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基于双目视觉脉搏图像信息的检测系统的研究的中期报告
一、研究背景和目的
随着心血管疾病的不断增加，心血管疾病的早期筛查和及时诊断变得尤为重要。传统的心电图和血液检查虽然已经得到了广泛应用，但是无法提供准确的心脏功能和血流状态的信息。近年来，基于双目视觉技术的心脏脉搏图像检测技术愈加受到重视，具有非常广阔的应用前景。因此，本研究旨在开发一种基于双目视觉技术的心脏脉搏图像检测系统，以实现对心血管疾病的早期筛查和及时诊断。
二、研究进展
目前为止，本研究已经完成了以下的工作：
1.收集了大量的脉搏图像和相关数据，并构建了一个基于双目视觉的数据集。
2.利用Python编写了双目视觉图像处理部分的代码，实现了图像的预处理、匹配、滤波、分割、特征提取等基本功能，并初步验证了代码的正确性和有效性。
3.制作了一个基于C++的图像显示界面，实现了图像的显示、操作和处理等功能，并初步测试了界面的用户友好性和稳定性。
4.提出了一种基于区域生长算法的脉搏图像分割方法，实现了对图像中心区域的分割和提取，并初步验证了算法的准确性和有效性。
5.开始进行基于机器学习的脉搏图像分类研究，初步验证了卷积神经网络在心脏脉搏图像分类上的有效性。
三、下一步工作
下一步，本研究将继续开展以下工作：
1.完成基于机器学习的脉搏图像分类研究，提高分类准确率和效率。
2.尝试使用更为先进的双目视觉算法，提高图像匹配的精度和效率。
3.完善脉搏图像的预处理、滤波和分割算法，提高图像质量和可辨识度。
4.开始进行基于脉搏图像的心血管疾病的检测和诊断研究，探索更为精准的检测和诊断方法。
五、研究意义和应用前景
通过本研究的开展，将实现对心血管疾病的早期筛查和及时诊断，有望大幅度缩短疾病诊断周期，提高疾病治疗效率，降低医疗成本和人力物力资源的浪费。除了心血管疾病的应用外，基于双目视觉技术的脉搏图像检测技术还可以用于其他医疗领域，如呼吸道疾病、神经系统疾病和内分泌系统疾病等的检测和诊断，具有非常广阔的应用前景。