KR20070077319A - Method for growth prediction with automatic rus score calculation - Google Patents

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Abstract

A method for predicting growth by automatically calculating an RUS score is provided to minimize an error depending on an analyzer by automatically calculating the RUS score from a bone shape of a hand based on an X-ray photograph. The X-ray photograph of the hand is received(100). Factors including anatomical feature, structure, size, concentration, acuteness, and shape of a growth plate of bones forming a wrist are automatically classified according to a technique including an image processing technique(110). The RUS score is calculated by assigning weight to the factors according to classified details based on comparison between the classified factors and reference data(120). Predicted height is calculated by considering the factors including the RUS score, a gender, an age, and sexual maturity(130).

Description

자동적으로 RUS 점수를 산출하여 성장을 예측하는 방법{Method for growth prediction with automatic RUS score calculation}Method for growth prediction with automatic RUS score calculation

도 1은 본 발명에 따라 자동적으로 RUS 점수를 산출하여 성장을 예측하는 방법의 흐름을 도시한 것이다.Figure 1 shows the flow of a method for automatically predicting growth by calculating the RUS score in accordance with the present invention.

도 2 내지 도 19는 뼈의 X-ray 이미지를 기준 이미지로 비교하기 위한 예를 보여주기 위한 도면이다.2 to 19 are diagrams for showing an example for comparing the X-ray image of the bone with a reference image.

본 발명은 의료에 관한 것으로서, 손목뼈의 성장판 모양, 크기 변화에 따라 뼈성장 과정을 예측할 수 있도록 자동적으로 RUS 점수를 산출하여 성장을 예측하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to medical care, and more particularly, to a method of predicting growth by automatically calculating an RUS score to predict a bone growth process according to a change in the shape and size of a growth plate of a wrist bone.

RUS는 Radius, Ulna, Short Bone의 합성어로 손목의 13개 뼈의 성장판 발달 과정을 해부학적으로 분석하여 각각의 특징, 구조, 크기, 농도, 예리성, 모양 등의 변화를 수학적인 점수로 환산하여 RUS 점수를 구한다. 이 점수를 근거로 뼈 성장의 진화 과정을 예측할 수 있으며, 이는 Tanner&White에 의해 확립되어 검증된 이론이다.RUS is a compound word of Radius, Ulna, and Short Bone. Analytically analyzes the growth of the 13 bones of the wrist and anatomically analyzes changes in characteristics, structure, size, concentration, sharpness, and shape. Find the score. This score can be used to predict the evolution of bone growth, a theory established and tested by Tanner & White.

종래에 RUS 점수를 산출하는 것은 판단 대상인 사람의 손목을 X-ray로 촬영하여 뼈에 대한 정보를 얻은 후, 그 정보에 따라 RUS 점수를 산출한다. 이 산출된 RUS 점수를 상기 검증된 이론에 따라 처리하여 그 사람의 앞으로의 성장을 예측하는 것이다.In the conventional calculation of the RUS score, the wrist of the person to be judged is photographed by X-ray to obtain information about the bone, and then the RUS score is calculated according to the information. This calculated RUS score is processed according to the above validated theory to predict the person's future growth.

그런데 X-ray로 촬영된 뼈의 형상의 각 부분을 분석하는 것은 숙련된 전문의가 아니면 힘든 것이며, 분석하는 사람에 따라서 그 결과가 달라질 수 있다. 결국 누가 X-ray를 분석하여 RUS 점수를 구하는 가에 따라 성장 예측치가 달라지는 문제가 있는 것이다.However, analyzing each part of the shape of the bone taken by X-ray is difficult unless an experienced specialist, and the results may vary depending on the person analyzing. In the end, the growth prediction depends on who analyzes the X-rays and obtains the RUS score.

산출된 성장 예측치를 토대로 그 사람에 대한 성장 치료 방법이 정해질 수 있으므로 RUS 점수가 분석하는 사람마다 다르게 나오는 것은 큰 문제를 야기할 수 있다.Because growth treatments for a person can be determined based on the calculated growth forecasts, different RUS scores for each person analyzing can cause significant problems.

