[发明专利]用于儿童内分泌异常检测的骨龄智能分析方法

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种用于儿童内分泌异常检测的骨龄智能分析方法，通过获取骨龄检查拍摄图像的灰度图像，确定各灰度分割阈值以及灰度图像中的各目标像素点；根据各灰度分割阈值对应的二值分割图像，确定各目标像素点对应的消散程度，进而确定各目标像素点对应的目标权重，从而确定目标权重阈值；根据目标权重阈值对应的目标像素点的灰度值，确定最佳分割阈值并对灰度图像进行图像分割，得到灰度分割图像，并基于该灰度分割图像确定对应的骨龄以用于分泌异常检测。本发明通过图像处理技术，可以自适应确定最佳分割阈值，有效保证了骨骼区域的分割效果，解决了儿童骨龄检测不准确的问题。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种用于儿童内分泌异常检测的骨龄智能分析方法。

背景技术

内分泌异常是指人体内分泌系统中某些激素分泌量过多或过少，医学部门通常通过比较儿童的骨龄和实际年龄来判断儿童是否内分泌失常，其中儿童的骨龄往往根据骨龄X光图像来确定。在通过骨龄X光图像确定儿童的骨龄的过程中，首先需对骨龄X光图像进行预处理，获取其骨头区域的灰度图像，然后对灰度图像进行图像分割以获取对应的骨骼区域图像，并根据骨骼区域图像中的桡骨区域确定儿童骨龄。

传统的图像分割主要包括阈值分割、边缘检测等，其中阈值分割方法作为图像分割的经典方法，是根据目标与背景在灰度值上的差异，利用灰度阈值将目标和背景分离开来。但是当采用阈值分割方法对骨龄X光图像的灰度图像进行分割时，由于灰度图像中背景区域为黑色，而包含有肌肉组织、指骨、掌骨、尺骨和桡骨等不同类型骨骼的手部区域偏白色，且肌肉组织和骨骼的灰度差异比较小，因此通过大津阈值算法往往难以确定合适的灰度阈值，当灰度阈值确定的较大或者较小时，均会影响骨骼区域的分割效果，从而导致儿童骨龄检测不准确，最终影响儿童内分泌异常检测结果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于儿童内分泌异常检测的骨龄智能分析方法，用于解决现有由于骨骼区域分割效果差进而导致儿童骨龄检测不准确的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种用于儿童内分泌异常检测的骨龄智能分析方法，包括以下步骤：

获取骨龄检查拍摄图像的灰度图像，根据所述灰度图像中像素点的灰度值，确定至少两个灰度分割阈值以及灰度图像中的各个目标像素点，其中，根据所述灰度图像中的像素点，确定灰度值等级数据点，并根据所述灰度图像中灰度值等级数据点的灰度值等级的最大值、最小值和设定的灰度步长，确定至少两个灰度分割阈值；

利用每个所述灰度分割阈值对所述灰度图像进行二值分割，从而得到每个所述灰度分割阈值对应的二值分割图像；

根据所述灰度图像中每个所述目标像素点在各个所述二值分割图像中相同位置的像素点的像素值，确定每个所述目标像素点对应的消散程度；

根据每个所述目标像素点对应的消散程度和灰度值，确定每个所述目标像素点对应的目标权重，并根据所述目标权重，确定目标权重阈值；

根据目标权重阈值对应的目标像素点的灰度值，确定最佳分割阈值，并利用所述最佳分割阈值对所述灰度图像进行图像分割，得到灰度分割图像；

根据所述灰度分割图像，确定所述骨龄检查拍摄图像对应的骨龄以用于分泌异常检测。

进一步的，确定每个所述目标像素点对应的目标权重，包括：

根据每个所述目标像素点对应的消散程度，对同一消散程度对应的目标像素点的数量进行统计，确定各个所述消散程度对应的目标像素点的数量；

以各个所述消散程度为横坐标，并以各个所述消散程度对应的目标像素点的数量为纵坐标，构造消散程度变化曲线，并确定所述消散程度变化曲线上各个所述消散程度的斜率值；

根据每个所述目标像素点对应的灰度值以及每个所述目标像素点对应的所述消散程度的斜率值，确定每个所述目标像素点对应的目标权重。