CN108992082A - 一种骨龄检测系统及其检测方法 - Google Patents

一种骨龄检测系统及其检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108992082A
CN108992082A CN201810951129.9A CN201810951129A CN108992082A CN 108992082 A CN108992082 A CN 108992082A CN 201810951129 A CN201810951129 A CN 201810951129A CN 108992082 A CN108992082 A CN 108992082A
Authority
CN
China
Prior art keywords
stone age
image
index finger
ray
stone
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201810951129.9A
Other languages
English (en)
Inventor
谢贯斗
杨小烔
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Zhendao Software Technology Co Ltd
Original Assignee
Shanghai Zhendao Software Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Zhendao Software Technology Co Ltd filed Critical Shanghai Zhendao Software Technology Co Ltd
Priority to CN201810951129.9A priority Critical patent/CN108992082A/zh
Publication of CN108992082A publication Critical patent/CN108992082A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
    • A61B6/505—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of bone
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/44—Constructional features of apparatus for radiation diagnosis
    • A61B6/4411—Constructional features of apparatus for radiation diagnosis the apparatus being modular
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • A61B6/5217—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Orthopedic Medicine & Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

本发明公开了一种骨龄检测系统，包括：用于获取食指关节图像的图像采集模块，用于对获取的食指关节图像进行图像处理和计算获得骨龄数据并进行管理的管理系统模块，以及用于对管理系统模块计算得到的骨龄数据进行输出的数据输出模块。本发明还公开了采用所述骨龄检测系统的检测方法。本发明具有良好的普及性，只需拍摄40mm*30mm探测面积的X光图像并通过智能算法自动判别出骨龄，无需人工判别骨龄，提高了工作效率，而且使用的X光量小，有效减少了对人体的伤害，有利于X光机小型化，价格较低，只需获取到食指关节图像即可智能获取骨龄，可以用于青少年骨龄体检，廉价安全，具有广阔的市场前景。

Description

一种骨龄检测系统及其检测方法
技术领域
