[发明专利]一种手腕骨的分割识别方法及系统、终端及可读存储介质

说明书

本发明适用于图像处理领域，提供了手腕骨的分割识别方法，包括：基于阈值分割窗口可变的自适应阈值分割方式对儿童正位手腕部X线图像的腕骨感兴趣区域进行阈值分割和基于边缘检测的方式提取所述腕骨感兴趣区域的边缘信息；将阈值分割得到的二值化图像和提取的边缘信息进行结合，得到初始分割图像；使用腕骨解剖先验模型对初始分割图像进行腕骨识别，得到包含有各腕骨信息的初始识别图像；对所述初始识别图像进行边界优化，输出边界优化后得到的腕骨识别图像。本发明实施例通过将阈值分割窗口可变的自适应阈值分割方式和边缘提取相结合，保留了两种图像处理方法的优点，相较于现有的技术，本发明实施例提高了对腕骨区域的自动化分割和识别精度。

技术领域

本发明属于图像识别技术领域，尤其涉及一种手腕骨的分割识别方法及系统、终端及可读存储介质。

背景技术

骨骼发育年龄(简称骨龄)一般是指青少年儿童骨骼的发育水平与骨发育标准相比较所得到的发育年龄。骨龄在很大程度上代表了儿童真正发育水平，用骨龄来判定人体成熟度比实际年龄更为确切。骨龄评价是研究骨化点的出现、骨骺与骨干融合的时间与实际年龄的关系。评价时，对非主力手从尺、桡骨远端到指骨远端进行X光射线检查从而由图像估计出骨骼发育年龄。骨龄与生理年龄的差异可以反应出骨骼发育是否正常。所以骨龄在儿科内分泌疾病的诊断、儿童生长发育的评估、运动员的选材以及法医学方面都是主要参考指标之一。

对于6岁以下的女性和8岁以下的男性，腕骨是骨龄识别的一个重要区域，因为对于该年龄段内的低龄儿童，腕骨区域存在大量的生长发育信息。在腕骨出现相互重叠之前，对腕骨的数量和形态进行识别是一个较为稳定和有效的方法。

低龄儿童的腕骨区域具有不确定性，主要表现为：1)低龄儿童腕骨出现数量的不确定性；2)边界模糊，与周围软组织区域对比度不明显；3)腕骨及周围软组织的密度不均匀，这些不确定性给腕骨区域分割带来了困难。目前，对腕骨区域的分割识别，采用单一方法的效果均欠佳，例如，要么由于与周围软组织区域的边界模糊而无法准确分割出腕骨外形，要么对于一些特殊的腕骨(例如，处于钙化点或者形状较小的腕骨)又很难提取。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种手腕骨的分割识别方法及系统、终端及可读存储介质，旨在解决现有技术对腕骨区域的分割识别困难和/或不准确的问题。

本发明是这样实现的，一种手腕骨的分割识别方法，包括：

基于阈值分割窗口可变的自适应阈值分割方式对儿童正位手腕部X线图像的腕骨感兴趣区域进行阈值分割和基于边缘检测的方式提取所述腕骨感兴趣区域的边缘信息；

将所述阈值分割得到的二值化图像和提取的边缘信息进行结合，得到初始分割图像；

使用腕骨解剖先验模型对所述初始分割图像进行腕骨识别，得到包含有各腕骨信息的初始识别图像；

对所述初始识别图像进行边界优化，输出边界优化后得到的腕骨识别图像。

本发明还提供了一种手腕骨的分割识别系统，包括：

处理单元，用于基于阈值分割窗口可变的自适应阈值分割方式对儿童正位手腕部X线图像的腕骨感兴趣区域进行阈值分割和基于边缘检测的方式提取所述腕骨感兴趣区域的边缘信息，将所述阈值分割得到的二值化图像和提取的边缘信息进行结合，得到初始分割图像；

识别单元，用于使用腕骨解剖先验模型对所述初始分割图像进行腕骨识别，得到包含有各腕骨信息的初始识别图像；

优化单元，用于对所述初始识别图像进行边界优化，输出边界优化后得到的腕骨识别图像。

本发明实施例还提供了一种终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述所述的手腕骨的分割识别方法中的各个步骤。