(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210787245.8 (22)申请日 2022.07.04 (71)申请人 浙江工业大 学 地址 310014 浙江省杭州市拱 墅区潮王路 18号 (72)发明人 张拓　毛科技　陈凯彦　陆伟　 (74)专利代理 机构 杭州天正专利事务所有限公 司 33201 专利代理师 楼明阳 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06T 5/50(2006.01) G06T 7/13(2017.01) G06V 10/25(2022.01)G06V 10/46(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种基于图像增强的骨龄 评估方法 (57)摘要 一种基于图像增强的骨龄评估 方法， 包括： X 光片图像增强， 首先结合Sobel算子和均值滤波 对X光片的骨骼边缘信息进行增强， 之后使用幂 律变换的方法对X光片 的对比度进行增强。 多兴 趣区域提取对手腕骨X光片中的掌骨区域、 腕骨 区域和拇指区域进行提取。 异质信息结合的骨龄 评估以Inception ‑ResNet‑V2为骨干， 仅使用 Inception ‑ResNet‑V2网络的特征提取部分， 去 除网络最后的全连接层。 X光片图像以及兴趣区 域图像都分别经过Inc eption‑ResNet‑V2网络以 提取图像特征， 性别信息则通过一个神经元个数 为32的全连接层， 计算得到相应的特征向量。 之 后， 将图像特征向量以及性别特征向量进行特征 拼接， 以形成新的融合特征。 最后， 经过两层全 连 接层的计算， 得到最后的骨龄 评估结果。 权利要求书2页 说明书3页 附图2页 CN 115131323 A 2022.09.30 CN 115131323 A 1.一种基于图像增强的骨龄 评估方法， 包括以下步骤： 步骤1： X光片图像增强； 具体包括： 11)获取左手 手腕骨X光片图像； 12)使用Sobel 算子获取手腕骨 骨骼边缘； 13)使用均值滤波对边 缘图像进行平 滑处理； 14)将平滑处理后的边 缘图像与原图进行相加操作； 15)使用幂律交换的操作增强X光片的图像对比度； 步骤2： 多兴趣区域提取； 对手腕骨X光片中的掌骨区域、 腕骨区域和拇指区域进行提 取， 提取时分别需要获取每个区域的4的坐标， 包括区域中心、 参考方向、 区域宽度和区域长 度： 21)区域中心： 首先确定手腕骨X光片中的10个关键点， 分别为： 尺骨远端桡侧(靠近桡骨一侧)、 头状 骨中心、 第一近节指骨中心、 第一远节指骨中心、 第二中节指骨、 第三近节指骨中心、 第三远 节指骨中心、 第四中节指骨、 第五近节指骨中心、 第五 中节指骨中心、 第五远节指骨中心； 分 别以p1、 p2、 p3…p10代表这10个特 征点； 将三个区域的中心点用字符CCarpal、 CThumb、 CPhanlange分别表示， 中心点的坐标如下 所示： 22)参考方向： 三个兴趣区域的参 考方向分别以 它们分别为： 23)区域宽度： 三个兴趣区域的区域宽度分别以WCarpal、 WThumb、 WPhanlange， 它们分别为： 24)区域长度： 三个兴趣区域的区域长度分别以HCarpal、 HCarpal、 HCarpal， 它们分别为： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115131323 A 2步骤3： 异质信息结合的骨龄 评估； 31)获取手腕骨X光片的图像和提取到的三个兴趣区域 图像， 以及X光片所对应的性别 信息； 32)使用骨龄评估网络进行骨龄评估； 所设计的骨龄评估网络以Inception ‑ResNet‑V2 为骨干， 仅使用Inception ‑ResNet‑V2网络的特征提取部分， 去除网络最后的全 连接层； X光 片图像以及兴趣区域图像都分别经过Inception ‑ResNet‑V2网络以提取图像特征， 性别信 息则通过一个神经元个数为32的全连接层， 计算得到相应的特征向量； 之后， 将图像特征向 量以及性别特征向量进行特征拼接， 以形成新的融合特征； 最后， 经过两层全连接层的计 算， 得到最后的骨龄 评估结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115131323 A 3