本发明涉及生物医学工程领域，具体是一种骨龄检测系统及其检测方法。
背景技术
骨龄是骨骼年龄的简称，它能较准确地反映个体的生长发育水平和成熟程度。骨龄需要借助于骨骼在X光摄像中的特定图像来确定，现阶段骨龄测试主要技术是使用X光机拍摄整个手掌图像，再通过人工对照标准片与X光手掌片进行比对得出骨龄，离开专业人员，是无法判断骨龄的。
在人工判别骨龄时，由于无法从细微图像中发现骨骼生长规律，因此必须用X光拍摄整个手掌，最小的骨龄测试仪X光探测面积也有400mm*400mm，如此必然导致X光计量大，价格昂贵，无法普及，更不能成为青少年骨龄体检的项目，同时，X光计量过大也会对人体产生伤害。因此，需要设计一种廉价且采用小剂量X射线即可智能获取骨龄的骨龄检测系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种骨龄检测系统及其检测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种骨龄检测系统，包括：用于获取食指关节图像的图像采集模块，用于对获取的食指关节图像进行图像处理和计算获得骨龄数据并进行管理的管理系统模块，以及用于对管理系统模块计算得到的骨龄数据进行输出的数据输出模块；所述图像处理为根据预定的定位算法对采集到的食指关节图像以食指第三关节处最宽处为基线进行对应多个关键点，根据所述多个关键点基于计算机图像处理技术进行确定所述多个关键点之间的距离，得到用于按预定的骨龄算法进行计算的数值；
所述图像采集模块包括X光机、稀土增感屏和摄像设备；
所述管理系统模块包括通过USB与摄像设备连接的卡片式电脑以及通过USB与卡片式电脑连接的触摸显示屏。
作为本发明进一步的方案：所述X光机为牙用X光发射设备，用于产生X光对食指进行X光检测。
作为本发明再进一步的方案：所述稀土增感屏用于将X光机产生的X光转化为可见的影像。
作为本发明再进一步的方案：所述摄像设备为256级灰度的摄像头；所述摄像设备用于采集稀土增感屏产生的影像并形成图像，进而实时取得食指关节图像；所述食指关节图像的分辨率为1920×1080。
作为本发明再进一步的方案：所述卡片式电脑用于对摄像设备采集到的食指关节图像进行图像处理，然后按骨龄算法进行计算获得骨龄数据以判断出骨龄生长规律，并将骨龄数据进行储存；所述卡片式电脑还用于控制图像采集模块的工作；所述触摸显示屏用于对卡片式电脑进行操作。
作为本发明再进一步的方案：所述数据输出模块通过USB与管理系统模块连接。
一种采用上述的骨龄检测系统的检测方法，步骤如下：
1)通过触摸显示屏对卡片式电脑进行操作，进而控制图像采集模块的工作，通过X光机、稀土增感屏和摄像设备的配合，采集食指关节图像；
2)通过卡片式电脑对摄像设备采集到的食指关节图像进行图像处理，得到用于按预定的骨龄算法进行计算的数值；
3)然后将步骤2)获得的数值按骨龄算法进行计算获得骨龄数据以判断出骨龄生长规律，并将骨龄数据进行储存；
4)通过数据输出模块对管理系统模块计算得到的骨龄数据进行输出。
作为本发明再进一步的方案：步骤2)中，所述图像处理为根据预定的定位算法对采集到的食指关节图像以食指第三关节处最宽处为基线进行对应多个关键点，根据所述多个关键点基于计算机图像处理技术进行确定所述多个关键点之间的距离，得到用于按预定的骨龄算法进行计算的数值。
所述的骨龄检测系统在骨龄检测中的应用。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1)本发明具有良好的普及性，只需拍摄40mm*30mm探测面积的X光图像并通过智能算法自动判别出骨龄，无需人工判别骨龄，提高了工作效率，而且使用的X光量小，有效减少了对人体的伤害，有利于X光机小型化，价格较低；
2)本发明通过计算机处理技术进行图像处理使得获取的X光图像灰度只要256级就已完全足够，因此骨龄检测仪的摄像头是非常廉价的；
3)本发明只需获取到食指关节图像即可智能获取骨龄，可以用于青少年骨龄体检，廉价安全，采用小剂量X射线即可智能获取骨龄，具有广阔的市场前景。
附图说明
图1为骨龄检测系统的结构示意图。
