一种多光谱面诊测量方法

技术领域

本发明属于中医面诊信息采集领域，具体是一种多光谱面诊测量方法。

背景技术

现有中医面诊过程中，通常采用不同波长的光照射面部，通过采集反射光波长，配合模式识别技术进行面部信息的采集，从而进行下一步的诊断。如公开号为200710045884.2的“传统中医面部气色望诊系统”；但是这个系统无法获得量化的血红蛋白信息，而血红蛋白信息跟组织血氧、代谢等密切相关；相比抽血获得的单一位置血红蛋白信息，通过面部成像可获得整个面部的血红蛋白分布，信息量远大于抽血测得的血红蛋白信息。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了一种多光谱面诊测量方法，通过仪器标定和校正技术，测量面部不同波长的信息，结合物理模型计算定量血红蛋白浓度、血氧信息，从而实现了代谢相关的生理信息采集。

所述的多光谱面诊测量方法，具体步骤如下：

步骤一、针对波长λ下，利用空间频率fx的结构光对已知漫反射率图像的标定仿体进行照射，得到该仿体对当前空间频率的响应图像；

漫反射率图像中各个像素点的漫反射率值设为Rd(fx)cal；响应图像中对应各个相同位置的像素点的响应值设为Mac(fx)cal；

步骤二、在波长λ下，利用相同空间频率的结构光对某个待测面部组织进行照射，得到该待测面部组织的响应图像，并利用标定仿体的数据计算该待测面部组织对应的漫反射率图像；

该待测面部组织的响应图像中各个像素对空间频率fx的响应值设为Mac(fx)face，各个相同位置的像素对应的漫反射率值，计算公式如下：

Rd(fx)face＝Rd(fx)cal/Mac(fx)cal*Mac(fx)face

所有像素的漫反射率值组成了该待测面部组织的漫反射率图像。

步骤三、在波长λ下选择另一个空间频率fx'的结构光再次对标定仿体和待测面部组织分别进行照射，重复上述步骤，得到该待测面部组织的漫反射率图像；

步骤四、利用至少两个不同空间频率分别对应的漫反射率图像，计算该待测面部组织在波长λ的面部光学吸收/散射系数对；

具体为：

从至少两个漫反射率图像中选择相同位置的像素，由于漫反射率和吸收/散射系数映射对应，因此通过查表得到该像素的两个漫反射率分别对应的光学吸收和散射系数；

同理，将各像素分别查找各自对应的光学吸收和散射系数，所有像素的光学吸收系数构成波长λ的光学吸收系数图像，所有像素的散射系数构成波长λ的光学散射系数图像。

步骤五、利用不同波长下对应的吸收和散射系数图像，拟合出待测面部组织中各像素位置的血红蛋白浓度，得到面部整体血红蛋白的浓度和分布图像。

拟合过程如下：

首先，波长的数量为{1,2,...j,...J}，第j个波长下吸收系数图像中像素a的光学吸收系数为μ

血红蛋白的种类数量为{1,2,...i,...I}，第i种血红蛋白的含量为c

然后，第i种血红蛋白在第j个波长下的消光系数为ε

最后，利用像素a在各波长下的吸收系数以及血红蛋白在各波长下的消光系数，计算像素a对应的各种血红蛋白的成分含量；

公式如下：

同理，将待测面部组织图像中各个像素按照上述公式计算出对应的各种血红蛋白的成分含量；组成该人体的面部血红蛋白的浓度和分布图像。

步骤六、利用人体面部血红蛋白的浓度和分布图像，进行面诊。

本发明的优点在于：

1)、一种多光谱面诊测量方法，使用结构光对面部进行测量，能够定量测量面部组织的吸收系数，进而得到定量的血红蛋白浓度和血氧分布。

2)、一种多光谱面诊测量方法，将血红蛋白浓度和分布包含进面诊当中，可提供更丰富的信息帮助疾病诊疗。

附图说明

图1为本发明一种多光谱面诊测量方法的流程图；

图2为本发明一种多光谱面诊测量方法的测量示意图。

图3为血红蛋白在不同波长的消光系数图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细说明

本发明提供了一种可测量血红蛋白浓度及分布的面诊方法，采用结构光对面部进行测量，标定和校正，得到了待测面部组织在不同波长的吸收系数图，从而计算待测面部的血红蛋白浓度和分布，帮助更准确的面诊。

