皮肤毛细血管图像处理：检测、参数分析与雀斑治疗效果评估

本文主要探讨了皮肤表面毛细血管图像的检测与分析方法，发表于2006年的《北京工业大学学报》第32卷第6期。作者蒋大林和张弘针对这一主题，采用了数字图像处理技术来处理原始图像，目的是为了提供一种准确、客观、方便的评价手段，以评估毛细血管扩张治疗（如雀斑治疗）的效果。他们关注的关键指标包括毛细血管的管径、长度和密度等参数。 在研究过程中，作者强调了获取清晰、无损伤的面部毛细血管图像的重要性，通过使用高分辨率数字相机直接拍摄病变区域，并附带拍摄标准色彩标尺进行彩色校正，以减少光照不均或肤色差异对图像质量的影响。然而，图像本身存在光照不均匀、立体性导致的清晰度变化、毛发噪声以及毛细血管与皮肤对比度低等问题，这需要通过精细的图像处理技术来解决，例如阈值分割可能不足以提取出理想的结果。 论文指出，传统的治疗方法对毛细血管扩张的评价依赖于主观判断和肉眼观察，易受多种因素影响，缺乏统一的标准。通过数字图像分析，可以实现定量评估，显著提高了治疗效果的客观性和可信度。研究表明，这种方法在临床实践中表现出良好的实用价值，其图像分析的正确率高达90%。 这项研究不仅展示了数字图像处理在皮肤医学领域的应用潜力，也为皮肤病特别是毛细血管扩张治疗提供了科学的评估工具，对于提高临床决策的精确性和患者满意度具有重要意义。