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髌骨损伤常见于运动较多、量较大的群体当中,尤其是年轻人,易引起膝关节功能性障碍,而髌骨损伤最常见的临床表现则是髌骨脱位,若未得到及时正确的处理,则会带来髌骨不稳、复发性脱位等一系列后遗症,复发率高达20%-40%,给病人生活带来极大不便。计算机技术与医疗诊断相融合的CT(computerized tomography)、MRI(Magnetic resonance imaging)、PET(Positron emission tomography)及DSA(Digital subtraction angiography)等医学成像技术的出现及应用使得医生能够更加直观、清晰地看到病变部位,可极大地提高临床诊断正确率和病变治愈率,减少医生工作量,提高医生工作效率。本文设计了一个髌骨脱位辅助诊断系统。首先对比分析研究几种经典的图像滤波方法、对比度增强算法及几种常用图像分割方法的优缺点,选用高斯滤波、基于局部区域的对比度增强算法对髌骨CT图像进行预处理,以降低图像噪声、增强图像对比度;在此基础上,依次利用基于边缘检测的图像分割算法、包围盒算法精确分割出髌骨CT图像中目标区域的边缘轮廓;最后通过具体实验分析Harris角点检测算法、梯度检测方法选取边缘轮廓关键点的缺陷,提出了基于不同区域的关键点提取方法。利用该方法对图像分割阶段得到的边缘轮廓关键点进行提取,最终以关键点为基准采用平面拟合方法,通过数据量化及计算测量,得到髌骨股骨中轴面夹角、距离及髌骨倾斜角,为髌骨脱位诊断提供有效辅助。通过实验得到的测量数据与医学临床判断标准的对比。本文研究对于髌骨轮廓规则、特征点较为明显的髌骨CT图片,可获得较为精确的测量数据,能够有效辅助髌骨脱位诊断。最后,通过测量数据与判断标准的实验对比总结可知:对于髌骨轮廓较正、特征点较为明显的髌骨CT图片,本文研究设计的髌骨脱位计算机辅助诊断系统具有较高的正确性、实践意义及临床使用价值。