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CN109300150B - 一种用于骨龄评估的手骨x光图像纹理特征提取方法 - Google Patents

一种用于骨龄评估的手骨x光图像纹理特征提取方法 Download PDF

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CN109300150B CN201811199737.5A CN201811199737A CN109300150B CN 109300150 B CN109300150 B CN 109300150B CN 201811199737 A CN201811199737 A CN 201811199737A CN 109300150 B CN109300150 B CN 109300150B
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朱大荣
陈晖�
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Hangzhou Dianzi University
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Abstract

本发明公开了一种用于骨龄评估的手骨X光图像纹理特征提取方法。本发明包括桡骨、尺骨、短骨在内的骨骼进行处理，能够获得相当于形状特征贡献度的纹理特征。本发明对图像纹理进行合理采样，获取了包含丰富生长信息的纹理特征，结合形状特征可显著提高骨龄评估的准确度。

Description

一种用于骨龄评估的手骨X光图像纹理特征提取方法
技术领域
本发明涉及智能医学图像识别领域，具体是涉及一种用于骨龄评估的手骨X光图像纹理特征提取方法。
背景技术
骨龄用于衡量青少年身体发育的程度。目前国际上通用的骨龄评估标准，例如TW-2、TW-3、G-P法等，其作为专业评估者评价骨龄的依据，具有操作性强，可重复性强，受主观因素影响较大等特点。国内实行的标准是“中华-05”计分法和图谱法等，其中包括RUS-CHN法。
现行评价标准对从业者提出的要求较高，掌握知识的程度对结果准确度有很大影响。因此，计算机辅助评估骨龄的难点在于，如何从骨龄X光图像中提取尽可能多的有价值的特征，这些特征能够真实准确的反映骨骼成熟度，可以作为自动化评估骨龄的参考依据。
手骨X光图像的特征主要有两大类：形状特征和纹理特征。针对手骨X光图像的形状特征的研究比较成熟，提取特征的方法也比较多，例如边缘检测、图像分割、计算距离等。
但是，对手骨X光图像的纹理特征，现行的方法一种是直接对原图像进行采样，缺点是背景信息混入后干扰判断，且直接提取的纹理特征与骨龄的相关程度较低；另一种是使用Gabor滤波器采集图像的局部结构信息，这部分特征只能反映骨骼边缘变化的剧烈程度，在手骨分割时具有良好效果，但是用于骨龄评估时的贡献度较小。
发明内容
本发明的目的是解决骨龄评估中纹理特征难以有效提取的问题。本发明能够对手骨X光图像中的骨骼纹理特征进行有效提取，获得纹理特征矩阵，继而作为评估骨龄时重要的参考依据。
为了实现上述的目的，本发明采用一种基于Delaunay三角剖分和三角映射的纹理特征提取方法，具体包含以下步骤：
步骤1、构建手骨轮廓关键点坐标矩阵
收集N张待测左手手骨X光图片，按照RUS-CHN法评价标准里面的内容，对其中的11个短骨、尺骨、桡骨，依次编为01,02，……，13号，再按照骨块编号分开进行处理。
对每个编号的骨块，都用一组k个关键点来描述骨骼的边界，这组关键点的坐标构成一个一维形状向量，记作
Figure BDA0001829694720000021
(j＝1,2,…,N)。
然后通过合适的旋转、平移等操作将这N个形状向量对齐到平均形状向量
Figure BDA0001829694720000022
对齐之后的各个向量记作
Figure BDA0001829694720000023
(j＝1,2,…,N)。
将获得的形状向量
Figure BDA0001829694720000024
组成手骨轮廓关键点坐标矩阵，记作
Figure BDA0001829694720000025
步骤2、Delaunay三角剖分获得关键点特征三角形集合
根据上一步获得的平均形状向量
Figure BDA0001829694720000026
可以对每个编号的骨块做三角剖分，具体是：
a.建立一个大的三角形，将平面内其余轮廓关键点包在里面，放入三角形链表中。
b.将其余关键点依次插入，在三角形链表中找出该点的影响三角形。将影响三角形的公共边删除，同时把插入点与影响三角形的3个顶点连接起来，再将形成的三角形放入Delaunay三角形链表中。
c.循环执行上述步骤b，直到所有散点插入完成。
步骤3、三角映射获得手骨图像纹理特征
经过上一步，每个编号的骨块都获得一个基于平均形状的三角形集合表示
Figure BDA0001829694720000027
由于每一个样本上的轮廓关键点
Figure BDA0001829694720000028
与特征三角形
Figure BDA0001829694720000029
都是一一对应的，故可以将样本三角形
Figure BDA00018296947200000210
上每一点的像素值复制到平均三角形
Figure BDA00018296947200000211
对应点的位置上，称作“三角映射”。
但是，由于不同样本三角形之间的差异，必然有一部分位置点的像素不满足映射条件。这时，需要按照邻近像素点判定准则，用相邻点的像素值作为目标点像素值的替代。这样就实现了将所有样本中的原始灰度图转化为纹理图像。
为了实现这一步，可按照如下步骤进行：
(1)将对齐之后的平均形状向量
Figure BDA0001829694720000031
的坐标基点标准化，并转化为纹理图像中的坐标表示。
(2)根据变换后的关键点绘制闭合轮廓线，并填充为白色手骨图像，定义采样窗口。
(3)通过三角剖分和三角映射对每幅图像进行采样，然后把相应位置的像素值转换为矢量，计算平均纹理图像。
(4)灰阶正常化以补偿照明，做主成分分析PCA，保存特征向量和特征值。
上述步骤1、2、3处理完之后，获得了转换后的纹理特征矩阵Mtexture。该矩阵包含采样窗口内所有像素点构成的列向量，其作为纹理特征在骨龄评估试验中，表现出与骨龄的高度相关性，与形状特征相当。
