【摘要】：骨齡評(píng)估是評(píng)價(jià)個(gè)體發(fā)育程度的重要方式,它被廣泛的應(yīng)用于運(yùn)動(dòng)學(xué),兒科學(xué),法醫(yī)學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域。傳統(tǒng)的骨齡評(píng)估需要依靠專家閱讀被評(píng)估人的左手掌X光像,其評(píng)估時(shí)間通常較長(zhǎng),而且不同的專家也常常會(huì)得出不同的評(píng)估結(jié)果。在數(shù)字化醫(yī)療飛速發(fā)展的今天,由計(jì)算機(jī)輔助實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的骨齡評(píng)估的需求也愈來(lái)愈高。制約自動(dòng)化骨齡評(píng)估發(fā)展的瓶頸主要有兩個(gè),一是手腕部骨骼形態(tài)隨生長(zhǎng)發(fā)育而變化,并會(huì)在末期趨于融合,因此分割難度較大;二是如何將自然語(yǔ)言描述的骨齡評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為可量化的圖像特征。本文主要研究自動(dòng)化骨齡評(píng)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(dòng)化骨齡評(píng)估中所需的關(guān)鍵骨結(jié)構(gòu),提出了一個(gè)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(jìn)一步的精確分割奠定基礎(chǔ)。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(zhǎng)發(fā)育的不同時(shí)期劃分多階段的形狀模型,并引入多層次的搜索策略來(lái)保證模型收斂的正確性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可以對(duì)目標(biāo)骨結(jié)構(gòu)進(jìn)行有效的分割。3.研究了小樣本高維度場(chǎng)景下的分割精度問(wèn)題,提出了基于樣本擴(kuò)充和相關(guān)性松弛的解決方案。在表觀模型建立階段通過(guò)引入灰度變化和可接受誤差的方式增加虛擬樣本從而擴(kuò)充樣本集,在統(tǒng)計(jì)形狀模型建立階段,通過(guò)松弛部分特征點(diǎn)間的相關(guān)性來(lái)增加模型的泛化能力。實(shí)驗(yàn)證明,本文提出的方法能夠有效地提升小樣本高維度場(chǎng)景下分割的效果。4.結(jié)合臨床骨齡讀片標(biāo)準(zhǔn)和專家指導(dǎo),設(shè)計(jì)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(guò)分類實(shí)驗(yàn)對(duì)這些特征做出了評(píng)價(jià),提出了特征選取的建議。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2744098