Ｘ線頭影測量計算機(jī)自動識別系統(tǒng)與人工識別的比較

[摘要]目的：驗證X線頭影測量計算機(jī)自動識別系統(tǒng)的可靠性。方法：對10張X線頭顱定位側(cè)位片分別進(jìn)行計算機(jī)自動識別和人工識別確定標(biāo)志點，計算自動識別和人工識別與人工測量均值之間的誤差。結(jié)果：計算機(jī)自動識別系統(tǒng)識別的19個標(biāo)志點中，有15個在X軸方向上與人工識別無明顯差異，有17個在Y軸方向上與人工識別無明顯差異。結(jié)論：該軟件系統(tǒng)大部分標(biāo)志點識別的準(zhǔn)確性與人工識別類似。

[關(guān)鍵詞]頭影測量；自動識別；比較

[中圖分類號]R783 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A [文章編號]1008－6455(2007)06－0826－03

利用現(xiàn)代圖像處理技術(shù)，開發(fā)建立了X線頭影測量計算機(jī)自動識別系統(tǒng)，能夠自動識別出19個頭影測量標(biāo)志點并生成坐標(biāo)值，該系統(tǒng)的可靠性需要進(jìn)行驗證?？煽啃园?zhǔn)確性與可重復(fù)性兩方面因素。由于計算機(jī)對同一張X線頭顱定位片的同一個標(biāo)志點進(jìn)行重復(fù)識別時，坐標(biāo)值都將是相同的。因此，只需要進(jìn)行準(zhǔn)確性的驗證。本實驗對計算機(jī)自動識別的標(biāo)志點坐標(biāo)值與人工識別的標(biāo)志點坐標(biāo)值進(jìn)行了精確性的比較。

1 材料和方法

1．1 材料

1．1．1 選取10張口腔正畸患者的X線頭顱定位側(cè)位片作為實驗圖像，要求在X線放射計量上較合適，不出現(xiàn)明顯曝光過量和不足的情況，并且無明顯劃痕和污跡。

1．1．2 由第四軍醫(yī)大學(xué)口腔正畸教研室和計算機(jī)教研室研究開發(fā)的X線頭影測量計算機(jī)自動識別系統(tǒng)。

1．2 實驗方法

1．2．1 用自動識別系統(tǒng)對10張X線頭顱定位側(cè)位片進(jìn)行識別，自動產(chǎn)生19個頭影測量標(biāo)志點的坐標(biāo)值。

1．2．2 由筆者在5個不同的時間內(nèi)對10張X線頭顱定位側(cè)位片進(jìn)行描圖、人工識別定點(與計算機(jī)識別的19個標(biāo)志點相同)。建立與自動識別系統(tǒng)相一致的平面直角坐標(biāo)系，即以X線片的上緣為X軸，左側(cè)邊緣為Y軸，以X線片的左上角為坐標(biāo)系的原點，并測量每個標(biāo)志點在該坐標(biāo)系內(nèi)的坐標(biāo)值。記錄每次測量的數(shù)據(jù)，并計算19個點經(jīng)過5次測量得到的均值。

1．2．3 分別計算自動識別10張X線頭顱定位側(cè)位片標(biāo)志點和人工識別標(biāo)志點與測量均值之間在X軸和Y軸方向的誤差，并分別計算誤差值的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。對于每個標(biāo)志點的準(zhǔn)確性比較用t檢驗方法進(jìn)行，采用的統(tǒng)計軟件為第四軍醫(yī)大學(xué)統(tǒng)計教研室的Nosa軟件。

2 結(jié)果(見表1～2)

點中有15個標(biāo)志點的人工識別和自動識別的誤差值之間沒有統(tǒng)計學(xué)差異(P＞0.05)；而對于上齒槽座點(A點)、上中切牙點(UI點)、頦下點(Me點)和D點來說，兩種識別方法的誤差值有顯著性差異(P＜0.05)，人工識別的誤差值小于自動識別的誤差值。

在人工識別的各個標(biāo)志點中，誤差值最大的是軟組織鼻根點(Ns點)，誤差值最小的是上中切牙點(UI點)；在計算機(jī)自動識別的各個標(biāo)志點中，誤差值最大的是上中切牙點(UI點)，誤差值最小的是頦頂點(Gn點)。

在Y軸方向上：從表2中可以看出，19個標(biāo)志點中有17個標(biāo)志點的人工識別和自動識別的誤差值之間沒有統(tǒng)計學(xué)差異(P＞0.05)；而對于上齒槽座點(A點)和上中切牙點(UI點)來說，兩種識別方法的誤差值有顯著性差異(P＜0.05)，人工識別的誤差值小于自動識別的誤差值。

在人工識別的各個標(biāo)志點中，誤差值最大的是額前點(G點)，誤差值最小的是上中切牙點(UI點)；在計算機(jī)自動識別的各個標(biāo)志點中，誤差值最大的是上中切牙點(UI點)，誤差值最小的是頦頂點(Gn點)。

3 結(jié)論

計算機(jī)自動識別系統(tǒng)軟件進(jìn)行自動識別標(biāo)志點時，所識別的19個標(biāo)志點中有15個在X軸方向上與人工識別標(biāo)志點的準(zhǔn)確性無明顯差異；有17個標(biāo)志點在Y軸方向上與人工識別標(biāo)志點的準(zhǔn)確性無明顯差異。

