基于神經網絡的手骨特征區域自適應提取方法

丁維龍，丁 瀟，池凱凱，陳 琦，毛科技,2

(1.浙江工業大學 計算機科學與技術學院，浙江 杭州 310023; 2.浙江康體匯科技有限公司，浙江 杭州 311215)

骨齡的評估在諸多領域中都有應用，它可以直觀地反映人體的骨骼發育情況，是生物年齡的重要指標。骨齡與個體的生長發育水平呈現出完全一致的關系[1]，是評價生長發育情況的最可靠指標[2-4]。骨齡也可以用于司法領域(鑒定犯罪嫌疑人、受害者的年齡)，為審判過程提供參考[5]。在了解青少年兒童實時生長發育情況和預測成年身高方面，骨齡的準確評估都有著重要意義。目前，國際上評估骨齡的方法主要有通過對比手腕骨X光圖像與標準片的GP圖譜法[6]，以及從手腕骨選出部分有代表性的骨塊，對每一塊骨骼評定分值后計算總分，再通過已制定的標準換算成對應骨齡的TW3計分法[7]。其中GP圖譜法的精準度較低且讀片時醫生的主觀性較強，不同的人所得到的骨齡有所不同；TW3法有效降低了讀片時的主觀性，但在制定標準時均取樣自歐洲，對中國人的骨齡評估適用性還有待證明。在結合圖譜法和計分法基礎上，針對中國青少年兒童的生長發育情況，張紹巖等[8]制定了《中國人手腕骨發育標準CHN法》。在使用CHN法判定骨齡的過程中，需要判斷第三遠節指骨、橈骨、鉤骨等14 塊骨塊的成熟等級，之后依照CHN法所制定的得分表，查表得到最終的骨齡[9]。傳統方法中，這一過程需要專業的醫生進行人工讀片，醫生通過手腕骨X光片來確定14 塊骨塊的成熟等級，進而經計算得到骨齡。……