图2为骨龄检测系统中图像采集模块的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细地说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护苑围。
实施例1
请参阅图1-2，一种骨龄检测系统，包括：用于获取食指关节图像的图像采集模块，用于对获取的食指关节图像进行图像处理和计算获得骨龄数据并进行管理的管理系统模块，以及用于对管理系统模块计算得到的骨龄数据进行输出的数据输出模块；所述图像处理为根据预定的定位算法对采集到的食指关节图像以食指第三关节处最宽处为基线进行对应多个关键点，根据所述多个关键点基于计算机图像处理技术进行确定所述多个关键点之间的距离，得到用于按预定的骨龄算法进行计算的数值；
所述图像采集模块包括X光机、稀土增感屏和摄像设备；
所述X光机为牙用X光发射设备，用于产生X光对食指进行X光检测；
所述稀土增感屏用于将X光机产生的X光转化为可见的影像(40mm*30mm)，只需拍摄40mm*30mm探测面积的X光图像即可通过智能算法自动判别出骨龄；
所述摄像设备为256级灰度的摄像头；所述摄像设备用于采集稀土增感屏产生的影像并形成图像，进而实时取得食指关节图像；所述食指关节图像的分辨率为1920×1080；事实上，人眼判断黑白图像的灰度是非常有限的，只有32级，而现阶段的数字式X光机的采集灰度在4096-32768之间，我们实践下来认为无论是人眼观看，还是计算机处理，如此高的灰度级无任何用处，因此，我们使用普通的256级灰度的摄像头来采集图像，而这种设备是非常廉价的；
所述管理系统模块包括通过USB与摄像设备连接的卡片式电脑以及通过USB与卡片式电脑连接的触摸显示屏；所述卡片式电脑连接互联网；
所述卡片式电脑用于对摄像设备采集到的食指关节图像进行图像处理，然后按骨龄算法进行计算获得骨龄数据以判断出骨龄生长规律，并将骨龄数据进行储存；所述卡片式电脑还用于控制图像采集模块的工作；
所述触摸显示屏用于对卡片式电脑进行操作；所述数据输出模块通过USB与管理系统模块连接；
由于所述骨龄检测系统主要由卡片式电脑、触摸显示屏、X光发射器、增感屏、摄像头等设备组成，都是非常小的，携带使用方便，更具有普及性。
本实施例中，一种采用上述的骨龄检测系统的检测方法，步骤如下：
1)通过触摸显示屏对卡片式电脑进行操作，进而控制图像采集模块的工作，通过X光机、稀土增感屏和摄像设备的配合，采集食指关节图像；
2)通过卡片式电脑对摄像设备采集到的食指关节图像进行图像处理，得到用于按预定的骨龄算法进行计算的数值；所述图像处理为根据预定的定位算法对采集到的食指关节图像以食指第三关节处最宽处为基线进行对应多个关键点，根据所述多个关键点基于计算机图像处理技术进行确定所述多个关键点之间的距离，得到用于按预定的骨龄算法进行计算的数值；
3)然后将步骤2)获得的数值按骨龄算法进行计算获得骨龄数据以判断出骨龄生长规律，并将骨龄数据进行储存；
4)通过数据输出模块对管理系统模块计算得到的骨龄数据进行输出，可以是显示在触摸显示屏上，或是由打印机打印出分析骨龄的结果报告。
本实施例中，对于摄像设备采集的食指关节图像，通过触摸显示屏对卡片式电脑进行操作将鼠标拖到食指第三关节处最宽处，自动获得在同一水平线上的关键点①②作为基线，旋转图像后，食指第三关节中间软骨下面中间最亮处指定的是关键点③(小范围自动搜寻)，食指第三关节中带圆弧的顶端中间最亮处指定的是关键点④(小范围自动搜寻)，食指第三关节中间软骨左面最突出的点指定的是关键点⑤(若有多点取中间点)，食指第三关节中间软骨右面最突出的点指定的是关键点⑥(若有多点取中间点)；然后获取①-②之间的距离，设为x；获取③-④之间的距离，设为y；获取⑤-⑥之间的距离，设为z；计算骨龄特征值＝y/x+z/x，通过骨龄特征值计算骨龄＝骨龄库中最接近该骨龄特征值的骨龄下限值+(骨龄库中最接近该骨龄特征值的骨龄上限值-骨龄库中最接近该骨龄特征值的骨龄下限值)/(骨龄库中最接近该骨龄特征值上限值-骨龄库中最接近该骨龄特征值下限值。
实施例2
请参阅图1-2，一种骨龄检测系统，包括：用于获取食指关节图像的图像采集模块，用于对获取的食指关节图像进行图像处理和计算获得骨龄数据并进行管理的管理系统模块，以及用于对管理系统模块计算得到的骨龄数据进行输出的数据输出模块；
