基于RUS-CHN标准的手腕骨骨化中心识别分割算法

摘要：

骨龄是儿童青少年生长发育的重要指标, 目前自动化骨龄判读算法研究中, 针对骨化中心的准确分割提取是重要一环.然而之前的研究多采用单一算法、过度追求算法效率, 导致稳定性、准确度不高.基于《中国人手腕骨发育标准-中华05》中RUS-CHN方法, 针对13处骨化中心的提取问题, 改进了骨化中心提取的准确度和稳定性.所用算法包括Canny边缘识别、基于局部图像灰度特征的边缘筛选, 边缘连接、骨中轴线多项式拟合、基于Gabor纹理分析的骨化中心精确定位算法.实验表明:对随机抽样的980张待分割样本, 应用综合算删除法, 对RUS-CHN判读方法所关注的13个骨化中心区域进行分割, 13个骨化中心均正确识别并分割的成功率达到了99.2％.

关键词：骨龄、骨化中心、图像分割

所属期刊栏目：41

分类号：G80-32(体育理论)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项;北京市高等学校青年英才计划

在线出版日期：2018-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：75-81