一种骨龄X光片RUS骨块近轮廓点定位方法技术

本发明专利技术公开了一种骨龄X光片RUS骨块近轮廓点定位方法。本发明专利技术首先收集骨龄X光片数据集并做图像预处理。其次选取样本基准点，并对齐初始关键点序列。然后确定样本集“参考点”并建立以“参考点”为原点的二维坐标系。最后采用自适应阈值法确定手形区域，按行和列扫描获取新图像中的

A method of locating near contour points of Rus bone block on bone age X-ray

【技术实现步骤摘要】
一种骨龄X光片RUS骨块近轮廓点定位方法
本专利技术涉及医学图像处理领域，具体涉及一种骨龄X光片RUS骨块近轮廓点定位方法。
技术介绍
目前的骨龄检测技术大多需要对RUS骨块进行分割、提取、分类/回归等处理，而RUS骨块的近轮廓点定位准确与否，直接影响ASM、AAM、CLM等手骨分割模型的精确度，进而影响后续骨龄评估效果。文献[1]提供一种基于OSTU的二次阈值算法和改进k余弦曲率的指骨关键点定位方法，该方法能够快速定位手形二值图像中的9个峰谷点，但是却没有更进一步确定指骨关节点和轮廓点。文献[2]针对13处骨化中心的提取问题，提出了包括Canny边缘识别、边缘筛选,边缘连接、骨中轴线多项式拟合等多种算法在内的骨化中心区域定位方法，但是无法识别手指未张开的情况。文献[3]采用粗定位模块确定第一关键点的坐标，得到拇指、中指、小指、腕骨粗区域，再由细定位模块确定第二关键点坐标，得到目标骨骺位置。但是所述方法只能定位若干个骨节点而无法通过骨块近轮廓点获得更准确的骨块轮廓。目前常见的RUS骨块近轮廓点定位方法难以解决骨龄X光片中因手骨摆姿的旋转、平移造成的基准点漂移问题。不仅如此，虽然能较为容易确定指骨、掌骨、腕骨等大致区域，但是若需定位到单个骨块的近轮廓点，仍需要额外的训练和学习。[1]贺向前，冉隆科，谭鹏程,等.骨龄X射线图像的预处理和改进k余弦的指骨关键点定位[J].中国组织工程研究与临床康复,2011(26):79-82.[2]曹润，熊开宇，黄伟航等.基于RUS-CHN标准的手腕骨骨化中心识别分割算法[J].北京体育大学学报,2018,v.41(04):80-86.[3]魏子昆，杨忠程，丁泽震.一种检测骨龄的方法及装置[P].公开日：20190222,公开号：CN109377484A.
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术旨在提供一种骨龄X光片RUS骨块近轮廓点定位方法，通过大量骨龄片的训练获得一个通用的RUS骨块轮廓模型，再根据模型提供的预设基准点确定图像中指骨、掌骨、腕骨、尺骨、桡骨等骨块的近轮廓点位置，进而为常见的手骨分割模型(如ASM、AAM、CLM等)提供足够接近真实轮廓的起始搜索点，极大地提高RUS骨块分割精度。本专利技术方法的技术实现包括如下步骤S1～S4：S1、收集骨龄X光片数据集、图像预处理收集国内外1～19岁青少年所拍摄的骨龄X光片公开数据集，按照年龄和性别分成若干组，记作M_Stage1，M_Stage2，...，F_Stage1，F_Stage2，...，组成若干训练样本集。骨龄分组的目的是避免因年龄、性别差距导致手骨形态差异过大，从而影响定位的精度。所述骨龄X光片训练样本均为“左利手”，参照现行的骨龄评价标准，例如TW3、TW3-C、RUS-CHN等，本专利技术可以处理的手骨包括14块指骨(远端拇指骨、近端拇指骨、第II/IV/III/V近端指骨、第II/IV/III/V中端指骨和第II/IV/III/V远端指骨)，5块掌骨，7块腕骨和尺桡骨。图像预处理的实现包括如下步骤S11～S13：S11、先以图像左上角为原点，图像的列为x轴，行为y轴建立二维平面坐标系。S12、针对N个骨龄训练样本中的每个骨块，在其骨骼轮廓上选取n个间隔均匀的关键点，相同骨块的关键点数目保持一致。S13、将获得的n个关键点坐标记录下来，构成初始关键点序列X：X＝(x1，y1，x2，y2，…，xn,yn)T其中，(xk，yk)表示序列中第k关键点在图像中的坐标。则N个初始关键点序列构成的矩阵表示为Mr：S2、选取样本基准点，并对齐初始关键点序列从训练样本集的每张图像中选取手骨相同位置的K(K＝3～5)个点作为基准点。基准点的选取需要满足两点：一是无论拍摄时摆姿如何变化，都可以通过简单的图像处理方法找到基准点，进而大致确定手形区域；二是能够充分利用步骤S1中所述关键点，避免重复标注。将K个基准点加入到每一类关键点序列构成的矩阵Mr中，然后通过旋转、平移等变换使矩阵中所有列向量所表示的关键点的相对位置最为接近，得到新位置的关键点序列。具体包括如下步骤S21～S24：S21、针对第l个关键点序列(l＝1,2,…,N)，将K个基准点加入到骨块关键点序列中：S22、计算位于初始位置的N个序列Xl的平均值，称作对齐前平均序列。S23、将对齐前平均序列作为标准序列，采用旋转、平移等变换将所有序列对齐到标准序列，优化目标是使得对应关键点之间距离之和最小。S24、计算位于新位置的N个序列的平均值，称作对齐后平均序列S3、确定样本集“参考点”并建立以“参考点”为原点的二维坐标系根据步骤S2所述，得到对齐后平均序列之后，将其中的K个基准点连接为多边形，计算此多边形的几何重心，将其作为“参考点”，并建立以“参考点”为原点的二维坐标系。具体包括如下步骤S31～S32：S31、将K个基准点从对齐后平均序列中取出，再计算由此K个点构成的多边形的重心坐标(xah，yah)，公式如下：S32、将重心作为“参考点”，将对齐后平均序列中的绝对坐标转化为以“参考点”为原点的相对坐标，建立以“参考点”为原点的二维坐标系，得到平均相对序列S4、对待测图像的若干RUS骨块近轮廓点进行快速定位采用自适应阈值法确定手形区域，按行和列扫描获取新图像中的K个基准点，计算“参考点”坐标，将所求RUS骨块的平均相对序列与“参考点”坐标相加即可还原成图像中的绝对位置。具体参见步骤S41～S43：S41、对手骨图像进行一系列滤波、去噪、增强等预处理，采用自适应阈值法获得手形区域二值图像，进行边缘平滑、空洞修补等后处理操作。S42、按行和列依次扫描二值图像，获得如上所述的K个基准点，并计算“参考点”坐标(x′ah，y′ah)。S43、将已保存的各RUS骨块平均相对序列置于新图像上，再根据“参考点”坐标还原成原图像坐标系下的骨块关键点序列，即完成了RUS骨块近轮廓点的定位。本专利技术的有益效果：不仅有效解决骨龄X光片中因手骨摆姿的旋转、平移造成的基准点漂移问题，还能够与所有需要提供RUS骨块近轮廓点的搜索模型相结合，包括而不限于主动形状模型(ASM)、主动外观模型(AAM)、局部约束模型(CLM)等，实现多个RUS骨块的快速分割。附图说明下面将结合附图和实施例来帮助说明本专利技术的内容，显然对于本领域的普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，能够获取未详尽列出的其余附图和实施例。图1为本专利技术提供的一种骨龄X光片RUS骨块近轮廓点定位方法流程图；图2为本专利技术实施例所述在训练样本上选取的骨块轮廓关键点示意图；图3为本专利技术实施例所述在训练样本上选取的基准点示意图；图4为本专利技术实施例所述训练样本的关键点序列与基准点对齐前/后示意图；图5为本专利技术实施例所述确定待测图像中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种骨龄X光片RUS骨块近轮廓点定位方法，其特征在于该方法包括以下步骤：/nS1、收集骨龄X光片数据集、图像预处理/n收集国内外1～19岁青少年所拍摄的骨龄X光片公开数据集，按照年龄和性别分成若干组，由此组成若干训练样本集；/n图像预处理采用如下步骤S11～S13：/nS11、先以图像左上角为原点，图像的列为x轴，行为y轴建立二维平面坐标系；/nS12、针对N个骨龄训练样本中的每个骨块，在其骨骼轮廓上选取n个间隔均匀的关键点，相同骨块的关键点数目保持一致；/nS13、将获得的n个关键点坐标记录下来，构成初始关键点序列X：/nX＝(x

