[發明專利]一種基于視覺模型的骨齡預測方法及裝置

有效

• 申請號: 202010114863.7
• 申請日: 2020-02-25
• 公開（公告）號: CN111325734B
• 公開（公告）日: 2023-06-27
• 發明（設計）人: 江翔;何必仕;陳暉;徐哲
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/12;G06T7/136;G06V10/80;G06V10/54;G06V10/44;G06V10/42;G06V10/46;G06V10/764;G06V10/77
• 代理公司: 浙江千克知識產權代理有限公司 33246
• 代理人: 周希良

本發明涉及一種基于視覺模型的骨齡預測方法及裝置。本發明的骨齡預測方法包括輸入骨齡X光圖像；根據RUS骨塊定位模型，確定RUS骨塊的粗輪廓；根據自適應手骨分割模型，確定RUS骨塊的細輪廓；根據RUS骨塊形狀?紋理特征提取模型，獲取RUS骨塊形狀?紋理特征參數；以及根據支持向量回歸模型計算得到RUS骨塊分項骨齡和個體綜合骨齡。本發明的骨齡預測裝置包括：圖像輸入模塊、RUS骨塊定位模塊，RUS骨塊自適應分割模塊、RUS骨塊特征提取模塊、RUS骨齡回歸預測模塊、骨齡報告輸出模塊以及數據庫模塊。本發明能夠手骨X光圖像的骨齡預測，并且無需鏈接骨骺等級標注數據庫而直接輸出RUS骨塊分項骨齡和個體綜合骨齡。

技術領域

本發明涉及醫學圖像處理、計算機視覺領域，具體是涉及一種基于視覺模型的骨齡預測方法及裝置。

背景技術

骨齡是臨床上用來衡量少年兒童身體發育水平的重要指標，通常將手腕骨X線圖像作為評價對象，由兩位以上的內分泌科醫生按照“雙盲法”準則進行獨立診斷。人工讀片參照的骨齡評估標準有G-P法、TW3法和中華05法等，通常情況下經驗豐富的醫生評價單張骨齡片的時間花費約20～30分鐘，評價誤差可以低于0.5歲，而新手不僅需要花費2～3倍的時間，評價誤差甚至高達1歲以上。

計算機輔助診斷骨齡的優勢在于，機器能夠成為雙盲法中的獨立單位，基于統一標準下的骨齡預測流程，能夠避免由人的主觀經驗造成的不利影響，同時極大提高診斷速度，在精度達到專家級別的條件下大幅減輕醫生的工作量。

當前醫療大數據技術和醫療影像AI技術的發展，尤其是深度卷積神經網絡DNN的應用，給自動骨齡預測帶來通用的解決方案。但是，基于深度學習的骨齡預測技術尚未成熟，例如數據清洗復雜，特征抽取困難，深層網絡難以訓練等。

現存的計算機輔助骨齡預測技術，大都需要對指骨、掌骨、腕骨和尺橈骨的發育等級進行評價；然而這些技術或多或少地存在適用范圍小、預測精度不高、魯棒性不好、無法端到端等缺點，尚缺少一種從訓練到預測，全流程、高精度、易泛化、端到端的骨齡預測方案。

發明內容

本發明的主要目的提供一種基于視覺模型的骨齡預測方法及裝置。本發明中所述視覺模型的范疇包含RUS骨塊定位模型、自適應手骨分割模型、RUS骨塊形狀-紋理特征提取模型和支持向量回歸模型(SVR)。本發明用以解決RUS骨塊定位、RUS骨塊輪廓分割、RUS骨塊特征提取、RUS骨齡回歸預測等關鍵技術難題，使得骨齡預測的流程快速、準確。

為了實現上述目的，根據本發明的一個方面，提供了一種骨齡預測方法。

本發明的骨齡預測方法包括：輸入骨齡X光圖像；根據RUS骨塊定位模型，確定RUS骨塊的粗輪廓；根據自適應手骨分割模型，確定RUS骨塊的細輪廓；根據RUS骨塊形狀-紋理特征提取模型，獲取RUS骨塊形狀-紋理特征參數；以及根據支持向量回歸模型，計算得到RUS骨塊分項骨齡和個體綜合骨齡。具體包含如下執行步驟S10～S40：

S10、輸入骨齡X光圖像，根據RUS骨塊定位模型，確定RUS骨塊的粗輪廓，包含如下執行步驟S101～S105：

S101、判斷是否是“左利手”以及手部擺姿是否標準，包括左手掌朝下，五指自然伸直，手腕中軸線與畫幅橫軸近似垂直。

S102、通過圖像平滑、閾值化、腐蝕(膨脹)等操作得到手部輪廓圖像。

S103、獲取手部輪廓圖像上具有全局上下文信息的關鍵點，包括而不限于9個手掌峰谷點以及2個手腕部的關鍵點。

S104、根據手部輪廓上的若干關鍵點將手部分割為指骨區域、掌骨區域、腕骨區域和橈尺骨區域。

S105、進一步根據9個手掌峰谷點分離出5個手指骨區域，再按照長度比例分割成近端、中端、遠端指骨區域，得到指骨粗輪廓；同時聯合手腕部2個關鍵點分離出單個掌骨粗輪廓以及橈、尺骨粗輪廓。