• 基于深度图像的帕金森震颤运动特征检测方法及系统

    • 摘要:

      本发明涉及一种基于深度图像的帕金森震颤运动特征检测方法及系统,所述方法包括以下步骤:首先令被检测者佩戴纯色手套,并由检测者人工选定画面中被检测者的手部位置;再通过色调过滤的方法识别分割画面中的手部图像;每一帧都依据上一帧的识别结果进行预测,确定参考点后完成识别;识别结果需从二维坐标转换为三维坐标,选择左上左下右上右下四个顶点以及中心点进行记录,写入文件;处理数据文件,分析拟合得到周期信息.与现有技术相比,本发明具有简单、快捷、准确、非侵入性等优点.

    • 专利类型:

      发明专利

    • 申请/专利号:

      CN201610015809.0

    • 申请日期:

      2016.01.11

    • 公开/公告号:

      CN105701806A

    • 公开/公告日:

      2016-06-22

    • 发明人:

      谢叻 陈生弟 陆梦迪 高超 顾灵凯

    • 申请人:

      上海交通大学%上海交通大学医学院附属瑞金医院

    • 主分类号:

      G06T7/00(2006.01)I,G,G06,G06T,G06T7

    • 分类号:

      G06T7/00(2006.01)I,G06K9/00(2006.01)I,G,G06,G06T,G06K,G06T7,G06K9,G06T7/00,G06K9/00

    • 主权项:

      一种基于深度图像的帕金森震颤运动特征检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:令被检测者佩戴纯色手套,采集包含被检测者的手部的画面,选定画面中被检测者的手部位置;S2:采用色调过滤识别方法识别S1选定画面中的手部图像;每一帧都依据上一帧的识别结果进行预测,确定参考点后完成识别;S3:将识别结果从二维坐标转换为三维坐标,选择左上、左下、右上、右下四个顶点以及中心点进行记录,写入数据文件;S4:处理数据文件,分析拟合得到手部震颤的周期信息.