【摘要】：骨齡評估是評價個體發(fā)育程度的重要方式,它被廣泛的應用于運動學,兒科學,法醫(yī)學等各個領域。傳統(tǒng)的骨齡評估需要依靠專家閱讀被評估人的左手掌X光像,其評估時間通常較長,而且不同的專家也常常會得出不同的評估結(jié)果。在數(shù)字化醫(yī)療飛速發(fā)展的今天,由計算機輔助實現(xiàn)自動化的骨齡評估的需求也愈來愈高。制約自動化骨齡評估發(fā)展的瓶頸主要有兩個,一是手腕部骨骼形態(tài)隨生長發(fā)育而變化,并會在末期趨于融合,因此分割難度較大;二是如何將自然語言描述的骨齡評估標準轉(zhuǎn)化為可量化的圖像特征。本文主要研究自動化骨齡評估中關(guān)鍵骨結(jié)構(gòu)的分割與特征提取技術(shù),主要內(nèi)容和成果包括:1.定義了自動化骨齡評估中所需的關(guān)鍵骨結(jié)構(gòu),提出了一個基于手掌生理結(jié)構(gòu)和灰度特征的骨結(jié)構(gòu)粗定位算法,該算法能比較好的定位到關(guān)鍵骨結(jié)構(gòu)的所在區(qū)域,為進一步的精確分割奠定基礎。2.研究了關(guān)鍵骨結(jié)構(gòu)的分割技術(shù),提出了一種分階段-多層次的約束局部模型(Constraint Local Model,CLM)分割算法,根據(jù)人生長發(fā)育的不同時期劃分多階段的形狀模型,并引入多層次的搜索策略來保證模型收斂的正確性,實驗結(jié)果表明該算法可以對目標骨結(jié)構(gòu)進行有效的分割。3.研究了小樣本高維度場景下的分割精度問題,提出了基于樣本擴充和相關(guān)性松弛的解決方案。在表觀模型建立階段通過引入灰度變化和可接受誤差的方式增加虛擬樣本從而擴充樣本集,在統(tǒng)計形狀模型建立階段,通過松弛部分特征點間的相關(guān)性來增加模型的泛化能力。實驗證明,本文提出的方法能夠有效地提升小樣本高維度場景下分割的效果。4.結(jié)合臨床骨齡讀片標準和專家指導,設計并提取了指骨橈骨的幾何特征以及各關(guān)鍵骨結(jié)構(gòu)的紋理特征,并通過分類實驗對這些特征做出了評價,提出了特征選取的建議。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41

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