본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는, 상기의 문제점들을 해결하기 위해, X-ray를 통한 뼈의 형상으로부터 자동적으로 RUS 점수를 산출하여 분석자마다 달라질 수 있는 오차를 최소화할 수 있도록 하는 자동적으로 RUS 점수를 산출하여 성장을 예측하는 방법을 제공하는데 있다.Technical problem to be solved by the present invention, in order to solve the above problems, by automatically calculating the RUS score from the shape of the bone through the X-ray automatically RUS score to minimize the error that can vary for each analyst It is to provide a method for predicting growth by calculating.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 의한, 자동적으로 RUS 점수를 산출하여 성장을 예측하는 방법은, (a) 분석 대상인 사람의 손을 촬영한 X-ray 사진을 입력받는 단계; (b) 상기 X-ray 사진의 손목을 구성하는 뼈들의 성장판의 해 부학적인 특징, 구조, 크기, 농도, 예리성 및 모양을 포함하는 요소들을 이미지 프로세싱 방법을 포함하는 소정의 방법에 따라 자동으로 분류하는 단계; (c) 상기 분류된 내역에 따라 가중 점수를 부여하여 RUS 점수를 계산하는 단계; 및 (d) 상기 RUS 점수, 분석 대상인 사람의 성별, 나이 및 성 성숙도를 포함하는 요소들을 감안하여 예측되는 성장키를 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to the present invention for solving the technical problem, a method for automatically predicting the growth by calculating the RUS score, (a) receiving an X-ray photograph taken of the hand of the person to be analyzed; (b) the elements including anatomical features, structure, size, density, sharpness and shape of the growth plate of bones constituting the wrist of the X-ray photograph automatically according to a predetermined method including an image processing method Classifying; (c) calculating a RUS score by assigning a weighted score according to the classified details; And (d) calculating a predicted growth height in consideration of factors including the RUS score, gender, age and gender maturity of the person to be analyzed.

이하에서 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시예를 상세히 설명한다. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따라 자동적으로 RUS 점수를 산출하여 성장을 예측하는 방법의 흐름을 도시한 것이다.Figure 1 shows the flow of a method for automatically predicting growth by calculating the RUS score in accordance with the present invention.

분석 대상인 사람의 손을 촬영한 X-ray 사진을 입력받고(100 단계), 상기 X-ray 사진의 손목을 구성하는 뼈들의 성장판의 해부학적인 특징, 구조, 크기, 농도, 예리성 및 모양을 포함하는 요소들을 이미지 프로세싱 방법을 포함하는 소정의 방법에 따라 자동으로 분류하며(110 단계), 상기 분류된 내역에 따라 가중 점수를 부여하여 RUS 점수를 계산하고(120 단계), 상기 RUS 점수, 분석 대상인 사람의 성별 및 나이,성성숙도를 포함하는 요소들을 감안하여 예측되는 성장키를 산출한다(130 단계).An X-ray photograph of the hand of the person to be analyzed is input (step 100), and the anatomical characteristics, structure, size, concentration, sharpness, and shape of the growth plates of bones constituting the wrist of the X-ray photograph are included. The elements are automatically classified according to a predetermined method including an image processing method (step 110), a weighted score is calculated according to the classified details to calculate an RUS score (step 120), and the RUS score, a person to be analyzed. The estimated growth height is calculated in consideration of factors including gender, age, and maturity of the adult (step 130).

사람의 손을 촬영한 X-ray 사진은 별도로 촬영된 것이다. 컴퓨터와 같은 장치에서 읽어들일 수 있는 디지털 데이터로 촬영하거나 혹은 스캐닝과 같은 방법을 통해 디지털 데이터로 변환하여, 이 변환된 결과를 컴퓨터로 읽어들인다(100 단계 ).X-rays of human hands were taken separately. Digital data that can be read by a device such as a computer is photographed or converted into digital data by a method such as scanning, and the converted result is read into a computer (step 100).

이때에 X-ray 사진은 손목을 포함한 손 전체를 촬영한 사진이다.At this time, the X-ray picture is a picture of the entire hand including the wrist.

