【摘 要】
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研究了基于"中国人手腕骨发育标准CHN法"的骨龄自动评价方法,包括手腕骨X射线图像中骨骼边缘的自动提取和骨骼成熟度的自动分级.应用活动形状模型(active shape models, ASM)
【机 构】
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北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)，国家高技术研究发展计划(863计划)，北京市自然科学基金，北京市科委科研项目
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研究了基于"中国人手腕骨发育标准CHN法"的骨龄自动评价方法,包括手腕骨X射线图像中骨骼边缘的自动提取和骨骼成熟度的自动分级.应用活动形状模型(active shape models, ASM),结合了特定的先验知识,提出多模板多训练集的方案,改善了边缘检测的效果;通过考察一系列形状几何信息并结合灰度信息,将CHN标准中有关的文字描述转化为数字特征,采取多层次分步骤的方法用于最终的骨龄自动评价.实验表明骨龄评价的正确率和稳定性有了提高.
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