自动头影测量分析系统设计

发布时间：2020-04-25 18:03

【摘要】：随着人工智能技术的发展和普及,越来越多的机器学习算法已应用于医学图像处理中,并辅助提高了人工读图的效率。在数字口腔领域中,X线片(X-ray flim)头影测量对于牙齿种植、矫正等临床应用是关键一环。将X线片的标志点自动标出可以极大地节省医生的测量时间,提高诊断精度和效率。本文对机器学习相关算法做了调研和分析,在对关键算法改进的基础上,开发并实现了自动头影测量分析原型系统。本文的主要工作包括:首先,提出了基于随机森林和形状回归的标志点检测算法,通过每个标志点的局部特征创建一个随机森林,来生成局部二元特征,然后计算一个全局线性回归矩阵并用一个级联的方式来预测标志点位置,节省了人工标定标志点的时间;其次,提出了基于区域卷积神经网络的标志点检测算法,通过迁移学习的方法微调在大型公用数据集上预训练好的深度卷积神经网络模型,使其可以对图像进行目标检测,更加精确地检测出部分标志点;然后,将模型混合,在前者的基础上加入后者更精确的部分,提高整体检测结果的精确度;最后,开发了自动头影测量分析原型系统,并通过具体实例进行了验证。
【图文】：

１９３１年Ｂｒｏａｄｂｅｎｔ和Ｈｏｆａｒｔｈ［８］分别在美国和德国提出Ｘ线头影测量方法，但当时并未能普逡逑及开来。因为起初Ｘ线头影测量的操作十分复杂，不能直接在Ｘ线片上操作，而是要根据逡逑Ｘ线片再绘制一张手工测绘图，然后再在手工测绘图上进行测量，如图１．１所示，图１．１（ａ）为逡逑头部Ｘ线片，图１．１（ｂ）是根据头部Ｘ线片手工绘制而成的测绘图。逡逑１１１，逡逑（ａ）头部Ｘ线片逦（ｂ＞手工测绘图逡逑图１．１传统手工Ｘ线头影测量技术示意图逡逑随后直至２０世纪７０年代初，计算机辅助Ｘ线头影测量才开始在美国广泛应用，将Ｘ逡逑线头影测量数值化，大大提高了对测量的效率及测量准确率，为样本的科研提供了有利条逡逑件，使Ｘ线头影测量进入了一个新的阶段，逐渐向着数字化、自动化的方向发展。逡逑１逡逑

贾Ｉ勉』Ｉ逡逑（ｃ）报据Ｘ线片画出手工测绘图逡逑图１．２传统手工描绘投影图过程逡逑等图像处理软件对头影Ｘ线片进行处理，如图Ｌ３就是使用几何画板进行Ｘ线片标志点选逡逑取以及测量项目计算。一般的流程如下：逡逑１．
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TH77

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本文编号：2640535