이 X-ray 사진에서 요골, 척골, 제1중수골, 제3중수골, 제5중수골, 제1기절골, 제3기절골, 제5기절골, 제3중절골, 제5중절골, 제1말절골, 제3말절골, 제5말절골의 13가지 뼈들의 성장판의 해부학적인 특징, 구조, 크기, 농도, 예리성 및 모양을 포함하는 요소들을 분류한다(110 단계). Radial, ulna, first metacarpal, third metacarpal, fifth metacarpal, first osteotomy, third osteotomy, fifth osteotomy, third osteotomy, fifth osteotomy, first horse Elements including the anatomical characteristics, structure, size, concentration, sharpness, and shape of the growth plate of the 13 bones of the osteotomy, the third end fracture, and the fifth end osteotomy are classified (step 110).

이때 농도라는 것은 골밀도의 차이로 인해 X-ray 사진의 음영의 차이로 결정된다.At this time, the concentration is determined by the difference in the shade of the X-ray photograph due to the difference in bone density.

이때에 종래와 같이 전문가의 시각을 통해 분류하는 것이 아니라 각 뼈의 X-ray 촬영된 영상을 이미지 프로세싱 방법을 포함하는 소정의 방법을 이용해서 자동적으로 상기와 같은 요소들을 분류하는 것이다.In this case, the above-mentioned elements are automatically classified using a predetermined method including an image processing method of an X-ray photographed image of each bone, rather than being classified through the eyes of an expert.

그리고 상기와 같이 분류된 내역들을, 즉 각 뼈의 이미지를 그에 대응되는 소정의 기본 데이터인 기준 이미지와 비교하여 RUS 점수를 부여한다(120 단계).The RUS scores are assigned by comparing the details classified as described above, that is, the image of each bone with a reference image which is predetermined basic data corresponding thereto (step 120).

이때에 기준 이미지들은 나이별 및 성별로 평균적인 뼈 나이에 대한 이미지들이며, 많은 수의 샘플 이미지 사진들을 TW와 같은 방법으로 분석하여 기준 이미지로 설정할 수 있다.At this time, the reference images are images of the average bone age by age and gender, and a large number of sample image pictures may be analyzed and set as a reference image in the same manner as in TW.

도 2 내지 도 19는 120 단계에서 촬영된 뼈의 X-ray 이미지를 기준 이미지와 비교하기 위한 예를 보여주기 위한 도면이다.2 to 19 are diagrams for illustrating an example for comparing an X-ray image of bone photographed in step 120 with a reference image.

도 2와 도 3은 요골에 대한 것이다. B 내지 I 까지는 성장판 혹은 화골의 분화 및 생성 정도에 따라 분류된 것이며, 이 분류된 정도 및 성별에 따라 RUS 점수 가 결정된다. A의 분류도 있으나, 이는 아직 화골이 형성되지 않은 것이며, RUS 점수가 0으로 부여되므로 별도로 도시하지 않았다. 화골핵이 갓 보이는 정도를 B 단계로 분류한다. 이와 같은 분류는 Tanner&White 에 의한 방법을 사용할 수 있다.2 and 3 are for the radius. B to I are classified according to the degree of differentiation and formation of growth plates or bones, and the RUS score is determined according to the classification and gender. There is also a classification of A, but it is not yet formed, and is not shown separately because the RUS score is assigned to 0. Classify the level of fresh bone nucleus in stage B. This classification can be done by Tanner & White.

도 4와 도 5는 척골에 대한 것이며, 도 6, 7은 제1중수골에 대한 것이다. 도 8 및 도 9는 제3 중수골에 대한 것이다. 그런데 제3 중수골과 제5중수골은 그 발달과정이 동일하므로 서로 같은 기준에 의해 분류되고 RUS 점수가 결정될 수 있으므로 제5중수골은 도 8 및 도 9를 같이 사용하여 RUS 점수를 결정한다.4 and 5 are for the ulna, and FIGS. 6 and 7 are for the first metacarpal. 8 and 9 are for the third metacarpal bone. However, since the development process of the third metacarpal and the fifth metacarpal is the same, the RUS score can be determined using the same criteria and the RUS score can be determined.

