一种新的指腕骨ROI的定位算法研究—基于k余弦和形状信息

在骨龄自动化评价的研究中,如何对指骨ROI和腕骨ROI的有效定位和成功提取是其研究的难点和急需解决的关键问题之一。在利用手指骨和腕骨形状信息的基础上,提出了用二元三次线性回归方法来拟合图像背景,从而移除图像背景;用基于k余弦的方法来定位腕骨ROI和指骨ROI的关键点,最后成功提取出腕骨ROI和指骨ROI。通过超过60例的临床骨龄X光片图像数据验证最后提取的正确率在93%以上。使用该方法不用考虑骨龄图像背景灰度值的改变、图像位置和方向的变化,因而具有极大的鲁棒性,可以直接应用到骨龄自动化评价的后续研究中。

基于K-均值和区域生长计算法医损伤面积

目的:法医鉴定伤者器官受伤面积或器物损伤面积时,通常采用记数坐标纸上网格数量的方法,其结果与法医的经验有关,主观性强,误差大,不利于法庭的出示和案件的侦破。方法:提出了一种基于K-均值和区域生长相结合的方法来计算损伤面积。结果:实验研究表明,该方法能有效的计算不规则区域的面积。结论:区域生长的方法计算不规则区域面积比记数坐标纸网格数量的方法具有更高的精度。

骨龄X射线图像的预处理和改进k余弦的指骨关键点定位

背景:在骨龄自动化评价过程中,二值化阈值的选取直接关系到图像二值化效果以及对指骨关键点的准确定位。目的:解决骨龄X射线图像二值化阈值选取问题,以及k余弦算法定位指骨关键点速度过慢的弊端,从而达到快速准确定位指骨关键点的目的。方法:采用图像预处理技术,提出基于OSTU阈值的二次阈值算法,用该方法获取的阈值来二值化骨龄X射线图像;针对k余弦算法定位指骨关键点速度很慢的缺点,提出一种改进的k余弦算法来快速准确的定位指骨关键点。结果与结论:用改进后的k余弦算法来定位63例指骨关键点的总成功率在95%以上,此法运行速度比k余弦算法快20倍以上,其准确性和速度都达到比较满意的效果。

一种基于角点检测方法的骨龄图像关键点定位

在骨龄自动化评定系统的研究中,指骨关键点的定位是其中的一个比较重要的环节,对后续工作研究关系重大。由于指骨关键点是手掌轮廓变化最大的地方,因此把图像中常用的角点检测方法引入到医学图像中,在分析常见的角点检测算法的原理与不足的基础上,提出一种改进的算法来定位指骨关键点。通过实验,并与其它同类方法比较,结果表明,在指骨关键点的精确和快速定位方面,该方法都达到了比较好的效果,可直接应用到骨龄自动评价中。

一种鲁棒的骨龄X射线平片自动轮廓提取方法

背景:骨龄X射线平片具有不均匀和复杂性,因而在骨龄自动评价的研究中,手掌轮廓提取的结果往往不理想。目的:采用计算机自动提取手掌轮廓,为骨龄自动评价中图像预处理阶段的研究奠定重要基础。为了解除骨龄评定带来的主观性和不确定性,提出用计算机进行自动评价。方法:在仔细分析骨龄X射线平片的基础上,提出了一种对图像背景的可行有效子采样点方案,并提出用二元三次线性回归方法来模拟图像背景,通过形态学以及二进制标记等一系列操作,最后成功提取出手掌轮廓。结果与结论:采用异常点移除和回归方法相结合来提取轮廓,采取固定阀值,不受阀值选取的困扰,并具有鲁棒性。大量的实验结果表明了该方法提取的手掌轮廓成功率在93%以上,能完全应用于骨龄自动识别的后续研究工作。

指骨骨骺兴趣区域的自动提取方法

背景:在骨龄自动化评定中,许多方法对骨骺兴趣区域的提取不够理想。目的:通过k余弦算法定位出手指骨的特征点,解决对骨骺兴趣区域的提取的困难和提取方法的局限性。方法:提取指骨兴趣区域,并用各向异性扩散方法进行滤波,然后根据骨龄指骨的图像数据进行统计,寻找出定位指骨中心点的方法,通过3次多项式对中心点线进行拟合,定位出指骨的中心轴,在此基础上提取出指骨骨骺兴趣区域。结果与结论:用该方法定位出的指骨中心轴比较真实的反映指骨骨架,在此基础上能提取出指骨骨骺兴趣区域,成功率>95%,并能运用到后续对指骨骨骺兴趣区域相关的评定中。