應用影像處理技術量測腦脊髓液

腰椎椎管狹窄症(Lumbar Spinal Stenosis),主要的成因為腰椎因退化而產生骨刺或黃韌帶肥厚造成腰椎體間結構的改變,促使脊髓管腔、椎間孔局部或廣泛性的狹窄,因而造成腦脊髓液的減少,其狹窄的結果會造成神經根或馬尾部神經受到壓迫,或局部的神經淤血產生臨床症狀。
目前的診斷方式大多為醫師透過核磁共振造影影像進行判斷,核磁共振造影由於運用射頻波激發體內水、脂肪中的氫原子共振進而產生不同強度的信號所製造出的影像,再利用弛緩時間差異產生的T1、T2成像圖,其中因為腦脊髓液反應在核磁共振造影的T2成像下較為明顯,因此醫生大多利用T2成像作腰椎椎管狹窄症的重要診斷依據。
目前腰椎椎管狹窄症多半透過醫生肉眼進行診斷,因此多半必須依靠個人經驗,難以建立量化數據,也無法追蹤術後的復原狀況。近年來由於電腦軟硬的快速發展,使得數位影像處理成為一個熱門的應用,先前的文獻中[1-2]透過影像處理的方式,利用腦脊髓液於T1與T2成像圖上的特徵,用以分類該區域並計算其面積。然而,之前的文獻所提出的演算法必須同時利用T1與T2成像的特徵,但是在實際的運作上,由於醫師多半僅利用T2成像進行診斷,因此許多案例所拍攝的磁振造影缺失T1成像圖,導致先前提出的演算法無法運作。
本論文為了克服T1成像所缺失的腦脊髓液之頻譜特徵,透過腦脊髓液於T2成像中的空間特徵,開發影像處理演算法來分類脊髓液的區域,並用以量測該區域面積。期待本研究的貢獻為醫生提供更準確的診斷工具,並且使病患得以於術後進行長期追蹤。

應用高光譜影像分析偵測早期感染黃葉病之蝴蝶蘭植株

台灣為蝴蝶蘭的原生產地之一,由於擁有理想的氣候環境,非常適合蝴蝶蘭生長,造就台灣的蝴蝶蘭種源豐富,近年來對蝴蝶蘭的品種改良和栽培下,新品種不斷育成,促使台灣成為世界蝴蝶蘭的主要供應地區之一,於國際間有「蝴蝶蘭王國」的美稱。 近來蝴蝶蘭常會出現葉片黃化、落葉、葉鞘出現黑色壞疽的黃葉病,此現象農民一般稱為「黑頭」,嚴重者甚至造成植株死亡,此病害嚴重降低蝴蝶蘭的價值。台灣的蘭花出口方式以海運為主,由於海運耗時較長,加上黃葉病的潛伏期長,因而導致海運前的黃葉病初期感染難以用肉眼辨識,運抵後才出現病癥的情況,嚴重減損蝴蝶蘭的出口價值,因此本論文將透過紅外光波段的高光譜影像,開發早期偵測黃葉病植株的技術。 傳統的數位影像多半僅能涵蓋可見光範圍的少數光譜波段,因此傳統的影像處理必須依靠空間解析度來偵測目標物,若目標物為影像中無法清晰的呈現,則無法透過傳統的數位影像進行偵測。高光譜影像是結合細微的光譜與空間解析度的高維度影像,光譜的涵蓋範圍包含紫外光、可見光與近紅外光,相較於傳統的數位影像,可以透過光譜特徵用以偵測肉眼不可見的目標物,因此高光譜影像非常適合用來偵測早期感染黃葉病的植株。 本論文利用近紅外光範圍(900-1700 nm)的高光譜影像分析技術來偵測早期感染黃葉病的蝴蝶蘭植株,為了蒐集黃葉病的光譜特徵,本論文透過人工接種病原菌的方式來進行樣本收集,之後採用進紅外光範圍的高光譜成像儀來採集光譜影像資料。高光譜影像資料分析部分則是先透過正交子空間投影(orthogonal subspace projection)和最大連通元件、形態學影像處理來擷取出葉片部分,之後再透過波段選擇演算法用以壓制干擾並找出黃葉病所影響的光譜波段,將所選擇的波段透過Neyman Pearson偵測器來偵測早期感染黃葉病的區域,另外加上黃葉病的感染豐量估測來補助偵測器的偵測結果,並嘗試提高偵測效率。