發(fā)布時間：2018-04-26 17:18

  本文選題：中華05計分法 + 橈骨　； 參考：《北京交通大學》2016年碩士論文

【摘要】：骨齡是衡量兒童青少年體格發(fā)育程度的重要數(shù)據(jù)指標,在臨床醫(yī)學、體育科學和司法等領域有著廣泛的應用。由于手腕骨能夠比較準確地反映全身骨骼生長發(fā)育狀況,且易于拍攝,照射劑量小,因此國內外學者普遍認為手腕骨是確定骨齡的最理想部位。中華05計分法是我國目前識別骨齡所使用的手腕骨發(fā)育成熟度評價方法。等級評定是中華05計分法中最關鍵的步驟,它需要工作人員經(jīng)過專業(yè)的培訓,并熟練掌握各骨發(fā)育分期才能進行有效的人工判定,整個評定過程比較繁瑣、工作量大、周期長。隨著計算機技術的普及以及數(shù)字圖像處理技術的發(fā)展,實現(xiàn)等級的自動評定成為了目前骨齡研究的熱點。本文研究了一種基于中華05計分法的橈骨等級評定方法,針對手腕骨X光圖像中橈骨的特點,對橈骨等級8-0至等級8-4的自動評定過程進行了研究。本文的主要內容如下：(1)提出了一種基于區(qū)域生長與最大類間方差法結合的橈骨分割算法。首先對手腕骨X光圖像進行灰度變換、圖像裁剪操作,然后對裁剪圖像進行分塊處理,采用最大類間方差法獲得每塊圖像的自適應閾值,最后結合自適應閾值制定相似性準則,通過區(qū)域生長法實現(xiàn)手腕骨X光圖像中橈骨的有效分割。(2)根據(jù)中華05計分法中橈骨等級8-0至8-4的評定標準以及手腕骨X光圖像中橈骨的影像特點,首先選取了部分具有代表性的灰度特征和紋理特征,并提出了融合率新特征作為骨齡特征參數(shù)。然后分別設計k近鄰分類器和隨機森林分類器對橈骨等級進行分類實驗,驗證了選取的骨齡特征的分類性能。(3)基于ITK和VTK類庫,結合MFC搭建了一個橈骨等級評定系統(tǒng)平臺。通過對橈骨等級評定的過程進行研究,將整個系統(tǒng)分為圖像讀取,圖像顯示,圖像交互,橈骨分割,等級自動評定五個功能模塊。通過對各模塊應用技術的分析,設計并實現(xiàn)了相應的功能。
[Abstract]:Bone age is an important data index to measure the physical development of children and adolescents. It is widely used in clinical medicine, sports science and justice. Because the wrist bone can accurately reflect the whole body bone growth and development, and is easy to photograph, the irradiation dose is small, so the wrist bone is generally considered to be the most ideal site to determine the bone age at home and abroad. Zhonghua 05 score method is a method to evaluate the maturity of wrist bone development used to identify bone age in China. Grade evaluation is the most critical step in the Chinese 05 score method. It requires the staff to undergo professional training and master the stages of bone development in order to make effective manual judgment. The whole evaluation process is more complicated, the workload is large, and the period is long. With the popularization of computer technology and the development of digital image processing technology, the realization of automatic grading has become the focus of bone age research. In this paper, a method of radial grade evaluation based on Zhonghua 05 scoring method is studied. According to the characteristics of radius in X-ray images of wrist bone, the automatic evaluation process of radius grade 8-0 to grade 8-4 is studied. The main contents of this paper are as follows: (1) A radial segmentation algorithm based on the combination of region growth and maximum inter-class variance is proposed. First of all, the opponent carpal X-ray image is transformed to gray level, the image is clipped, then the clipped image is processed in blocks, and the adaptive threshold of each image is obtained by using the maximum inter-class variance method. Finally, the similarity criterion is established by combining the adaptive threshold. The effective segmenting of radius in X-ray images of wrist bone was realized by region growth method.) according to the evaluation criteria of radius grade 8-0 to 8-4 in Zhonghua 05 score method and the characteristics of radius in X-ray images of wrist bone, Firstly, some representative grayscale features and texture features are selected, and a new feature of fusion rate is proposed as the feature parameter of bone age. Then we design k-nearest neighbor classifier and random forest classifier to classify radial grade, and verify the classification performance of the selected bone age feature. Based on ITK and VTK class library, a radial grading system platform is built with MFC. The whole system is divided into five functional modules: image reading, image display, image interaction, radius segmentation and grade automatic evaluation. By analyzing the application technology of each module, the corresponding functions are designed and realized.
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R816.8

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本文編號：1806933