所述图像采集模块包括X光机、稀土增感屏和摄像设备；
所述X光机为牙用X光发射设备，用于产生X光对食指进行X光检测；
所述稀土增感屏用于将X光机产生的X光转化为可见的影像；
所述摄像设备为256级灰度的摄像头；所述摄像设备用于采集稀土增感屏产生的影像并形成图像，进而实时取得食指关节图像；所述食指关节图像的分辨率为1920×1080；事实上，人眼判断黑白图像的灰度是非常有限的，只有32级，而现阶段的数字式X光机的采集灰度在4096-32768之间，我们实践下来认为无论是人眼观看，还是计算机处理，如此高的灰度级无任何用处，因此，我们使用普通的256级灰度的摄像头来采集图像，而这种设备是非常廉价的；
所述管理系统模块包括通过USB与摄像设备连接的卡片式电脑以及通过USB与卡片式电脑连接的触摸显示屏；所述卡片式电脑连接互联网；所述触摸显示屏用于对卡片式电脑进行操作；
所述卡片式电脑用于对摄像设备采集到的食指关节图像进行图像处理，然后按骨龄算法进行计算获得骨龄数据以判断出骨龄生长规律，并将骨龄数据进行储存；所述卡片式电脑还用于控制图像采集模块的工作；
由于所述骨龄检测系统主要由卡片式电脑、触摸显示屏、X光发射器、增感屏、摄像头等设备组成，都是非常小的，携带使用方便，更具有普及性。
本实施例中，一种采用上述的骨龄检测系统的检测方法，步骤如下：
1)通过触摸显示屏对卡片式电脑进行操作，进而控制图像采集模块的工作，通过X光机、稀土增感屏和摄像设备的配合，采集食指关节图像；
2)通过卡片式电脑对摄像设备采集到的食指关节图像进行图像处理，得到用于按预定的骨龄算法进行计算的数值；所述图像处理为根据预定的定位算法对采集到的食指关节图像以食指第三关节处最宽处为基线进行对应多个关键点，根据所述多个关键点基于计算机图像处理技术进行确定所述多个关键点之间的距离，得到用于按预定的骨龄算法进行计算的数值；
3)然后将步骤2)获得的数值按骨龄算法进行计算获得骨龄数据以判断出骨龄生长规律，并将骨龄数据进行储存；
4)通过数据输出模块对管理系统模块计算得到的骨龄数据进行输出，可以是显示在触摸显示屏上，或是由打印机打印出分析骨龄的结果报告。
实施例3
请参阅图1-2，一种骨龄检测系统，包括：用于获取食指关节图像的图像采集模块，用于对获取的食指关节图像进行图像处理和计算获得骨龄数据并进行管理的管理系统模块，以及用于对管理系统模块计算得到的骨龄数据进行输出的数据输出模块；所述图像处理为根据预定的定位算法对采集到的食指关节图像以食指第三关节处最宽处为基线进行对应多个关键点，根据所述多个关键点基于计算机图像处理技术进行确定所述多个关键点之间的距离，得到用于按预定的骨龄算法进行计算的数值；
所述图像采集模块包括X光机、稀土增感屏和摄像设备；
所述X光机为牙用X光发射设备，用于产生X光对食指进行X光检测；
所述稀土增感屏用于将X光机产生的X光转化为可见的影像(40mm*30mm)，只需拍摄40mm*30mm探测面积的X光图像即可通过智能算法自动判别出骨龄；
所述摄像设备为256级灰度的摄像头；所述摄像设备用于采集稀土增感屏产生的影像并形成图像，进而实时取得食指关节图像；所述食指关节图像的分辨率为1920×1080；事实上，人眼判断黑白图像的灰度是非常有限的，只有32级，而现阶段的数字式X光机的采集灰度在4096-32768之间，我们实践下来认为无论是人眼观看，还是计算机处理，如此高的灰度级无任何用处，因此，我们使用普通的256级灰度的摄像头来采集图像，而这种设备是非常廉价的；
所述管理系统模块包括通过USB与摄像设备连接的卡片式电脑以及通过USB与卡片式电脑连接的触摸显示屏；所述卡片式电脑连接互联网；
所述卡片式电脑用于对摄像设备采集到的食指关节图像进行图像处理，然后按骨龄算法进行计算获得骨龄数据以判断出骨龄生长规律，并将骨龄数据进行储存；所述卡片式电脑还用于控制图像采集模块的工作；
所述触摸显示屏用于对卡片式电脑进行操作；所述数据输出模块通过USB与管理系统模块连接；
由于所述骨龄检测系统主要由卡片式电脑、触摸显示屏、X光发射器、增感屏、摄像头等设备组成，都是非常小的，携带使用方便，更具有普及性。
本实施例中，一种采用上述的骨龄检测系统的检测方法，步骤如下：
