经MTF修正的骨X射线图象二维谱估计

根据骨 X射线图象的谱特征分析来决定骨质疏松的程度 ,也许可为识别个体的高骨折风险提供一种自动诊断工具 ,还可作为监控治疗有效性的客观依据 .因为各向异性骨小梁在骨 X射线图象中表现为弱纹理 ,其对二维功率谱只贡献很小一部分 ,从而导致其功率谱被成象系统的调制传递函数和噪声所遮蔽 ,这里也许可以将发现骨小梁模式的谱特征视为一种反演问题 .由于成象系统的调制传递函数和噪声可视为各向同性 ,并可统一以合成调制传递函数来表示 ,且各向同性函数在所有的角度上具有相同的投影 .因此可在重构骨 X射线图象二维功率谱的过程中 ,利用滤波反投影方法和傅立叶切片定理 ,并用合成 MTF除以投影功率谱 ,来准确地将骨小梁模式的功率谱提出 .在骨 X射线图象和合成图象上进行的实验结果表明 ,由于各向异性的骨小梁 ,在重构的二维功率谱中有差异显著的峰 ,因此一旦获得骨小梁的功率谱 ,就可定位最大峰值频率 ,以用于估计骨小梁间距和角度 ,以及其他纹理特征 ,进而用来描述其各向异性的程度 .由于这些纹理特征与骨结构直接相关 ,因此可用于预测骨折风险 .

骨X射线图像纹理的分形特征分析

将骨X射线图像的投影功率谱视为分数布朗运动 ,由此提出一种新的分形维数的定义 ,即沿不同方向 ,对功率谱密度空间的投影功率谱运用线性递归方法计算方向分形维数 ,并将最大和最小方向分形维数的比值定义为一项各向异性特征 ,该比值反映了骨小梁模式各向异性的程度 .实验结果表明 ,这项各向异性指数对两类骨质疏松X射线图像有较好的分辨力 ,可用于模式分类 .结合骨小梁模式的谱特征 ,定义的方向分形维数以及由其得到的各向异性指数所形成的特征集应用于骨质疏松的定量分类 。