设定好的阈值0.7比较，如果最大相关系数值大于阈值，则找出该最大相关系数值在二维矩阵中对应的坐标位置，然后将B2步骤中三维图像在该坐标位置的所有深度的二维图像提取出来，重建为新的三维皮肤图像参加血糖计算，即完成旋转校正操作后的图像补偿算法操作；如果矩阵中最大值小于阈值，舍弃B2步骤中的三维图像，进行下一个图像数据计算重复B2、B3、B4步骤，直至处理完采集的所有三维图像。
[0019]将得到的经过补偿算法处理的数据与真实血糖值进行标定运算，得到皮肤图像不同区域的散射系数与血糖值的线性关系。
[0020]所述标定运算是将采集到的真实血糖值与其对应时刻的皮肤图像中的不同深度区域的散射系数进行最小二乘法拟合求得关系方程，不同深度区域有着不同的散射系数，对应有着不同的关系方程。
[0021]在所述步骤A3中，平均二维图像是沿着y
′
方向的进行线积分，公式如下：
[0022][0023]其中，
[0024]在所述步骤B3中，目标图像S大小为M*N，模板图像T大小为M*N，则相似性度量即相关系数可以定义为：
[0025][0026]式中，R(i,j)为所求的目标图像在(i,j)处与模板图像的相关性；
[0027]E(S(i,j))、E(T)分别为(i,j)处目标图像的平均灰度值和模板的平均灰度值；
[0028]在进行图像匹配时，通过算法将模板图像在目标图像上逐个像素点移动匹配，得到一个目标图像矩阵。
[0029]本专利技术的旋转校正补偿算法来消除在采集血糖数据图像的过程中，由于旋转和位移带来的误差，从而提高对参与血糖计算的皮肤区域的精准定位。其中，引入定位标签以及线积分计算对参与血糖计算的区域进行定位和精准提取，进而实现消除旋转位移的影响。同时，为了避免由旋转位移导致这一误差的产生，通过补偿算法来消除由于采集区域发生旋转位移而造成的失误，从而提高光学无创血糖检测的准确性和可靠性，更好地对血糖进行标定及预测处理。
附图说明
[0030]图1是本专利技术定位标签结构示意图。
[0031]图2是本专利技术采集到的发生偏移的图像。
[0032]图3是本专利技术旋转校正操作处理前后的对比图。
[0033]图4是本专利技术校正补偿算法操作过程中获取定位标签内部皮肤区域和模板本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种提高无创血糖检测准确度的图像旋转校正补偿方法，其特征是，包括有对发生旋转的图像进行旋转校正操作、对进行旋转校正操作后的图像进行补偿算法操作和将得到的经过补偿算法处理的数据与真实血糖值进行标定运算；所述旋转校正操作包括如下步骤：A1、对待采集的皮肤设置一个内边缘清晰的定位标签，利用检测装置对定位标签内的皮肤进行位置偏移的采集,得到一个发生旋转位移的三维图像，将该三维图像中的所有二维图像沿深度Z方向平均，得到XY面的平均二维图像；A2、将A1步骤得到的平均二维图像进行二值化操作，将定位标签与皮肤区域进行区分，引用canny边缘检测算子提取皮肤区域的边界尺寸位置；A3、在二值化后的平均二维图像上选定一个旋转角度范围，在该范围内计算平均二维图像多个角度的坐标轴下的线积分，得到和角度对应的多个积分值；A4、找到最大积分值所对应的角度，在该角度下平均二维图像里皮肤的边缘分别与坐标轴的X、Y方向垂直，则该角度为坐标轴的倾斜角度，再沿反方向旋转该倾斜角度，即得到了校正后的平均二维图像；A5、将步骤A1中采集到的三维图像中的每一个XY方向上二维图像均沿着A4步骤所得到的倾斜角度分别进行旋转校正，得到旋转校正后的三维图像。2.根据权利要求1所述的提高无创血糖检测准确度的图像旋转校正补偿方法，其特征是，对进行旋转校正操作后的三维图像进行补偿算法操作包括如下步骤：B1、选取经过旋转校正处理后的第一幅三维图像，从该三维图像中抽取一个去掉深度Z方向的二维图像；根据A2步骤对这个二维图像进行处理，得到皮肤区域图像，之后以该图像中心1/4面积的皮肤区域作为模板图像；B2、选取第二幅经过旋转校正处理后的三维图像，抽取同步骤B1中Z方向同样深度的二维图像，根据步骤A2对这个二维图像进行处理，得到皮肤区域图像；以该皮肤区域图像左上角为起点，按照以模板图像大小逐像素点向右平移选取多幅目标图像，直至到右边界停止；并对皮肤区域图像左上角以下直至图像底部的所有像素点，逐个按照以模板图像大小逐像素点向右平移选取多幅目标图像，直至到右...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏亚，姚晓天，周聪聪，
申请(专利权)人：河北大学，
类型：发明
国别省市：