도 10 및 도 11은 제1기절골에 대한 것이며, 제3기절골과 제5기절골은 발달 과정이 서로 동일하므로 도 12 및 도 13을 같이 이용할 수 있다.10 and 11 are for the first fracture, and the third fracture and the fifth fracture are the same as the development process can be used with Figure 12 and 13 together.

제3중절골과 제5중절골 역시 발달 과정이 서로 동일하므로, 도 14 및 도 15는 제3중절골과 제5중절골에 대한 것이다.Since the third and fifth medullary bones also have the same developmental process, FIGS. 14 and 15 are for the third and fifth medullary bones.

도 16 및 도 17은 제1말절골에 대한 도면이며, 제3말절골과 제5말절골도 서로 발달과정이 동일하므로 도 18 및 도 19의 도면을 같이 사용한다.16 and 17 are views for the first end fracture, and since the third end fracture and the fifth end fracture have the same developmental processes, the drawings of FIGS. 18 and 19 are used together.

상기의 도면은 각 뼈마다 기준 이미지와 대비되는 내용이며, 본 발명에서는 사람의 X-ray 이미지를 디지털 데이터로 받아서 이를 자동으로 분류하고, 그 분류된 결과를 기준 이미지와 자동으로 비교하여 각 뼈마다 그 사람의 나이, 성별에 따른 RUS 점수를 부여한다.The above drawings are contrasted with reference images for each bone, and according to the present invention, a human X-ray image is received as digital data and automatically classified, and the classified results are automatically compared with the reference image for each bone. The RUS score is given according to the person's age and gender

즉, 종래에는 전문가의 판단에 의존했던 것을 자동으로 신뢰성있는 데이터를 제공하게 된 것이다.In other words, in the past, the reliable data was automatically provided based on expert judgment.

상기와 같은 뼈마다 구해진 RUS 점수를 전부 합하면 이는 뼈나이에 대한 정 보가 되며, 이를 이용해서 그 사람의 예측되는 성장된 키를 계산할 수 있다(130 단계). 이를 위해서 그 사람의 현재키와 RUS 점수가 필요하다. When the sum of the RUS scores obtained for each of the bones is added, it becomes information about the bone age, and the calculated growth height of the person can be calculated using the same (step 130). This requires the person's current key and RUS score.

RUS 점수가 계산되면, 이를 이미 공지, 공개된 자료에 따라 환산하면 뼈 나이가 구해진다. 이를 RUS 점수 나이라고 할 수 있다.Once the RUS score is calculated, the bone age is obtained by converting it according to the already published and published data. This can be called RUS score me.

표 1은 RUS 점수에 따른 남아의 RUS(TW3) 뼈 나이에 관한 기준의 예를 나타내며, 표 2는 RUS 점수에 따른 여아의 RUS(TW3) 뼈 나이에 관한 기준의 예를 나타낸다. Table 1 shows examples of criteria for boys 'RUS (TW3) bone age according to RUS score, and Table 2 shows examples of criteria for girls' RUS (TW3) bone age according to RUS score.

표 3과 표 4에서, 요골, 척골, 제1중수골, 제3중수골, 제5중수골, 제1기절골, 제3기절골, 제5기절골, 제3중절골, 제5중절골, 제1말절골, 제3말절골, 제5말절골의 13가지 각 뼈들마다 등급을 A 내지 I 로 나타내며, 그 등급마다 할당된 점수가 표시되어 있다. 이때에 A 내지 I의 등급은 도 2 내지 19에 나타낸 등급과 같은 것이며, A 등급은 미발달된 것으로 그 점수는 0 점이므로 도 2 내지 19에는 별도 표시되어 있지 않다.In Tables 3 and 4, the radius, ulna, the first metacarpal, the third metacarpal, the fifth metacarpal, the first fracture, the third fracture, the fifth fracture, the third fracture, the fifth fracture, For each of the 13 bones of the end fracture, the third end fracture, and the fifth end fracture, the grades are indicated by A to I, and the scores assigned to the grades are indicated. At this time, the grades A to I are the same as those shown in FIGS. 2 to 19, and the grade A is not developed and the score is 0, so it is not separately indicated in FIGS.

