Artritis adalah penyakit yang degeneratif dan melemahkan badan. Artritis juga merupakan penyakit yang berkaitan dengan kesakitan kronik pada sendi. Penyakit ini boleh menyebabkan kegagalan untuk bekerja dan menyebabkan masalah psikologi serta masalah bersosial. Oleh itu, model tikus yang ada penyakit Artritis diguna untuk memahami artritis serta mengenal pasti modular reseptor yang tertentu atau reseptor yang terlibat dengan proses kesakitan. Untuk menguji kuantifikasi analgesik, beberapa ujian tingkah laku telah dicipta. Dalam kajian yang telah dijalankan, Meter Analgesik Daya Melangkah telah direka untuk menyiasat perbezaan dalam perubahan daya melangkah tikus dan tindak balas tikus kepada induksi kesakitan. Bagi sistem yang wujud, kaki tikus dikesan dengan pemerhatian manusia. Dalam pengajian ini, kita akan mencipta sebuah perisian pengesanan automatik dengan mengunakan teknik pemprosesan imej. Kita akan memulakan projek ini dengan menukar video gerakan tikus dengan menukar kepada imej statik. Seterusnya, algoritma pengesanan yang terdiri daripada pengesanan ROI, penolakan latar belakang, ambang, hakisan, pengembangan dan operasi penutupan akan dijalankan ke atas imej. Pemprosesan ini adalah untuk mengesan tikus dan kaki-kaki nya. Semua keputusan akan ditunjukkan di perisan. Daripada keputusan ujian, kita berupaya untuk memperolehi pengesanan dengan ketepatan lebih daripada 80%.
_______________________________________________________________________________________________________
Arthritis is a degenerative and debilitating disease, which is related with chronic pain at the joints. This disease can cause failure to work and cause psychological and social problems severely. Rodent models of arthritis have been done to assist in elucidating the underlying pathophysiology included in arthritis by identifying specific modulators or receptors involved in the pain process. To test for analgesic quantification, several behavioral tests have been developed. In past research, a stepping-force analgesic meter had been designed to investigate the variations in stepping force of rats in response to pain induction. In the current system, the paws of the rat are detected manually using human eyes. This project will extend the current research by design automatic paws detection software using image processing techniques. The project starts by converting the video of the rat’s movement to static images. Next, a detection algorithm consist of ROI detection, background subtraction, thresholding, erosion, dilation and closing operation is carried out on the images. The processing is to detect the presence of the rat and then its paws. All the results are shown in result windows. From the test result, we are able to achieve detection with more than 80% accuracy.
Application of computer vision technique on the stepping force analgesic meter / Lai Chi Qin