人类视觉发育与信息传导建模及其在弱视眼病诊断中的应用

基本信息
批准号:61262032
项目类别:地区科学基金项目
资助金额:50.00
负责人:李建锋
学科分类:
依托单位:吉首大学
批准年份:2012
结题年份:2016
起止时间:2013-01-01 - 2016-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:邹北骥,鲁荣波,陈再良,朱长城,张书真,宋海龙,刘晴,高旭
关键词:
弱视视觉传导图像分析计算机视觉视觉发育
结项摘要

Visual perception is the primary access to information for human, and its remarkable abilities, including correlating the environment and surrounding objects and interpreting them, giving responses rapidly, and making decisions accurately, are still superior to the best computer visual systems. Researches about the development of human visual system and information transmission in the visual cortex is not deep enough, therefore, the existing visual models and algorithms can not simulate human visual system efficiently and completely, and computer vision does not take full advantages of human vision.This project, on the basis of related researches about human visual system, aims at exploring visual system development and information transmission in visual cortex. By establishing database for development of visual system and statistical analysis model, we are able to analysis the data of both normal people and amblyopia patients as well as its correlation to the visual development. Based on above work, it is possible to derive a model of visual development and information transmission in visual cortex and thus, propose a system of computer vision algorithms based on human vision system. Finally, it would help us develop the amblyopia diagnostic system. Results will have great significance both in research and application aspects for revealing mechanisms of visual development and information transmission, and studying new methods in field of computer vision, as well as diagnosis of amblyopia as soon as possible.

人的视觉感知是人类获得信息的主要手段,对所处环境和周边事物的关联和理解能力、快速响应和精确判断的能力都是目前计算机视觉系统无法达到的。由于目前人类对自身的视觉发育和视皮层信息传递的研究不够深入,限制了已有的视觉模型和算法对人类视觉系统的模拟,导致计算机视觉不能完全借鉴和利用人类视觉的优点。本项目以当前相关学科对人类视觉的研究成果为基础,通过一系列的实验方法技术,研究人类视觉发育和视皮层信息传导过程,通过建立视觉发育数据库和统计分析模型,分析弱视患者和正常人的图像/数据及其与人类视觉发育过程的关系,以此为基础,建立人类视觉发育与视皮层信息传导模型,提出一整套基于人类视觉机理的计算机视觉算法,开发弱视眼病诊断系统。项目成果对于揭示人类视觉发育及信息传导过程,探索计算机视觉新方法以及弱视的早期诊断等方面具有重要的科学研究意义和应用价值。

项目摘要

研究人类视觉发育和信息传导机制,提出新的视觉计算和图像处理算法,提升计算机视觉在视觉任务中的性能是涉及信息科学、视觉心理学、视觉生理学、认知学、神经科学和计算神经科学等多学科的前沿交叉课题,具有重要科学研究意义和应用价值。本项目通过探索和研究人类视觉发育过程和传导机理,建立视觉发育模型和视觉传导模型,提出符合人类视觉特征的计算机视觉新算法,提升计算机视觉处理视觉任务的性能。. 本项目联合中南大学、吉首大学附属医院以弱视眼病诊断为应用背景,研究人类视觉发育及信息传导过程的机理,提出新的视觉处理算法,建立人类视觉发育模型和视觉信号传导模型,进而实现弱视的诊断。通过四年的研究主要在以下几个方面取得了一定的研究成果:1) 借助与人类视觉神经元工作机理接近的脉冲耦合神经网络开展视觉神经元的工作机理、机制的研究,提出了改进的脉冲耦合神经网络数学模型,并将模型用于医学图像的边缘检测和图像阴影区域的检测与分割;2) 研究了人类视觉系统中视觉的发育与产生机制,并结合眼底图像的研究采用图像处理技术提出了相应眼病的判别方法;3) 通过人类视觉系统机理的研究,提出了于Contourlet域虚拟树结构和FOA-SVR的自适应鲁棒数字水印算法,以及医学整形中人脸图像黄金修整方法;4)对人类视觉神经元工作机制进行了研究,主要包括通过利用时变时滞研究了静态递归神经网络(SRNNs),针对Lurie网络控制系统(NCSs)的稳定性进行了研究。. 经过四年的工作,基本达到了项目申请书中预设的工作内容,上述研究内容在国内外SCI、EI期刊发表论文16篇,取得专利、软件著作权8项;培养博士3名,培养硕士研究生3名。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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