所述的一种多光谱面诊测量方法，如图1所示，具体步骤如下：

步骤一、针对波长λ下，利用空间频率fx的结构光对已知漫反射率图像的标定仿体进行照射，得到该仿体对当前空间频率的响应图像；

结构光对仿体进行照射的过程如图2所示。

漫反射率图像中各个像素点的漫反射率值设为Rd(fx)cal；漫反射率是生物组织自身的光学特性，且在每个空间频率的数值各不相同。

响应图像中对应各个相同位置的像素点的响应值设为Mac(fx)cal；

步骤二、在波长λ下，利用相同空间频率的结构光对某个待测面部组织进行照射，得到该待测面部组织的响应图像，并利用标定仿体的数据计算该待测面部组织对应的漫反射率图像；

该待测面部组织的响应图像中各个像素对空间频率fx的响应值设为Mac(fx)face，各个相同位置的像素对应的漫反射率值，计算公式如下：

Rd(fx)face＝Rd(fx)cal/Mac(fx)cal*Mac(fx)face

所有像素的漫反射率值组成了该待测面部组织的漫反射率图像。

步骤三、在波长λ下选择另一个空间频率fx'的结构光再次对标定仿体和待测面部组织分别进行照射，重复上述步骤，得到该待测面部组织的漫反射率图像；

步骤四、利用至少两个不同空间频率分别对应的漫反射率图像，计算该待测面部组织在波长λ的面部光学吸收/散射系数对；

具体为：

从至少两个漫反射率图像中选择相同位置的像素，由于漫反射率和吸收/散射系数映射对应，因此通过查表得到该像素的两个漫反射率分别对应的光学吸收和散射系数；

同理，将各像素分别查找各自对应的光学吸收和散射系数，所有像素的光学吸收系数构成波长λ的光学吸收系数图像，所有像素的散射系数构成波长λ的光学散射系数图像。

步骤五、利用不同波长下对应的吸收和散射系数图像，拟合出待测面部组织中各像素位置的血红蛋白浓度，得到面部整体血红蛋白的浓度和分布图像。

拟合过程如下：

首先，波长的数量为{1,2,...j,...J}，第j个波长下吸收系数图像中像素a的光学吸收系数为μ

血红蛋白的种类数量为{1,2,...i,...I}，第i种血红蛋白的含量为c

然后，第i种血红蛋白在第j个波长下的消光系数为ε

最后，利用像素a在各波长下的吸收系数以及血红蛋白在各波长下的消光系数，计算像素a对应的各种血红蛋白的成分含量；

公式如下：

同理，将待测面部组织图像中各个像素按照上述公式计算出对应的各种血红蛋白的成分含量；组成该人体的面部血红蛋白的浓度和分布图像。

如图3所示，氧合血红蛋白以及脱氧血红蛋白的对比，可知组织血氧和代谢情况。

步骤六、利用人体面部血红蛋白的浓度和分布图像，进行面诊。

实施例：

针对某个已知光学吸收和散射系数的仿体，利用空间频率为0.1mm

具体为：依次将0°、120°、240°相位的照明图案照射到仿体面部，用相机采集反射光图像，分别记为I

漫反射率是散射介质本身的物理特性，和其吸收、散射系数存在映射关系；

通过测量该仿体得到Rd_cal和Demod_cal的比值，作为标定数据。

然后，在不同波长(例如300-2000nm)用一定空间频率的结构光对人体面部进行测量，测量方式为宽场成像，因此可得到整个面部的信息。

结合之前测得的标定数据，计算人体面部组织的光学吸收系数，过程如下：

依次将0°、120°、240°相位的照明图案照射到人体面部，用相机采集反射光图像，同样进行解调，得到的图像记为Demod_tis。

利用上述数据可得到组织在对应空间频率的漫反射率：

Rd_tis＝Demod_tis/Demod_cal*Rd_cal。

通过至少两个空间频率的漫反射率，可用现有模型计算出组织的光学吸收系数。

已知任意两个空间频率下的组织漫反射率和组织的光学吸收和散射系数存在映射对应关系，因此只需至少测量两个空间频率的Rd(fx)face，即可计算出面部的光学吸收系数。

接着：通过不同波长的吸收系数，可拟合出组织中氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的浓度，即人体面部血红蛋白的浓度和分布图像。

拟合过程如下：

要拟合的组织成分种类数量为i(例如对于拟合氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白，i＝2；第i个组织成分的含量用c

等式左边是测量值，右边第一项为已知，则可求解右边第二项，即各组织成分含量。

最后，利用定量的面部血红蛋白和血氧分布信息，进行面诊。

可通过临床数据积累，得到面部血红蛋白和血氧分布信息与各类疾病的关系，再结合人工智能及大数据技术，帮助疾病诊疗。

本发明中对人体面部的测量属首次，过去的方法无法对人体面部这种几何形状复杂的样品进行光学吸收和散射系数测量，而且无法将血红蛋白浓度以及血氧信息考虑到诊断过程当中。