苏 叶,李 婧,徐寅林

(南京师范大学计算机与电子信息学院,江苏 南京 210023)

骨龄(bone age)是骨骼年龄的简称,能够反映被测试者的生长发育水平和成熟程度. 骨龄不仅可用以判断个体的生物学年龄,还可用以预测儿童成年后的身高. 骨龄预测在临床中常常被用于儿童内分泌和生长发育等相关疾病的诊断,在青少年体育赛事中常被用以确定运动员的实际年龄,以判定参赛资格. 骨龄作为预测生物学年龄最权威的评价指标,被广泛应用于临床医学[1]、体育竞技[2]和司法判案[3]等领域,因此,骨龄的准确检测非常重要. 在传统临床领域,医生通过观察非惯用手(一般为左手)手腕部位的X光图像得出个体的骨龄,其中观察区域包括左手掌指骨、腕骨及桡尺骨下端的骨化中心的发育程度,手骨X光图像及骨关节感兴趣区(region of interest,ROI)如图1所示.

图1 手骨X光图像及骨关节ROIFig.1 X-ray image and ROI of hand bone

传统的骨龄识别方法中,常用的有GP图谱法[4]、TW2计分法[5]、TW3计分法[6]等. 这些方法都有不同的量化指标和鉴定方法,虽然都可实现骨龄预测,但均存在识别所需时间较长、受医生主观因素影响较大和随机性较大的问题. 如何解决这些问题,使得骨龄预测自动化,提高骨龄预测的准确率,已成为国内外研究人员一直以来的研究目标. 自20世纪80年代开始,研究人员开始在骨龄预测研究中尝试使用计算机视觉等相关技术,这些方法可有效地解决所需时间长、随机性大、可重复差等问题,从而实现自动化的骨龄辅……