【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于小儿骨骼检测领域，具体是一种小儿骨骼生长状态监测与预测系统及方法。
技术介绍
1、对于儿童的生长发育状态，可通过生活年龄和骨骼年龄来进行评估，其中，生活年龄：以出生时间为就是标准，每个人的增长速度都是一致的；骨骼年龄：从胎儿到成年骨骼的发育过程，受遗传和后天环境的影响，存在明显的个体差异。
2、通过评估骨龄与生活年龄的匹配度，即能够判断个体的骨骼生长状态是否正常，现有技术中，骨龄的检测是通过x射线检查骨骼的生长情况，根据骨骼的成熟程度来确定个体生长发育情况，通常用于评估儿童和青少年的生长发育情况。
3、现有技术中，记载有诸多骨龄检测的技术，例如中国专利文献cn110211674b记载的一种基于机器学习模型的骨龄测试方法、装置、计算机设备和存储介质，属于机器学习
，该基于机器学习模型的骨龄测试方法包括：接收待测的包括骨的影像的x光片；从x光片的骨的影像中识别骨的多个预定部位的属性构成第一属性集合；将第一属性集合输入第一机器学习模型输出第一骨龄；将x光片中骨的影像与各个骨龄的人骨的标准影像进行匹配，找到与x光片中骨的影像匹配的人骨的骨龄作为第二骨龄；对第一属性集合中每个预定部位的属性进行计分，根据每个预定部位的属性的计分得到总分值，根据总分值，输出第三骨龄；输出第一骨龄、第二骨龄、第三骨龄的加权和，作为检测出的骨龄。
4、上述技术方案通过获取多个骨龄加权的方式获取更加准确的骨龄，但是却缺少了对于骨龄获取的来源——x光片的准确性验证，对于与患者实际骨骼情况不相符的x光片，其得出的
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种小儿骨骼生长状态监测与预测系统及方法，解决x光片采集准确性对儿童骨骼生长状态判断准确性影响的问题，能够对儿童骨骼生长状态进行更加准确的判断。
2、为了实现上述目的，本专利技术的技术方案如下：一种小儿骨骼生长状态监测与预测系统，包括第一获取模块、第二获取模块、第一矫正模块、第二矫正模块和结果输出模块；
3、第一获取模块用于获取监测与预测对象的基础信息；
4、第二获取模块用于在监测与预测对象的手部选取若干矫正点位，在矫正点位处添加标记形状，再获取监测与预测对象的手部x光片；
5、第一矫正模块用于获取手部x光片图像中标记形状的偏移量和畸变量，根据标记形状的偏移量和畸变量对手部x光片进行矫正，输出初矫正图像；
6、第二矫正模块用于根据矫正点位对监测与预测对象的手部进行多段超声扫描，获取超声扫描图像中矫正点位之间的距离量，根据矫正点位之间的距离量对初矫正图像进行矫正，输出矫正图像；
7、结果输出模块用于根据矫正图像获取监测与预测对象的骨龄，基于监测与预测对象基础信息与骨龄的匹配度，输出当前骨骼生长状态，并预测未来骨骼生长状态。
8、进一步，监测与预测对象的基础信息包括多角度的手部图像、生活年龄和性别；
9、第二获取模块具体用于根据监测与预测对象的多角度的手部图像选取若干矫正点位。
10、进一步，第一矫正模块具体用于根据多角度的手部图像选取固定点位，根据固定点位预估手骨轮廓线，根据预估手骨轮廓线与手部x光片图像中标记形状的位置差距，获取标记形状的偏移量；
11、并对比标记形状的原始形状与手部x光片图像中标记形状，获取标记形状的畸变量。
12、进一步，第一矫正模块具体用于根据矫正点偏移量对手部x光片图像中的手骨位置进行矫正，使手部x光片图像中的手骨图像覆盖于预估手骨轮廓线内；
13、并根据各标记图像的畸变量对其覆盖的手部x光片图像中的手骨图像进行区域拉伸矫正，使区域拉伸矫正后的标记形状与标记形状的原始形状匹配，输出初矫正图像。
14、进一步，第二矫正模块具体用于以矫正点位为节点，按照节点将监测与预测对象的手部划分为多个超声扫描区域，依次对各超声扫描区域进行超声扫描，输出各区域的超声扫描图像。
15、进一步，第二矫正模块具体用于根据各区域的超声扫描图像，依次获取各超声扫描图像中矫正点位之间的距离量，并获取初矫正图像中各矫正点位之间的距离量，基于各超声扫描图像中矫正点位之间的距离量对初矫正图像中各矫正点位之间的距离量进行修正，输出矫正图像。
16、进一步，结果输出模块具体用于根据矫正图像获取骨骺发育情况，将骨骺发育情况与参考标准进行比对，获取监测与预测对象的骨龄；监测与预测对象的骨龄与其实际年龄之间的差异，并通过对比标准骨龄图谱，确定监测与预测对象的当前骨骼生长状态和预测未来骨骼的生长趋势。
17、一种小儿骨骼生长状态监测与预测方法，包括如下步骤：
18、获取监测与预测对象的基础信息；
19、在监测与预测对象的手部选取若干矫正点位，在矫正点位处添加标记形状，再获取监测与预测对象的手部x光片；
20、获取手部x光片图像中标记形状的偏移量和畸变量，根据标记形状的偏移量和畸变量对手部x光片进行矫正，输出初矫正图像；
21、根据矫正点位对监测与预测对象的手部进行多段超声扫描，获取超声扫描图像中矫正点位之间的距离量，根据矫正点位之间的距离量对初矫正图像进行矫正，输出矫正图像；