1)通过触摸显示屏对卡片式电脑进行操作，进而控制图像采集模块的工作，通过X光机、稀土增感屏和摄像设备的配合，采集食指关节图像；
2)通过卡片式电脑对摄像设备采集到的食指关节图像进行图像处理，得到用于按预定的骨龄算法进行计算的数值；所述图像处理为根据预定的定位算法对采集到的食指关节图像以食指第三关节处最宽处为基线进行对应多个关键点，根据所述多个关键点基于计算机图像处理技术进行确定所述多个关键点之间的距离，得到用于按预定的骨龄算法进行计算的数值；
3)然后将步骤2)获得的数值按骨龄算法进行计算获得骨龄数据以判断出骨龄生长规律，并将骨龄数据进行储存；
4)通过数据输出模块对管理系统模块计算得到的骨龄数据进行输出，可以是显示在触摸显示屏上，或是由打印机打印出分析骨龄的结果报告。
本实施例中，所述骨龄检测系统是通过将食指插入骨龄检测仪中，点击触摸屏上按键，采集图像，电脑将获得的图像进行图像处理，按骨龄算法，获得骨龄；
对于摄像设备采集的食指关节图像，通过触摸显示屏对卡片式电脑进行操作将鼠标拖到食指第三关节处最宽处，自动获得在同一水平线上的关键点①②作为基线，旋转图像后，食指第三关节中间软骨下面中间最亮处指定的是关键点③(小范围自动搜寻)，食指第三关节中带圆弧的顶端中间最亮处指定的是关键点④(小范围自动搜寻)，食指第三关节中间软骨左面最突出的点指定的是关键点⑤(若有多点取中间点)，食指第三关节中间软骨右面最突出的点指定的是关键点⑥(若有多点取中间点)；然后获取①-②之间的距离，设为x；获取③-④之间的距离，设为y；获取⑤-⑥之间的距离，设为z；计算骨龄特征值＝y/x+z/x，通过骨龄特征值计算骨龄＝骨龄库中最接近该骨龄特征值的骨龄下限值+(骨龄库中最接近该骨龄特征值的骨龄上限值-骨龄库中最接近该骨龄特征值的骨龄下限值)/(骨龄库中最接近该骨龄特征值上限值-骨龄库中最接近该骨龄特征值下限值。
现阶段骨龄判别方法是人工对照标准片与X光手掌片进行比对得出骨龄，离开专业人员，是无法判断骨龄的；因此我们要设计出普及型骨龄测试仪就必须要做到：X光机小型化、廉价、自动判别骨龄；
本发明是在我们对以往手掌X光片上使用计算机图像处理技术，通过人工智能技术，发现手指骨关节同样能判断出骨龄生长规律，在此基础上，我们设计出普及型骨龄智能检测仪，只需拍摄40mm*30mm探测面积的X光图像，这样X光量极小，对人体伤害也极小，同时设备能通过智能算法自动判别出骨龄；还有我们使用计算机处理技术，使得获取的X光图像灰度只要256级就已完全足够了，因此，骨龄检测仪的摄像头是非常廉价的，我们的骨龄检测仪是小剂量的X射线、非常小型的、廉价的、智能获取骨龄的一个设备；
由于对X光机的要求是只要能获取到食指关节图像即可，所以我们采用牙用X光发射设备，通过稀土增感屏将X光转化为可见的影像(40mm*30mm)，再使用摄像头采集图像(分辨率为：1920X1080，其实现阶段采集到的手掌X光片，实际图像中的食指图像分辨率完全没有骨龄测试仪所采集到的大)，实时取得食指关节图像；事实上，人眼判断黑白图像的灰度是非常有限的，只有32级，而现阶段的数字式X光机的采集灰度在4096-32768之间，我们实践下来认为无论是人眼观看，还是计算机处理，如此高的灰度级无任何用处，因此，我们使用普通的的256级灰度的摄像头来采集图像，而这种设备是非常廉价的，我们的骨龄检测仪主要由卡片式电脑、触摸显示屏、X光发射器、增感屏、摄像头等设备组成，都是非常小的；
所述骨龄检测系统是通过将食指插入骨龄检测仪中，点击触摸屏上按键，采集图像，电脑将获得的图像进行图像处理，按骨龄算法，获得骨龄；
对于摄像设备采集的食指关节图像，通过触摸显示屏对卡片式电脑进行操作将鼠标拖到食指第三关节处最宽处，自动获得在同一水平线上的关键点①②作为基线，旋转图像后，食指第三关节中间软骨下面中间最亮处指定的是关键点③(小范围自动搜寻)，食指第三关节中带圆弧的顶端中间最亮处指定的是关键点④(小范围自动搜寻)，食指第三关节中间软骨左面最突出的点指定的是关键点⑤(若有多点取中间点)，食指第三关节中间软骨右面最突出的点指定的是关键点⑥(若有多点取中间点)；然后获取①-②之间的距离，设为x；获取③-④之间的距离，设为y；获取⑤-⑥之间的距离，设为z；计算骨龄特征值＝y/x+z/x，通过骨龄特征值计算骨龄＝骨龄库中最接近该骨龄特征值的骨龄下限值+(骨龄库中最接近该骨龄特征值的骨龄上限值-骨龄库中最接近该骨龄特征值的骨龄下限值)/(骨龄库中最接近该骨龄特征值上限值-骨龄库中最接近该骨龄特征值下限值。