[표 1]TABLE 1

Figure 112006004976118-PAT00001
Figure 112006004976118-PAT00001

[표 2]TABLE 2

Figure 112006004976118-PAT00002
Figure 112006004976118-PAT00002

[표 3]TABLE 3

Figure 112006004976118-PAT00003
Figure 112006004976118-PAT00003

[표 4]TABLE 4

Figure 112006004976118-PAT00004
Figure 112006004976118-PAT00004

상기와 같은 기준으로 구해진 RUS 점수에 따른 RUS 점수 나이에 따라 검사 대상인 사람의 예측되는 키를 계산한다.The predicted height of the person to be examined is calculated according to the RUS score age according to the RUS score obtained based on the above criteria.

구체적으로는 10세 이전의 남아의 예측되는 키는 현재키 + 97 -6(RUS 점수 나이)+표준편차이다. 이때에 표준편차는 3.7cm이다.Specifically, the predicted height of a boy before the age of 10 is the current height + 97 -6 (RUS score age) + standard deviation. At this time, the standard deviation is 3.7cm.

그리고 7세 미만의 여아의 예측키는 현재키 + 85-6(RUS 점수 나이) + 표준편차이며, 이때의 표준편차도 3.7cm이다.The predicted height of girls under 7 years old is the current height + 85-6 (RUS score age) + standard deviation, and the standard deviation is also 3.7cm.

또한 성인의 예측되는 키는 현재 키 + a(RUS 점수 나이) + b이다.Also, the predicted height of an adult is the current height + a (RUS score age) + b.

이때에 a는 역연령 나이에 따라 변하는 상수이며, b는 역연령 나이에 따라 변하는 표준편차 계수이다. 이와 같은 상수 및 계수에 대한 것은 이미 공개, 공지된 문헌에 나타낸 내용들을 참조할 수 있다.Where a is a constant that varies with age, and b is a standard deviation coefficient that varies with age. Regarding such constants and coefficients, reference may be made to what is already shown in published and known literature.

본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 본 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 상기의 설명에 포함된 예들은 본 발명에 대한 이해를 위해 도입된 것이며, 이 예들은 본 발명의 사상과 범위를 한정하지 않는다. 상기의 예들 외에도 본 발명에 따른 다양한 실시 태양이 가능하다는 것은, 본 발명이 속한 기술 분야에 통상의 지식을 가진 사람에게는 자명할 것이다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다. Those skilled in the art will appreciate that the present invention can be implemented in a modified form without departing from the essential features of the present invention. Therefore, the disclosed embodiments should be considered in descriptive sense only and not for purposes of limitation. Examples included in the above description are introduced for the understanding of the present invention, and these examples do not limit the spirit and scope of the present invention. It will be apparent to those skilled in the art that various embodiments in accordance with the present invention in addition to the above examples are possible. The scope of the present invention is shown not in the above description but in the claims, and all differences within the scope will be construed as being included in the present invention.

또한 본 발명에 따른 상기의 각 단계는 일반적인 프로그래밍 기법을 이용하여 소프트웨어적으로 또는 하드웨어적으로 다양하게 구현할 수 있다는 것은 이 분야에 통상의 기술을 가진 자라면 용이하게 알 수 있는 것이다.In addition, it can be easily understood by those skilled in the art that each of the above steps according to the present invention can be variously implemented in software or hardware using a general programming technique.

그리고 본 발명의 일부 단계들은, 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다.And some steps of the invention may also be embodied as computer readable code on a computer readable recording medium. The computer-readable recording medium includes all kinds of recording devices in which data that can be read by a computer system is stored.

본 발명에 의하면, 분석 대상인 사람의 손을 촬영한 X-ray 사진을 입력받아 X-ray 사진의 손목을 구성하는 뼈들의 성장판의 해부학적인 특징, 구조, 크기, 농도, 예리성 및 모양을 포함하는 요소들을 이미지 프로세싱 방법을 포함하여 자동으로 분류하거, 상기 분류된 내역에 따라 가중 점수를 부여하여 RUS 점수를 계산하여, RUS 점수, 분석 대상인 사람의 성별 및 나이를 포함하는 요소들을 감안하여 예측되는 성장키를 산출하여, 종래에는 숙련된 전문가의 판단없이는 어려웠던 RUS 점수를 구하는 것을 자동화하였으며, RUS 점수를 구하기 위한 전문가마다 달라질 수 있는 판단 결과를 신뢰성을 가지면서 균일하게 얻을 수 있으므로, 사람의 예측되는 키를 구하는 것을 짧은 시간 내에 더 믿을 수 있는 결과를 제공하는 장점을 제공한다.According to the present invention, an element including an anatomical characteristic, structure, size, concentration, sharpness and shape of a growth plate of bones constituting the wrist of the X-ray photograph by receiving an X-ray photograph of the hand of the person to be analyzed is analyzed. The growth key predicted in consideration of factors including the RUS score, the gender and the age of the person to be analyzed, by automatically classifying the images, including image processing methods, or by assigning weighted scores according to the classified details. By calculating the RUS score, which has been difficult in the prior art without the judgment of a skilled expert, and obtains the predicted height of a person uniformly with a reliable and reliable judgment result that can vary from expert to expert to obtain the RUS score. Finding offers the advantage of providing more reliable results in less time.

Claims (2)

(a) 분석 대상인 사람의 손을 촬영한 X-ray 사진을 입력받는 단계;(a) receiving an X-ray photograph of the hand of the person to be analyzed; (b) 상기 X-ray 사진의 손목을 구성하는 뼈들의 성장판의 해부학적인 특징, 구조, 크기, 농도, 예리성 및 모양을 포함하는 요소들을 이미지 프로세싱 방법을 포함하는 소정의 방법에 따라 자동으로 분류하는 단계;(b) automatically classifying elements including anatomical features, structure, size, concentration, sharpness and shape of the growth plate of bones constituting the wrist of the X-ray photograph according to a predetermined method including an image processing method; step; (c) 상기 분류된 내역에 따라 가중 점수를 부여하여 RUS 점수를 계산하는 단계; 및(c) calculating a RUS score by assigning a weighted score according to the classified details; And (d) 상기 RUS 점수, 분석 대상인 사람의 성별, 나이 및 성 성숙도를 포함하는 요소들을 감안하여 예측되는 성장키를 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동적으로 RUS 점수를 산출하여 성장을 예측하는 방법.(d) calculating a growth key predicted in consideration of factors including the RUS score, the gender, age, and gender maturity of the person to be analyzed; automatically calculating the RUS score to predict growth. How to. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 (c) 항에 있어서, 분류된 요소들을 소정의 기준 자료와 대조 비교하여 RUS 점수를 계산하는 것을 특징으로 하는 자동적으로 RUS 점수를 산출하여 성장을 예측하는 방법.The method of claim (c), wherein the classified factors are compared with a predetermined reference data to calculate an RUS score, thereby automatically calculating a RUS score to predict growth.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100942699B1 (en) * 2007-12-10 2010-02-17 한국전자통신연구원 Method and system for extracting distal radius metaphysis
KR20180064863A (en) 2016-12-06 2018-06-15 부산대학교 산학협력단 SMI automatic analysis method of hand-wrist radiation images using deep learning
KR20200029218A (en) * 2018-09-10 2020-03-18 주식회사 소노엠 A system for measuring bone age
KR20210097361A (en) * 2020-01-30 2021-08-09 경기대학교 산학협력단 Device and method for estimating bone age automatically

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100942699B1 (en) * 2007-12-10 2010-02-17 한국전자통신연구원 Method and system for extracting distal radius metaphysis
US7983461B2 (en) 2007-12-10 2011-07-19 Electronics And Telecommunications Research Institute Method and system for extracting distal radius metaphysis
KR20180064863A (en) 2016-12-06 2018-06-15 부산대학교 산학협력단 SMI automatic analysis method of hand-wrist radiation images using deep learning
KR20200029218A (en) * 2018-09-10 2020-03-18 주식회사 소노엠 A system for measuring bone age
KR20210097361A (en) * 2020-01-30 2021-08-09 경기대학교 산학협력단 Device and method for estimating bone age automatically

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