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0~3岁儿童颅骨轮廓统计分析
被引量:
1
1
作者
葛昊
李志刚
+1 位作者
刘卫国
张金换
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2015年第3期290-294,299,共6页
本文提出了一种能够半自动地从医学CT图像中获取颅骨轮廓标志点的方法,快速准确地从54组儿童头部CT扫描数据中提取标志点,并通过主成分分析和回归分析,建立了儿童颅骨轮廓点集与儿童宏观参数(年龄和头部周长)之间的回归关系模型,并据之...
本文提出了一种能够半自动地从医学CT图像中获取颅骨轮廓标志点的方法,快速准确地从54组儿童头部CT扫描数据中提取标志点,并通过主成分分析和回归分析,建立了儿童颅骨轮廓点集与儿童宏观参数(年龄和头部周长)之间的回归关系模型,并据之得出了6个月、18个月、36个月儿童头部轮廓形态的统计结果。结果表明,该模型可较好地预测给定宏观参数的儿童颅骨轮廓。
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关键词
儿童颅骨轮廓
CT图像
主成分分析
回归分析
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职称材料
题名
0~3岁儿童颅骨轮廓统计分析
被引量:
1
1
作者
葛昊
李志刚
刘卫国
张金换
机构
清华大学
浙江省汽车安全技术重点实验室
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2015年第3期290-294,299,共6页
基金
浙江省汽车安全控制技术重点实验室开放基金(LHY1307J00304)
中国博士后科学基金面上项目(2012M520252)资助
文摘
本文提出了一种能够半自动地从医学CT图像中获取颅骨轮廓标志点的方法,快速准确地从54组儿童头部CT扫描数据中提取标志点,并通过主成分分析和回归分析,建立了儿童颅骨轮廓点集与儿童宏观参数(年龄和头部周长)之间的回归关系模型,并据之得出了6个月、18个月、36个月儿童头部轮廓形态的统计结果。结果表明,该模型可较好地预测给定宏观参数的儿童颅骨轮廓。
关键词
儿童颅骨轮廓
CT图像
主成分分析
回归分析
Keywords
children skull contours
CT images
principal component analysis
regression analysis
分类号
U467.14 [机械工程—车辆工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
0~3岁儿童颅骨轮廓统计分析
葛昊
李志刚
刘卫国
张金换
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2015
1
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