基于手骨X光片骨骼和关节量化信息集成的骨龄评估方法
专利汇可以提供基于手骨X光片骨骼和关节量化信息集成的骨龄评估方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于手骨X光片骨骼和关节量化信息集成的骨龄评估方法，包括以下步骤：步骤1，收集手骨X光片的图片样本，并按照性别、年龄段对样本进行分类，得到分组信息；步骤2，对样本的骨骼和关节 位置 进行标注与分割；步骤3，将样本图像预处理后与真实位置信息输入到 卷积神经网络 中，进行 迭代 训练，得到骨骼和关节的位置信息和特征图；步骤4，计算样本中骨骼和关节的形态学特征参数；步骤5，将骨骼和关节的特征图以及形态学特征融合为混合特征信息，与分组信息一起输入到卷积神经网络模型中进行迭代训练；步骤6，模型训练完毕，进行骨龄评估应用。利用本发明，能在降低人为因素干扰的前提下更加简便、快捷的评估骨龄。，下面是基于手骨X光片骨骼和关节量化信息集成的骨龄评估方法专利的具体信息内容。
1.一种基于手骨X光片骨骼和关节量化信息集成的骨龄评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，收集手骨X光片的图片样本，并按照性别、年龄段对样本进行分类，得到分组信息；
步骤2，对样本的骨骼和关节位置进行标注并保存坐标，得到真实位置信息，对标注的骨骼和关节进行分割；
步骤3，将真实位置信息与经过预处理的样本图像输入到卷积神经网络中，进行迭代训练，得到骨骼和关节的特征图；
步骤4，计算样本中骨骼和关节的形态学特征参数；
步骤5，将骨骼和关节的特征图以及形态学特征融合为混合特征信息，与分组信息一起输入到卷积神经网络模型中进行迭代训练；
步骤6，模型训练完毕，进行骨龄评估应用。
2.根据权利要求1所述的基于手骨X光片骨骼和关节量化信息集成的骨龄评估方法，其特征在于，步骤2中，所述的骨骼为腕骨。
3.根据权利要求1所述的基于手骨X光片骨骼和关节量化信息集成的骨龄评估方法，其特征在于，步骤3的具体步骤为：
步骤3-1，将预处理后的样本图像和骨骼、关节标注信息输入卷积神经网络进行特征提取；
步骤3-2，根据提取的特征经卷积神经网络前向传递后输出骨骼和关节的位置信息，通过计算卷积神经网络输出的位置信息与标注的位置信息之间的误差，在反向传递操作中更新卷积层的参数，对所述的卷积神经网络进行训练直至模型收敛，得到骨骼和关节的位置信息和特征。
4.根据权利要求3所述的基于手骨X光片骨骼和关节量化信息集成的骨龄评估方法，其特征在于，步骤3-1中，所述的预处理为使用伽马变换方法增加图像的对比度，计算方式如下：
I′(x,y)＝(I(x,y)*r)γ,γ∈[0,1]
其中，I(x,y)是输入像素的灰度值，I′(x,y)是输出像素的灰度值，γ为伽马系数，通过改变γ的值，增加图像的对比度。
5.根据权利要求3所述的基于手骨X光片骨骼和关节量化信息集成的骨龄评估方法，其特征在于，步骤3-1中，所述特征提取使用的卷积公式如下：
其中，f(x,y)是输入图像，g(x,y)是卷积核函数，m与n分别代表卷积核的长、宽。
6.根据权利要求1所述的基于手骨X光片关键骨骼和关节量化信息集成的骨龄评估方法，其特征在于，步骤4中，所述的形态学特征参数包括面积、最大直径和Hu矩。
7.根据权利要求6所述的基于手骨X光片关键骨骼和关节量化信息集成的骨龄评估方法，其特征在于，所述的最大直径使用欧氏距离方法，其计算公式如下：
其中x、y是像素的坐标值。
8.根据权利要求6所述的基于手骨X光片关键骨骼和关节量化信息集成的骨龄评估方法，其特征在于，所述的Hu矩通过归一化中心距后计算2阶和3阶的值得到，所述中心距的计算公式如下：
其中x、y是像素的坐标值， 是目标质心的坐标，m、n分别为图像的长与宽，p与q的取值范围为0，1，2，3…，p+q的和表示阶矩。
9.根据权利要求1所述的基于手骨X光片关键骨骼和关节量化信息集成的骨龄评估方法，其特征在于，步骤5中，所述的迭代训练具体为：不断计算模型的预测结果与真实结果之间的误差，通过误差更新卷积神经网络中的权重参数，直到随着训练迭代次数的增加而误差不再减小，说明模型收敛。
基于手骨X光片骨骼和关节量化信息集成的骨龄评估方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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