本发明有益效果如下，本发明具有良好的普及性，只需拍摄40mm*30mm探测面积的X光图像并通过智能算法自动判别出骨龄，无需人工判别骨龄，提高了工作效率，而且使用的X光量小，有效减少了对人体的伤害，有利于X光机小型化，价格较低；本发明通过计算机处理技术进行图像处理使得获取的X光图像灰度只要256级就已完全足够，因此骨龄检测仪的摄像头是非常廉价的；本发明只需获取到食指关节图像即可智能获取骨龄，可以用于青少年骨龄体检，廉价安全，采用小剂量X射线即可智能获取骨龄，具有广阔的市场前景。
上面对本发明的较佳实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之中。

Claims (10)

1.一种骨龄检测系统，其特征在于，包括：用于获取食指关节图像的图像采集模块，用于对获取的食指关节图像进行图像处理和计算获得骨龄数据并进行管理的管理系统模块，以及用于对管理系统模块计算得到的骨龄数据进行输出的数据输出模块；
所述图像采集模块包括X光机、稀土增感屏和摄像设备；
所述管理系统模块包括通过USB与摄像设备连接的卡片式电脑以及通过USB与卡片式电脑连接的触摸显示屏。
2.根据权利要求1所述的骨龄检测系统，其特征在于，所述X光机包括牙用X光发射设备；所述X光机用于产生X光对食指进行X光检测。
3.根据权利要求2所述的骨龄检测系统，其特征在于，所述稀土增感屏用于将X光机产生的X光转化为可见的影像。
4.根据权利要求3所述的骨龄检测系统，其特征在于，所述摄像设备为256级灰度的摄像头；所述摄像设备用于采集稀土增感屏产生的影像并形成图像，进而实时取得食指关节图像，且所述食指关节图像的分辨率为1920×1080。
5.根据权利要求1所述的骨龄检测系统，其特征在于，所述卡片式电脑用于对摄像设备采集到的食指关节图像进行图像处理，然后按骨龄算法进行计算获得骨龄数据以判断出骨龄生长规律，并将骨龄数据进行储存；所述卡片式电脑还用于控制图像采集模块的工作。
6.根据权利要求5所述的骨龄检测系统，其特征在于，所述触摸显示屏用于对卡片式电脑进行操作。
7.根据权利要求1所述的骨龄检测系统，其特征在于，所述数据输出模块通过USB与管理系统模块连接。
8.一种采用如权利要求1-7任一所述的骨龄检测系统的检测方法，其特征在于，步骤如下：
1）通过触摸显示屏对卡片式电脑进行操作，进而控制图像采集模块的工作，通过X光机、稀土增感屏和摄像设备的配合，采集食指关节图像；
2）通过卡片式电脑对摄像设备采集到的食指关节图像进行图像处理，得到用于按预定的骨龄算法进行计算的数值；
3）然后将步骤2）获得的数值按骨龄算法进行计算获得骨龄数据以判断出骨龄生长规律，并将骨龄数据进行储存；
4）通过数据输出模块对管理系统模块计算得到的骨龄数据进行输出。
9.根据权利要求8所述的骨龄检测系统的检测方法，其特征在于，步骤2）中，所述图像处理为根据预定的定位算法对采集到的食指关节图像以食指第三关节处最宽处为基线进行对应多个关键点，根据所述多个关键点基于计算机图像处理技术进行确定所述多个关键点之间的距离，得到用于按预定的骨龄算法进行计算的数值。
10.一种如权利要求1-7任一所述的骨龄检测系统在骨龄检测中的应用。
CN201810951129.9A 2018-08-21 2018-08-21 一种骨龄检测系统及其检测方法 Pending CN108992082A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810951129.9A CN108992082A (zh) 2018-08-21 2018-08-21 一种骨龄检测系统及其检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810951129.9A CN108992082A (zh) 2018-08-21 2018-08-21 一种骨龄检测系统及其检测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108992082A true CN108992082A (zh) 2018-12-14

