[发明专利]基于数字放射图像及支持向量回归的手臂骨密度测量方法有效
申请号: | 202010516559.5 | 申请日: | 2020-06-09 |
公开(公告)号: | CN111724357B | 公开(公告)日: | 2023-05-16 |
发明(设计)人: | 高绍兵;周逸菲;谭敏洁;邱健珲;杨睿;彭舰 | 申请(专利权)人: | 四川大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/11;A61B6/00 |
代理公司: | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人: | 钟玉巧 |
地址: | 610065 四川*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 数字 放射 图像 支持 向量 回归 手臂 密度 测量方法 | ||
本发明公开了一种基于数字放射图像及支持向量回归的手臂骨密度测量方法,包括以下步骤:S1、输入DR图像并分割出感兴趣区域;S2、对感兴趣区域分别提取DR图像的灰度特征和纹理特征;S3、使用支持向量建立回归模型:使用SVR算法建立回归模型,利用S2中提取的图像特征值及其对应的骨密度标签数据进行回归;S4、计算骨密度预测值并输出预测结果:利用S3中训练产生的回归模型,预测新受试者DR图像的骨密度。本发明在现有DR图像上进行感兴趣区域的分割及图像特征的提取,通过SVR算法建立回归模型来测量DR图像的骨密度,该方法操作简单,使用方便,同现有骨密度检测仪采集结果相似,测量误差小且测量精度高,有利于提升骨密度评估的准确性。
技术领域
本发明属于计算机视觉和医学图像处理技术领域,特别涉及一种基于数字放射图像及支持向量回归的手臂骨密度测量方法。
背景技术
骨质疏松症是一种常见、多发病,它严重地威胁着中老年人的身体健康。全球当前已经有超过2亿患者,骨质疏松症成为一个日益严重的公共健康问题。虽然现在诊断技术在不断进步,但骨质疏松症的诊断方法仍未普及。诊断骨质疏松症的主要依据是测量骨骼的骨密度的下降。骨密度是一种对骨骼的量化诊断指标,常用于诊断骨质疏松症、预测骨折风险和评定治疗效果。
目前双能量X-射线吸收法(Dual X-ray Absorptiometry,DXA)检测骨密度是临床诊断骨质疏松症公认的标准,也是世界卫生组织唯一推荐使用作为全球诊断骨质疏松症的统一指标。但由于DXA存在着检测设备相对昂贵、维修成本高、需要经过专门培训的专业人士操作的等很多缺点,DXA的使用范围不是很广。
在此背景下,将人工智能技术应用于医疗领域,使得新的骨密度测量技术的开发成为可能。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种在现有DR图像上进行感兴趣区域的分割及图像特征的提取,通过SVR算法建立回归模型来测量手臂骨密度,有利于消除不同骨密度检测仪带来的误差,提升骨密度评估的准确性的基于数字放射图像及支持向量回归的手臂骨密度测量方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:基于数字放射图像及支持向量回归的手臂骨密度测量方法,包括以下步骤:
S1、输入DR图像并分割出感兴趣区域;
S2、对分割区域进行图像特征提取,对分割得到的感兴趣区域分别提取DR图像的灰度特征和纹理特征;
S3、使用支持向量建立回归模型:使用SVR算法建立回归模型,利用S2中提取的图像特征值及其对应的骨密度标签数据进行回归;
S4、计算骨密度预测值并输出预测结果:利用S3中训练产生的回归模型,预测新受试者DR图像的骨密度。
进一步地,所述步骤S1包括以下子步骤:
S11、从原始DR图像中分割出感兴趣区域;
S12、对步骤S11中得到的图像进行归一化处理,将图像的像素值归一化到0-255之间。
进一步地,所述步骤S2具体实现方法为:
S21、提取灰度特征:通过计算DR图像的灰度直方图,分别提取均值、方差、标准差、能量和熵5个灰度特征;
均值:反映一幅DR图像的灰度平均值:
H(i)表示第i个点的灰度值,L表示图像的灰度级数;
方差:反映一幅DR图像的灰度在数值上的离散分布情况:
标准差:是方差的平方根;
能量:反映灰度分布的均匀程度,其计算公式为:
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