本发明提出一种用于骨龄评估的手骨X光图像纹理特征提取方法，对包括桡骨、尺骨、短骨在内的骨骼进行处理，能够获得相当于形状特征贡献度的纹理特征。本发明对图像纹理进行合理采样，获取了包含丰富生长信息的纹理特征，结合形状特征可显著提高骨龄评估的准确度。
附图说明
图1是本发明方法的流程图；
图2是本发明实施例的效果图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段与创作特征易于明白，下面结合附图和实例，对本发明的实施方式进一步详述。
本发明针对目前的骨龄评估方法中，对手骨X光图像的纹理特征提取较为困难、仅依靠形状特征和Gabor特征不足以反映骨龄成熟度等问题，提出一种新的纹理特征提取方法。
下面结合附图，详细阐述本发明方法的实施细节，步骤如下：
步骤1、构建手骨轮廓关键点坐标矩阵
收集N张待测左手手骨X光图片，按照RUS-CHN法评价标准里面的内容，对其中的11个短骨、尺骨、桡骨，依次编为01,02，……，13号，按照手骨编号对骨块分开处理。
对每个骨块的轮廓都用k个关键点来描述，这k个点均匀分布在包含骨干、骨骺在内的骨骼边缘上，它们的坐标构成一个形状向量
Figure BDA0001829694720000041
Figure BDA0001829694720000042
其中，
Figure BDA0001829694720000043
表示第j个训练样本上第i个关键点坐标。
然后通过合适的旋转、平移等操作将这N个形状向量对齐到平均形状向量
Figure BDA0001829694720000044
对齐之后的各个向量记作
Figure BDA0001829694720000045
(j＝1,2,…,N)。
将获得的形状向量
Figure BDA0001829694720000046
组成手骨轮廓关键点坐标矩阵
Figure BDA0001829694720000047
Figure BDA0001829694720000048
式中，
Figure BDA0001829694720000049
表示对齐后的第j个形状向量，
Figure BDA00018296947200000410
表示平均形状向量。
步骤2、Delaunay三角剖分获得关键点特征三角形集合
根据上一步的结果，将每个样本对齐之后的k个关键点进行三角剖分。实现的算法如下：
a.建立一个大的三角形，将平面内其余轮廓关键点包在里面，放入三角形链表中。
b.将其余关键点依次插入，在三角形链表中找出该点的影响三角形。将影响三角形的公共边删除，同时把插入点与影响三角形的3个顶点连接起来，再将形成的三角形放入Delaunay三角形链表中。
c.循环执行上述步骤b，直到所有散点插入完成。
按照三角剖分算法执行以下步骤：
(1)对每个骨块的平均形状执行三角剖分，获得平均特征三角形集合
Figure BDA00018296947200000411
(2)对N个对齐后样本形状执行三角剖分，获得样本特征三角形集合
Figure BDA0001829694720000051
步骤3、三角映射获得手骨图像纹理特征
经过上一步，每个编号的骨块都获得一个基于平均形状的三角形集合表示
Figure BDA0001829694720000052
由于每一个样本上的轮廓关键点
Figure BDA0001829694720000053
与特征三角形
Figure BDA0001829694720000054
都是一一对应的，故可以将样本三角形
Figure BDA0001829694720000055
上每一点的像素值复制到平均三角形
Figure BDA0001829694720000056
对应点的位置上，称作“三角映射”。
但是，由于不同样本三角形之间的差异，必然有一部分位置点的像素不满足映射条件。这时，需要按照邻近像素点判定准则，用相邻点的像素值作为目标点像素值的替代。这样就实现了将所有样本中的原始灰度图转化为纹理图像。
为了实现这一步，可按照如下步骤进行：
(1)将对齐之后的平均形状
Figure BDA00018296947200000516
的坐标基点标准化，并转化为纹理图像中的坐标表示。
坐标转化时，对
Figure BDA0001829694720000057
的第i个关键点
Figure BDA0001829694720000058
做下列变换，
Figure BDA0001829694720000059
Figure BDA00018296947200000510
Figure BDA00018296947200000511
Figure BDA00018296947200000512
Figure BDA00018296947200000513
Figure BDA00018296947200000514
其中，
Figure BDA00018296947200000515
表示纹理图像中第i个关键点的坐标，Ts表示图像的尺度。
(2)根据变换后的关键点绘制闭合轮廓线，并填充为白色手骨图像，定义采样窗口。
采样窗口的作用是重点采集骨化中心区域(生长区)的图像纹理。因为变换后得到的纹理图像仍然包含巨大的像素冗余信息，所以提取生长区纹理也是评估骨龄的需要。
(3)通过三角剖分和三角映射对生长区进行采样，获得的参数
Figure BDA0001829694720000061
包含300～3000个点左右的像素值，然后把相应位置的像素值转换为矢量，计算平均纹理图像
Figure BDA0001829694720000062
(4)灰阶正常化以补偿照明，做主成分分析PCA,保存特征向量和特征值。
然后将特征值按照从大到小排序，取前r个特征值对应的特征向量组成矩阵Pnp×r。计算公式为：
Figure BDA0001829694720000063
Figure BDA0001829694720000064
其中，
Figure BDA0001829694720000065
表示第j个样本的纹理，
Figure BDA0001829694720000066
表示平均纹理，texture表示纹理特征矩阵。
按照上述步骤1、2、3可以有效提取手骨图像的纹理特征，该特征能够充分利用X光图像中的灰度信息，结合骨骼形状特征，一同作为骨龄评估的参考依据。
本发明通过控制采样窗口的位置、大小等参数可以实现对骨骼任意区域的纹理特征提取。因此，本发明既可以提取骨骼全部纹理，也可以只提取局部生长区域的纹理。并且，由于骨骼轮廓关键点的约束，纹理采样几乎不受图像背景信息的干扰。
以上对于本发明的具体实施方式的说明并非限定本发明的权利范围。