Family

ID=64593483

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810951129.9A Pending CN108992082A (zh) 2018-08-21 2018-08-21 一种骨龄检测系统及其检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108992082A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112401912A (zh) * 2020-12-10 2021-02-26 杭州美诺瓦医疗科技股份有限公司 一种具有更低放射剂量的儿童骨龄成像方法及其成像装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101147158A (zh) * 2004-11-18 2008-03-19 计算医学公司 采用乳房x光照相装置分析骨骼症状的方法及系统
KR100864434B1 (ko) * 2007-10-05 2008-10-20 길호석 뼈 나이 자동산출장치
CN106340000A (zh) * 2015-07-06 2017-01-18 司法部司法鉴定科学技术研究所 骨龄评估方法
CN107767376A (zh) * 2017-11-02 2018-03-06 西安邮电大学 基于深度学习的x线片骨龄预测方法及系统
CN107895367A (zh) * 2017-11-14 2018-04-10 中国科学院深圳先进技术研究院 一种骨龄识别方法、系统及电子设备
CN108334899A (zh) * 2018-01-28 2018-07-27 浙江大学 基于手骨x光片骨骼和关节量化信息集成的骨龄评估方法
US20180232603A1 (en) * 2015-08-04 2018-08-16 The Asan Foundation Method and program for computing bone age by deep neural network

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101147158A (zh) * 2004-11-18 2008-03-19 计算医学公司 采用乳房x光照相装置分析骨骼症状的方法及系统
KR100864434B1 (ko) * 2007-10-05 2008-10-20 길호석 뼈 나이 자동산출장치
CN106340000A (zh) * 2015-07-06 2017-01-18 司法部司法鉴定科学技术研究所 骨龄评估方法
US20180232603A1 (en) * 2015-08-04 2018-08-16 The Asan Foundation Method and program for computing bone age by deep neural network
CN107767376A (zh) * 2017-11-02 2018-03-06 西安邮电大学 基于深度学习的x线片骨龄预测方法及系统
CN107895367A (zh) * 2017-11-14 2018-04-10 中国科学院深圳先进技术研究院 一种骨龄识别方法、系统及电子设备
CN108334899A (zh) * 2018-01-28 2018-07-27 浙江大学 基于手骨x光片骨骼和关节量化信息集成的骨龄评估方法

Non-Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
E. PIETKA ET.AL: "Computer-assisted bone age assessment: image preprocessing and epiphyseal/metaphyseal ROI extraction", 《IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING》 *
