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研究生:劉元卿
研究生(外文):Liu, Yuan-Ching
論文名稱:動態顯微影像之擷取與分析系統
論文名稱(外文):A Microcirculation Measurement System Approached by the Microscopic Video Image
指導教授:詹國禎, 嚴燦鑫
指導教授(外文):Jan Gwo-Jen
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:電機工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1997
畢業學年度:85
語文別:中文
論文頁數:80
中文關鍵詞:動態顯微影像血球流速
外文關鍵詞:microcirculationvideomicroscopy
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中 文 摘 要以顯微影像觀察器官組織微循環﹐是研究動物組織生理最
直接的方法之一。除了定性的觀察外﹐定量的分析﹐更有助於瞭解刺激因
子對於組織微循環中各項重要參數的影響程度﹐而能夠更準確可靠地建構
出完整的組織生理或病理機制。傳統定量化參數的分析工具,受限於類比
電路技術,缺乏訊號處理上的彈性,使得分析的結果,仍不令人滿意。隨
著影像擷取設備與電子技術如數位訊號處理晶片發展之突飛猛進﹐要將高
品質的動態影像即時轉錄至電腦中做處理分析﹐已不再是夢想。結合電子
技術與數位訊號處理技術的純熟﹐將之應用於動態顯微影像定量之分析﹐
將是一個可行而且不錯的方式。本研究﹐我們將先建構一套目前電子技術
可以配合的顯微影像擷取與分析系統﹐由電荷耦合式固態影像攝影機(CCD
camera)搭配顯微鏡以取得動態影像﹐經由高速影像擷取卡將影像訊號即
時載入電腦中﹐並且在自行開發適用於動態影像處理分析的圖形介面環境
上﹐輕鬆地研究發展各種參數計算的演算法。並可提供給研究人員顯微影
像分析之用﹐利用取得的影像計算血管中的血球流速﹑血管直徑等重要參
數。本研究也將討論傳統光學顯微術與螢光顯微術的成像機制﹐以及因而
所造成不同之影像的特性﹔並且針對這些不同特性之影像﹐發展適當的影
像處理方法﹐以利於影像後續之分析。而目前所計算的生理參數先以流速
計算為主﹐提出兩種演算法。透過實驗的測試,我們歸納出最佳的影像處
理流程﹔並驗證影像光流法在血球流速計算上的適用性以及影像定位處理
的效果。最後討論使用此法可能的先天與後天之誤差。待演算法開發完成
以及影像用數位訊號處理晶片技術更加純熟﹐下一步將以發展「即時」量
測為目標。
Lynamics of microscopic video images was used qualitatively and
quantitatively to investigate the microcirculation of the
organs. Due to the limitations of the digital and analog circuit
technology, the implementation usually can not satisfy the
practical requirement of the physiological measurement. With the
bloom of multimedia technology in the computer system, it is
feasible to digitize the video image and store in the mass
storage device of a computer. It is a fancy job to adopt this
technology to the field of physiological microcirculation
research.In this paper, at first, we implemented a microscopic
video recording system that was composed of a CCD camera, a
real-time video image capturing device and a high-performance
Silicon Graphic work station. A GUI application based on the X
Window tool was implemented to accelerate the development of the
algorithm proposed in this paper. Two methods were used to
calculate the flow of the vascular vessel. Due to the dedicated
properties of the images, some specific techniques must be
developed to handle different images. The algorithm proposed
were verified by some alternatively sampling techniques or some
other procedures. The results indicated that our implementation
was worked well and also met with the phenomena of physiological
prediction . At last some limitations of our system were
declared and the possible improvements were discussed, also. The
paper was closed with the conclusion that the new digital
technology of computer system and signal processing hardware
will play a key role in this field and get abundant achievement
in the near future.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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