Claims (1)

1.一种用于骨龄评估的手骨X光图像纹理特征提取方法，其特征在于该方法具体是：
步骤1、构建手骨轮廓关键点坐标矩阵
收集N张待测左手手骨X光图片，按照RUS-CHN法评价标准里面的内容，对其中的11个短骨、尺骨、桡骨，依次编为01,02，……，13号，再按照骨块编号分开进行处理；
对每个编号的骨块，都用一组k个关键点来描述骨骼的边界，这组关键点的坐标构成一个一维形状向量，记作
Figure FDA0003146975650000011
然后通过旋转、平移操作将这N个形状向量对齐到平均形状向量
Figure FDA0003146975650000012
对齐之后的各个向量记作
Figure FDA0003146975650000013
将获得的形状向量
Figure FDA0003146975650000014
组成手骨轮廓关键点坐标矩阵，记作
Figure FDA0003146975650000015
步骤2、Delaunay三角剖分获得关键点特征三角形集合
根据上一步获得的平均形状向量
Figure FDA0003146975650000016
对每个编号的骨块做三角剖分，具体是：
a.建立一个大的三角形，将平面内所有关键点包在里面，放入三角形链表中；
b.将关键点依次插入，在三角形链表中找出该关键点的影响三角形；将影响三角形的公共边删除，同时把插入点与影响三角形的3个顶点连接起来，再将形成的三角形放入Delaunay三角形链表中；
c.循环执行上述步骤b，直到所有关键点插入完成；
步骤3、三角映射获得手骨图像纹理特征
经过上一步，每个编号的骨块都获得一个基于平均形状的三角形集合表示
Figure FDA0003146975650000017
由于每一个样本上的形状向量
Figure FDA0003146975650000018
与特征三角形
Figure FDA0003146975650000019
都是一一对应的，故将特征三角形
Figure FDA00031469756500000110
上每一点的像素值复制到基于平均形状的三角形集合
Figure FDA00031469756500000111
对应点的位置上，称作“三角映射”；
按照邻近像素点判定准则，用相邻点的像素值作为目标点像素值的替代，实现将所有样本中的原始灰度图转化为纹理图像，具体是：
(1)将对齐之后的平均形状向量
Figure FDA0003146975650000021
的坐标基点标准化，并转化为纹理图像中的坐标表示；
(2)根据变换后的关键点绘制闭合轮廓线，并填充为白色手骨图像，定义采样窗口；
(3)通过三角剖分和三角映射对每幅图像进行采样，然后把相应位置的像素值转换为矢量，计算平均纹理图像；
(4)灰阶正常化以补偿照明，做主成分分析PCA，保存特征向量和特征值；
上述步骤1、2、3处理完之后，获得了转换后的纹理特征矩阵Mtexture；该矩阵包含采样窗口内所有像素点构成的列向量，其作为纹理特征在骨龄评估试验中，表现出与骨龄的高度相关性，与形状特征相当。
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