26、基于面部特征识别和图卷积网络的医学检测与深度补全技术研究

基于面部特征识别和图卷积网络的医学检测与深度补全技术研究

在医学检测和计算机视觉领域，基于面部特征识别的帕金森病（PD）检测以及深度补全技术是两个重要的研究方向。本文将详细介绍基于面部特征识别的PD检测方法，以及基于图卷积网络的深度补全方法。

基于面部特征识别的PD检测

在PD检测中，传统使用LBP图像的统计直方图描述纹理存在高维度计算困难的问题，且特征降维会导致纹理特征丢失。为解决这些问题，采用了以下方法：
- 特征提取 ：
- 计算LBP图像的灰度共生矩阵（GLCM），它描述了满足一定距离和方向的两个灰度像素出现的概率分布，通过条件概率反映纹理。
- 从GLCM计算ROI图像的六个一阶统计量，即均值、方差、对比度、同质性、能量和熵，作为特征。计算公式如下：
- 均值：$mean = \sum_{i}\sum_{j}p(i, j) * i$
- 方差：$variance = \sum_{i}\sum_{j}p(i, j) * (i - mean)^2$
- 对比度：$contrast = \sum_{i}\sum_{j}p(i, j) * (i - j)^2$
- 同质性：$homogeneity = \sum_{i}\sum_{j}p(i, j) * \frac{1}{1 + (i - j)^2}$
- 能量：$energy = \sum_{i}\sum_{j}p(i, j)^2$
- 熵：$entropy = \sum_{i}\sum_{j}p(i, j) * lg(p(i, j))$
- 使用均匀LBP，经过GLCM操作后，每个ROI的特征向量维度从59降