【摘 要】
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针对儿童青少年的骨骼发育情况,临床上常采用手腕骨X射线图像进行骨龄评估。其中手骨区域的分割是预处理中的关键一步,手骨分割的准确率极大地影响最后的评估结果。传统的阈
【机 构】
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重庆医科大学医学信息学院,重庆医科大学附属儿童医院放射科
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61702064);重庆市博士后科研特别资助项目(XmT2018029);重庆医科大学哲学社会科学专项科研项目资助项目(201702);重庆市教委科学技术研究项目资助项目(KJQN201800442)~~
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针对儿童青少年的骨骼发育情况,临床上常采用手腕骨X射线图像进行骨龄评估。其中手骨区域的分割是预处理中的关键一步,手骨分割的准确率极大地影响最后的评估结果。传统的阈值分割方法在自动化分割过程中鲁棒性较差,利用深度神经网络的自动分割准确率比传统方法高但较为复杂。研究在阈值分割的基础上,提出先通过训练Softmax回归模型预测最佳阈值得到二值图像,再利用区域生长法提取完整手形,最后对手骨图像进行归一化处理的分割方法。在100张临床数据测试集上,将提出的方法与传统的阈值分割方法--Otsu、最大熵阈值和直方图均值
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