骨齡自動(dòng)識(shí)別中的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、骨發(fā)育成熟度(骨齡)指標(biāo)在預(yù)防醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、法醫(yī)學(xué)和體育科學(xué)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)的骨齡評(píng)分是由專家根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)模板對(duì)待測(cè)X光片進(jìn)行評(píng)分,分值的主觀性較強(qiáng),不利于骨齡的客觀評(píng)價(jià),而且由于要對(duì)多塊骨骼進(jìn)行評(píng)分,人工處理所需時(shí)間較長(zhǎng),對(duì)評(píng)分人的專業(yè)知識(shí)要求較高,諸多因素決定了對(duì)骨齡評(píng)價(jià)自動(dòng)化的迫切需要。研究將計(jì)算機(jī)視覺、數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別與骨齡評(píng)價(jià)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)骨齡評(píng)價(jià)過程的自動(dòng)化,使評(píng)價(jià)的過程和結(jié)果更加客觀和真實(shí)、效率更高成為一種現(xiàn)實(shí)

2、需要。
　　骨齡自動(dòng)評(píng)估中首先要分割出需要評(píng)分的各個(gè)骨塊,在提取各個(gè)興趣區(qū)域之后,下一步就是要準(zhǔn)確的提取各個(gè)骨塊的邊緣。由于X線片在攝片過程中會(huì)受到噪聲污染且圖像對(duì)比度低,用傳統(tǒng)的方法進(jìn)行分割存在分割不精確、邊緣不連續(xù)等不足,效果難以令人滿意。新型水平集圖像分割方法不需預(yù)知待檢圖像拓?fù)淠Ｐ?在復(fù)雜拓?fù)淝闆r下進(jìn)行圖像分割效果較好,但基于區(qū)域可變的擬合模型的水平集算法對(duì)不同的圖像需要對(duì)權(quán)值進(jìn)行手動(dòng)調(diào)整且在分割中不能進(jìn)行自動(dòng)更新。針對(duì)以

3、上不足,本文根據(jù)閉合曲線內(nèi)外圖像的信息熵提出了權(quán)值自動(dòng)調(diào)整的水平集分割方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)橈骨的自適應(yīng)分割。
　　手腕骨生物特征的提取和選擇,包括手腕部各骨塊的形態(tài)特征以及鈣化特征等。這些特征必須是能夠描述青少年骨骼生長(zhǎng)發(fā)育過程各階段本質(zhì)的特征。本文在詳盡的分析了X線圖像的特點(diǎn)上,選擇了骨骺與干骺端的長(zhǎng)度比、骨骺與骨干融合度、小波能量比、Zernike矩4種特征來描述骨塊的局部特征,并聯(lián)合Fisher線性判別分析來提取整幅骨塊圖像的全局特