【技术特征摘要】
1.一种骨龄X光片RUS骨块近轮廓点定位方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
S1、收集骨龄X光片数据集、图像预处理
收集国内外1～19岁青少年所拍摄的骨龄X光片公开数据集，按照年龄和性别分成若干组，由此组成若干训练样本集；
图像预处理采用如下步骤S11～S13：
S11、先以图像左上角为原点，图像的列为x轴，行为y轴建立二维平面坐标系；
S12、针对N个骨龄训练样本中的每个骨块，在其骨骼轮廓上选取n个间隔均匀的关键点，相同骨块的关键点数目保持一致；
S13、将获得的n个关键点坐标记录下来，构成初始关键点序列X：
X＝(x1,y1,x2,y2,…,xn,yn)T
其中，(xk,yk)表示序列中第k关键点在图像中的坐标，则N个初始关键点序列构成的矩阵表示为Mr：



S2、选取样本基准点，并对齐初始关键点序列
从训练样本集的每张图像中选取手骨相同位置的K个点作为基准点，将K个基准点加入到每一类关键点序列构成的矩阵Mr中，然后通过旋转、平移变换使矩阵中所有列向量所表示的关键点的相对位置最为接近，得到新位置的关键点序列，具体包括如下步骤S21～S24：
S21、针对第l个关键点序列，将K个基准点加入到骨块关键点序列中：



S22、计算位于初始位置的N个序列Xl的平均值，称作对齐前平均序列；
S23、将对齐前平均序列作为标准序列，采用旋转、平移变换将所有序列对齐到标准序列，优化目标是使得对应关键点之间距离之和最小；
S24、计算位于新位置的N个序列的平均值，称作对齐后平均序列



S3、确定样本集“参考点”并建立以...

【专利技术属性】
技术研发人员：江翔，何必仕，朱大荣，陈晖，徐哲，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33