基于人眼巩膜成像的非侵入性红血球数量及形态检测方法的研究

The research is based on the non-invasive detection method for the erythrocytes inside a human’ sclera, including their amounts, volume, shape and other features. The steady and clear image containing both the capillaries and erythrocytes is captured by an ultra-high speed image sampling system and post-processed by a high-precision eyeball movement measuring method. Thus, a brand-new observing and analyzing system can be established. The computer image processing algorithms are applied to automatically obtain the information of amounts, volume, abnormal shape, etc. Furthermore, we intend to conduct experiment to collect data which will confirm the effectiveness of this non-invasive erythrocyte detection method. The non-invasive information gathering operation of red blood cells inside the eyeball capillary as well as the method of visualization, image analysis and automatic detection are of great medical significance to early detection on several diseases, including anemia, liver and osteal diseases. Meanwhile, it plays a positive role in alleviating the patients' suffering from blood sampling, reducing inspection risk and cost as well as revealing the probability of non-blood sampling in the future medical field. It also accords with the new requirement of ‘Medical Service Refinement’ proposed in the current medical reform.

开展一种非侵入性方式检测人眼眼白巩膜部位红血球的形状、体积及个体密度等血液指标方法的研究。通过研究眼白巩膜高速图像拍摄方法及高精度眼球运动测量方法,建立毛细血管及红血球图像信息采集方法及分析机制。通过计算机图像处理算法,建立从图像信息中自动提取毛细血管内的红血球的形状、体积及个体密度等信息方法;通过生理学实验采集数据验证非侵入性红血球检测的有效性。非侵入性人类毛细血管内红血球信息采集、图像分析及自动检测方法的建立，不仅能够减轻患者采血的痛苦，降低检查的风险及成本，而且对于贫血症状检查及肝脏、骨髓等部分疾病的早期发现与检测有着重要的医学价值。同时，对探索未来医疗领域中非采血血液检查的可能性等有着积极的意义，符合我国当前医疗改革中提出的“医疗服务精细化”的新需求。

血液承担着在人体内运送氧气的重要功能，血管、血流、红血球的数目、大小与形状反映着人体的健康状况，因此对血管、血流、红血球动态与形态检测具有十分重要的临床意义。现阶段血液检测方法的研究，大部分着眼于侵入性方式检测血液样本，对惧怕采血人群造成痛苦，对医护人员采血技术要求较高。此外，当前主流的血液分析仪，通过阻抗法与光的散射法对数目与体积进行估算，经常会受血液中其他成分干扰造成假性增高或减少的现象，导致检测结果可靠性不能得到保障。为降低检测平台和人为因素的影响，寻找一种行之有效的非侵入性红血球自动检测方法，具有十分重要的研究价值。非侵入性人类毛细血管内红血球信息采集、图像分析及自动检测方法，不仅能够减轻患者采血的痛苦，降低检查的风险及成本，而且对于部分疾病的早期发现与检测有着重要的医学价值。同时，基于眼白表面血管形状的鲁棒生物识别技术也满足身份识别非接触、高精度的需求。.本项目通过研究眼白巩膜高速图像拍摄方法及高精度眼球运动测量方法，建立毛细血管及红血球图像信息采集方法及分析机制；通过计算机图像处理算法，建立从图像信息中自动提取毛细血管内的红血球的形状、体积及个体密度等信息方法；通过生理学实验采集数据验证非侵入性红血球检测的有效性。此外，通过研究眼白巩膜毛细血管的个体差异性与稳定不变性，建立基于眼白表面血管形状的鲁棒的非接触生物识别方法。.经过3年的研究，课题组在非侵入性方式眼白巩膜红血球的检测分析方面取得了如下成果：.1..突破了采集人眼眼白巩膜部分图像的对焦、去运动模糊的关键技术；建立了眼球微小振动干扰消除和人眼视线与相机光轴精密校正的模型；研发了眼白巩膜毛细血管的检测与提取的核心算法；仿真了毛细血管内红血球的计数与跟踪方案；自主设计并搭建了国际领先的眼白巩膜毛细血管红血球的数据采集分析平台。同时，提出了一种基于眼白表面血管形状的鲁棒生物识别方法。.2. 发表SCI论文3篇，EI论文1篇，中文核心1篇，申请相关内容国家发明专利3项；