【摘 要】
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骨龄常被用于反映儿童生长发育水平和成熟程度。通常采用普通X线机拍摄儿童左手,然后医生通过观察手骨X光片评估骨龄。此方式存在X线超标、评估时间长、评估过程主观性较强等缺点,无法在儿童中开展快速、便捷的骨龄评估工作。本文设计了一种骨龄采集与评估系统,实现手骨低剂量成像和骨龄自动评估。主要工作内容如下:1.可移动式骨龄采集系统设计。基于STM32设计采集系统,包括X射线源外围电路设计、限束器模块控制设计
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骨龄常被用于反映儿童生长发育水平和成熟程度。通常采用普通X线机拍摄儿童左手,然后医生通过观察手骨X光片评估骨龄。此方式存在X线超标、评估时间长、评估过程主观性较强等缺点,无法在儿童中开展快速、便捷的骨龄评估工作。本文设计了一种骨龄采集与评估系统,实现手骨低剂量成像和骨龄自动评估。主要工作内容如下:1.可移动式骨龄采集系统设计。基于STM32设计采集系统,包括X射线源外围电路设计、限束器模块控制设计、电源控制电路设计、限束器校正和平板探测器校正,实现了采集系统曝光、限束和成像的程序控制。2.低剂量曝光实验。对曝光和限束器进行控制实验,发现在管电压为70～75k V,曝光量为0.3～0.5m As的曝光参数条件下,仍然可以采集出骨骼轮廓清晰、易于辨识的手骨图像。此时皮肤X线入射剂量为21.74～23.80u Gy,是常规X线摄影条件（45～50k V,2m As）入射体表剂量40u Gy的近二分之一。3.骨龄自动评估功能设计。首先根据卷积神经网络的结构特征,基于型号为ZCU102的FPGA开发板设计骨龄评估加速器结构,包括卷积层、池化层、仲裁转换等硬件加速模块。然后在Linux环境下设计各个硬件加速器模块对应的驱动程序,将整个卷积神经网络评估封装为API函数。最后设计的QT界面程序实现了整个骨龄采集与评估系统功能集成。本文最后选用VGG16网络完成骨龄自动评估功能测试。实验结果表明,系统能够在低剂量条件下完成手部X线成像,评估误差符合临床要求。
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