叶恭绍: "《中国医学百科全书 儿童少年卫生学》", 28 February 1984, 上海科学技术出版社 *
吴尽红等: "腕骨骨龄与颈椎骨龄相关性的研究", 《北京口腔医学》 *
周辅昔等: "拇指掌指关节内侧籽骨的出现时间及其临床意义", 《江西医学院学报》 *
康红玉: "登士柏9200全景X光机在骨龄检查中的应用", 《青海医药杂志》 *
曾碧新等: "婴儿生长过程指骨形态描述", 《生物医学工程学杂志》 *
段银钟 等: "《口腔正畸临床技术大全》", 30 June 2010, 人民军医出版社 *
王燚等: "基于手部X光图像的骨龄检测系统设计与实现", 《信息系统工程》 *
董娜等: "基于X光图像的骨龄评估系统设计与实现", 《计算技术与自动化》 *
许衍等: "南京地区女童CHN法骨龄的初步研究", 《口腔医学杂志》 *
雷成斌: "《医用X线机结构、安装和维修》", 30 November 1981, 人民卫生出版社 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112401912A (zh) * 2020-12-10 2021-02-26 杭州美诺瓦医疗科技股份有限公司 一种具有更低放射剂量的儿童骨龄成像方法及其成像装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104157107B (zh) 一种基于Kinect传感器的人体姿势矫正装置
CN102708383B (zh) 一种多模态比对功能的活体人脸检测系统与方法
CN107569257A (zh) 超声图像处理方法及系统、超声诊断设备
CN111325745B (zh) 骨折区域分析方法和装置、电子设备及可读存储介质
CN104067209B (zh) 交互式输入系统及方法
CN108042090A (zh) 配置人工智能芯片的医用内窥镜系统及图像处理方法
CN203195655U (zh) 一种电子皮肤镜装置
CN113856186B (zh) 一种引体向上动作判定与计数的方法、系统及装置
CN205901870U (zh) 基于红外多传感器具有采集人体健康数据功能的手机
CN105469093A (zh) 一种智能耳鼻喉电子检查装置及图像处理方法
CN108024061A (zh) 医用内窥镜人工智能系统的硬件架构及图像处理方法
WO2019047366A1 (zh) 基于人工智能的影像识别系统及方法
US9087373B2 (en) Computer-aided diagnosis method and computer-aided diagnosis apparatus therefor
CN115909487A (zh) 一种基于人体姿态检测的儿童步态异常评估辅助系统
CN108992082A (zh) 一种骨龄检测系统及其检测方法
CN104063041B (zh) 一种信息处理方法及电子设备
Hua et al. Kinect‐Based Real‐Time Acquisition Algorithm of Crop Growth Depth Images
CN109288586A (zh) 一种基于骨科手术导航的控制系统
CN2465181Y (zh) 台式骨龄骨密度测定仪
CN108981782B (zh) 一种利用手机实现计算关联成像的方法
CN116342927A (zh) 一种基于超声造影视频的乳腺癌影像分类系统及方法
CN201822858U (zh) 双光源双探头乳腺血氧功能成像系统
CN111428577B (zh) 一种基于深度学习与视频放大技术的人脸活体判断方法
CN106157260B (zh) 并行图像平滑处理平台
CN101732056B (zh) 一种医用x射线影像增强处理用灰度等级线性处理方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination