RU2019128214A - Способ компьютерной диагностики деформаций суставов конечностей человека на цифровых медицинских рентгенографических изображениях - Google Patents
Способ компьютерной диагностики деформаций суставов конечностей человека на цифровых медицинских рентгенографических изображениях Download PDFInfo
- Publication number
- RU2019128214A RU2019128214A RU2019128214A RU2019128214A RU2019128214A RU 2019128214 A RU2019128214 A RU 2019128214A RU 2019128214 A RU2019128214 A RU 2019128214A RU 2019128214 A RU2019128214 A RU 2019128214A RU 2019128214 A RU2019128214 A RU 2019128214A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- image
- bone
- contour
- line
- points
- Prior art date
Links
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Claims (3)
1. Способ компьютерной диагностики деформаций суставов конечностей человека на цифровых медицинских рентгенографических изображениях, основанный на вычислении референтных углов при пересечении анатомической и суставной линии кости, включающий выделение границ в изображении детектором Канни с двойной пороговой фильтрацией, получение связных областей путем выполнения морфологической операции дилатации, выполнение инверсии изображения и выделение связных областей алгоритмом Border Following, удаление малых полученных связных областей, вычисление центра масс каждой из остальных связных областей и маркировка каждой области цветом, сегментация полученного изображения алгоритмом водораздела и выделение области, содержащей точку интереса, которая расположена на контуре кости, выделение границ контура кости детектором Канни с двойной пороговой фильтрацией при постоянных значениях интенсивности, исключение мелких дырок и крупных разрывов контуров путем морфологических операций закрытия и дилатации, инверсия изображения к исходному виду, устранение разрывов и отделения контуров друг от друга путем выполнения морфологических операций эрозии, дилатации и открытия, разделение контура кости по вертикали на два фрагмента и вычисление центра масс каждого фрагмента для построения суставной линии по двум точкам анатомической линии, отличающийся тем, что находят координаты точек интереса, расположенных в пределах контуров костей в соответствии с размером изображения, вычисляют интегральное изображение и стандартное отклонение значения интенсивности пикселей в исходном изображении, а фильтрацию исходного изображения осуществляют методом свертки с использованием интегрального изображения, вычисляют индивидуальные пороги значений интенсивности пикселей изображения, которые задают в виде выражения (m±σ)k, где m - среднее значение отфильтрованного изображения, σ - соответствующее стандартное отклонение, k - коэффициент, найденный экспериментально, выделение границ в изображении детектором Канни осуществляют при предварительно вычисленных индивидуальных значениях порогов интенсивности для каждого изображения, определяют минимальный размер связных областей и находят координаты левой и правой крайних точек на нижней части кости для построения суставной линии кости.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для получения суставной линии бедренной или плечевой кости определяют крайние две точки на контуре нижней части, контур кости делят на две равные части, в каждой из этих частей находят нижнюю точку контура и в зависимости от взаимного расположения этих точек строят прямую, ограничивающую контур кости снизу и касающуюся этой кости.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для построения суставной линии берцовой кости выбирают в изображении в левой и правой части отрезки максимальной длины, мало отличающиеся от контура кости, правый конец левого промежутка и левый конец правого промежутка являются искомыми точками, по которым строится суставная линия.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2019128214A RU2757707C2 (ru) | 2019-09-06 | 2019-09-06 | Способ компьютерной диагностики деформаций суставов конечностей человека на цифровых медицинских рентгенографических изображениях |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2019128214A RU2757707C2 (ru) | 2019-09-06 | 2019-09-06 | Способ компьютерной диагностики деформаций суставов конечностей человека на цифровых медицинских рентгенографических изображениях |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2019128214A true RU2019128214A (ru) | 2021-03-09 |
RU2019128214A3 RU2019128214A3 (ru) | 2021-09-13 |
RU2757707C2 RU2757707C2 (ru) | 2021-10-20 |
Family
ID=74857029
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2019128214A RU2757707C2 (ru) | 2019-09-06 | 2019-09-06 | Способ компьютерной диагностики деформаций суставов конечностей человека на цифровых медицинских рентгенографических изображениях |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2757707C2 (ru) |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7660453B2 (en) * | 2000-10-11 | 2010-02-09 | Imaging Therapeutics, Inc. | Methods and devices for analysis of x-ray images |
US8965075B2 (en) * | 2002-09-16 | 2015-02-24 | Imatx, Inc. | System and method for predicting future fractures |
WO2014115065A1 (en) * | 2013-01-28 | 2014-07-31 | Koninklijke Philips N.V. | Medical image processing |
-
2019
- 2019-09-06 RU RU2019128214A patent/RU2757707C2/ru active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
RU2757707C2 (ru) | 2021-10-20 |
RU2019128214A3 (ru) | 2021-09-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Pietka et al. | Computer-assisted bone age assessment: Image preprocessing and epiphyseal/metaphyseal ROI extraction | |
Paulano et al. | 3D segmentation and labeling of fractured bone from CT images | |
US10140703B2 (en) | Systems and methods for evaluating accuracy in a patient model | |
CN104346799B (zh) | 一种ct图像中脊髓的提取方法 | |
Ruikar et al. | Segmentation and analysis of CT images for bone fracture detection and labeling | |
US11257214B2 (en) | Two-stage variational image segmentation of medical images using fracture mechanics | |
Gądek-Moszczak et al. | The bootstrap approach to the comparison of two methods applied to the evaluation of the growth index in the analysis of the digital x-ray image of a bone regenerate | |
Mahmood et al. | Image segmentation methods and edge detection: An application to knee joint articular cartilage edge detection | |
CN108431899B (zh) | 图像处理方法 | |
RU2019128214A (ru) | Способ компьютерной диагностики деформаций суставов конечностей человека на цифровых медицинских рентгенографических изображениях | |
CN111951216A (zh) | 基于计算机视觉的脊柱冠状面平衡参数自动测量方法 | |
US10621726B2 (en) | Segmentation of objects in image data using channel detection | |
Swathy et al. | Identification of bone fracture lesions in digital X-ray images using MSFF and MSFD method | |
Kayalvizhi et al. | Analysis of anatomical regions in Alzheimer's brain MR images using level sets and Minkowski functionals | |
Voon et al. | Segmentation of Cortical and Cancellous Bone with Osteogenesis Imperfecta using Thresholding-based Method | |
Al-Temimi et al. | Improvements of programing methods for finding reference lines on X-Ray images | |
CN113951873A (zh) | 一种基于x光图像的脊柱侧弯角度检测方法及系统 | |
Lim et al. | A novel spinal vertebrae segmentation framework combining geometric flow and shape prior with level set method | |
Wibowo et al. | Panoramic X-Ray Analysis Using Edge Detection Method on Mandibular Cortex | |
Razali et al. | An adaptive thresholding method for segmenting dental X-ray images | |
JP6482457B2 (ja) | 骨代謝解析支援プログラム及び方法 | |
Artraksa et al. | Segmentation of Shinbone Interosseous Space using GVF Techniques | |
Noshadi et al. | Automatic lung segmentation in the presence of alveolar collapse | |
Pérez-Carrasco et al. | Segmentation of bone structures by removal of skin and using a convex relaxation technique | |
Paulano et al. | Trends on identification of fractured bone tissue from CT images |