22、根据矫正图像获取监测与预测对象的骨龄，基于监测与预测对象基础信息与骨龄的匹配度，输出当前骨骼生长状态，并预测未来骨骼生长状态。
23、进一步，监测与预测对象的基础信息包括多角度的手部图像、生活年龄和性别。
24、进一步，手部x光片图像中至少包括腕骨、掌骨和指骨。
25、采用上述方案有以下有益效果：
26、1、本专利技术，通过采集监测与预测对象的手部x光片，并对监测与预测对象的手部进行多段超声扫描，基于手部x光片中添加的标记形状位置和形变，获取手部x光片中监测与预测对象的手部状态是否标准，现有技术中，手骨图像采集易受到采集时手部状态影响，例如，手部的指骨处于微弯曲状态下进行手骨图像采集，由于手部x光片投影图像，手部x光片中手部的指骨长度以及指骨的结构可能受到微弯曲状态下进行手骨图像采集的影响，导致骨龄判断存在误差。
27、而本申请，能够通过矫正的方式获取手部在标准状态下手骨图像，能够促进骨龄的获取更加准确，相应的使儿童骨骼生长状态监测和预测结果更加准确。
28、2、本专利技术，一方面，基于标记形状的畸变量，对手骨图像各部位进行矫正，使其与手骨实际尺寸靠近，再通过多段超声扫描结果，对初步矫正后的手骨图像进行进一步的矫正，使其与手骨实际尺寸更加贴合，且对手骨的结构也进行相应的补偿，从而得到相较于直接投影的手骨图像更加贴合实际手骨尺寸和结构的图像，提升骨龄判断的准确性。
29、3、本专利技术，基于生活年龄和性别指标与骨龄的匹配度进行骨骼生长状态的判断，能够提供有关个体骨骼生长的重要信息，有助于早期发现问题、制定有效的治疗计划以本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种小儿骨骼生长状态监测与预测系统，其特征在于：包括第一获取模块、第二获取模块、第一矫正模块、第二矫正模块和结果输出模块；
2.根据权利要求1所述的小儿骨骼生长状态监测与预测系统，其特征在于：监测与预测对象的基础信息包括多角度的手部图像、生活年龄和性别；
3.根据权利要求2所述的小儿骨骼生长状态监测与预测系统，其特征在于：第一矫正模块具体用于根据多角度的手部图像选取固定点位，根据固定点位预估手骨轮廓线，根据预估手骨轮廓线与手部X光片图像中标记形状的位置差距，获取标记形状的偏移量；
4.根据权利要求3所述的小儿骨骼生长状态监测与预测系统，其特征在于：第一矫正模块具体用于根据矫正点偏移量对手部X光片图像中的手骨位置进行矫正，使手部X光片图像中的手骨图像覆盖于预估手骨轮廓线内；
5.根据权利要求1所述的小儿骨骼生长状态监测与预测系统，其特征在于：第二矫正模块具体用于以矫正点位为节点，按照节点将监测与预测对象的手部划分为多个超声扫描区域，依次对各超声扫描区域进行超声扫描，输出各区域的超声扫描图像。
6.根据权利要求5所述的小
7.根据权利要求1所述的小儿骨骼生长状态监测与预测系统，其特征在于：结果输出模块具体用于根据矫正图像获取骨骺发育情况，将骨骺发育情况与参考标准进行比对，获取监测与预测对象的骨龄；监测与预测对象的骨龄与其实际年龄之间的差异，并通过对比标准骨龄图谱，确定监测与预测对象的当前骨骼生长状态和预测未来骨骼的生长趋势。
8.一种小儿骨骼生长状态监测与预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
9.根据权利要求8所述的小儿骨骼生长状态监测与预测方法，其特征在于：监测与预测对象的基础信息包括多角度的手部图像、生活年龄和性别。
10.根据权利要求9所述的小儿骨骼生长状态监测与预测方法，其特征在于：手部X光片图像中至少包括腕骨、掌骨和指骨。
...【技术特征摘要】
1.一种小儿骨骼生长状态监测与预测系统，其特征在于：包括第一获取模块、第二获取模块、第一矫正模块、第二矫正模块和结果输出模块；
2.根据权利要求1所述的小儿骨骼生长状态监测与预测系统，其特征在于：监测与预测对象的基础信息包括多角度的手部图像、生活年龄和性别；
3.根据权利要求2所述的小儿骨骼生长状态监测与预测系统，其特征在于：第一矫正模块具体用于根据多角度的手部图像选取固定点位，根据固定点位预估手骨轮廓线，根据预估手骨轮廓线与手部x光片图像中标记形状的位置差距，获取标记形状的偏移量；
4.根据权利要求3所述的小儿骨骼生长状态监测与预测系统，其特征在于：第一矫正模块具体用于根据矫正点偏移量对手部x光片图像中的手骨位置进行矫正，使手部x光片图像中的手骨图像覆盖于预估手骨轮廓线内；
5.根据权利要求1所述的小儿骨骼生长状态监测与预测系统，其特征在于：第二矫正模块具体用于以矫正点位为节点，按照节点将监测与预测对象的手部划分为多个超声扫描区域，依次对各超声扫描区域进行超声扫描，输出各区域的超声扫描图像。
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：曾凌嵘，杨戈，
申请(专利权)人：湖南省儿童医院湖南省红十字会医院，
类型：发明
国别省市：
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