4 討論

近年來，計算機(jī)頭影測量自動識別系統(tǒng)成為國內(nèi)外學(xué)者的研究熱點。Cohen首先介紹了自動提取X線頭顱定位側(cè)位片相關(guān)標(biāo)志點的方法，成功獲得了兩個標(biāo)志點Me點和S點，但是他的研究認(rèn)為，計算機(jī)自動識別的準(zhǔn)確性不及人工識別，尤其是在圖像的質(zhì)量較差時；Liu JK等對一張頭顱定位側(cè)位片進(jìn)行了邊緣提取，自動識別了13個頭影測量標(biāo)志點，13個標(biāo)志點中有5個與人工識別的誤差沒有顯著性差異，認(rèn)為計算機(jī)自動識別的準(zhǔn)確性僅限于特定的標(biāo)志點；而Rudolph用空間光譜學(xué)方法對14張X線頭顱定位側(cè)位片進(jìn)行了15個頭影測量標(biāo)志點的自動識別，并與人工識別相比較，除了蝶鞍點的準(zhǔn)確性不及人工識別之外，其他14個標(biāo)志點與人工識別沒有顯著性差異。

在本實驗的計算機(jī)頭影測量自動識別系統(tǒng)中，能夠自動識別19個頭影測量標(biāo)志點，在X軸方向上有15個點與人工識別無顯著差異，在Y軸方向上有17個點與人工識別無顯著差異。其中在X軸和Y軸方向都存在明顯差異的標(biāo)志點是上中切牙點和上齒槽座點。在X軸方向上存在明顯差異的標(biāo)志點是頦下點和D點。

在該軟件系統(tǒng)中，上中切牙點的數(shù)學(xué)定義是上中切牙切緣的最前點，即區(qū)域曲線上橫坐標(biāo)X最大的點。但是在選擇的X線頭顱定位側(cè)位片中，有些為前牙反牙合患者，這些患者的中切牙點并非是曲線的最前點。因此在X軸方向和Y軸方向都會出現(xiàn)較大的誤差；對于上齒槽座點來說，該區(qū)域同時有軟組織、骨和中切牙牙根的影像結(jié)構(gòu)，互相重疊，結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，該區(qū)域的灰度值差異不明顯，因此計算機(jī)將“目標(biāo)”從“背景”中分離出來比較困難，從而導(dǎo)致了誤差的產(chǎn)生。然而，對于人工識別來說，可以憑借知識和經(jīng)驗來尋找正確的標(biāo)志點，而不會受顱面部影像特征或影像的灰度值的影響，因此在上述兩種情況中都不會出現(xiàn)明顯的誤差。

在該軟件系統(tǒng)中，D點的數(shù)學(xué)定義是：取下頜體部外側(cè)輪廓曲線的最突點，下頜體部內(nèi)側(cè)輪廓曲線的最凹點，兩者之間的中點就是D點。因此它的提取過程比較復(fù)雜，首先要分別確定硬組織外輪廓閾值和下頜體輪廓閾值，將兩個輪廓曲線相結(jié)合才能確定D點的坐標(biāo)值。下頜體內(nèi)側(cè)的輪廓曲線往往不規(guī)則，并非總是一個向內(nèi)凹陷的半圓形，這就直接導(dǎo)致了D點在水平方向(即X軸方向)上的誤差。

頦下點的定義是頦部最下點，其數(shù)學(xué)定義是頦部曲線上縱坐標(biāo)Y最小的那一點。下頜體下緣的曲線比較平緩，或者由于拍攝X線片時頭顱位置不同，計算機(jī)尋找曲線上縱坐標(biāo)最小的點時，可能會引起水平方向上位置的誤差。而人工識別頦下點時，僅僅在一定的小范圍內(nèi)來尋找曲線的最下點，因此誤差較小。

本軟件系統(tǒng)中識別最準(zhǔn)確的點是頦頂點。頦頂點在該系統(tǒng)中的數(shù)學(xué)定義是：在頦部的曲線上，與一條斜率為1的直線距離最近的點。對于計算機(jī)來說，這個定義簡單而精確；而頦頂點在人工識別時的定義是：頦前點與頦下點骨連線之中點。需要依靠另外兩個點來識別頦頂點，這就可能帶來誤差。

在人工識別標(biāo)志點時，X軸方向上誤差最大的標(biāo)志點是軟組織鼻根點，其次為軟組織頦下點；Y軸方向上誤差最大的標(biāo)志點是額前點，其次是軟組織額前點。這幾個標(biāo)志點的性質(zhì)類似，都是位于較平緩的曲線上，都是定義為曲線的極點，如最下點、最前點、最凹點。由于人類視覺的局限性，不可避免的產(chǎn)生誤差。

在人工識別時，X軸和Y軸方向上誤差最小的點都是上中切牙點。這與Rudolph的研究結(jié)果相同。上中切牙點是上頜中切牙切緣的頂點，影像清晰，區(qū)域確定而局限，因此人眼識別較容易實現(xiàn)。

通過計算機(jī)頭影測量自動識別系統(tǒng)自動識別標(biāo)志點和人工識別標(biāo)志點的比較，認(rèn)為盡管該軟件系統(tǒng)在某些特定的標(biāo)志點識別上的準(zhǔn)確性不足，但是大部分的標(biāo)志點識別的準(zhǔn)確性與人工識別相類似。人工識別標(biāo)志點的誤差來自于人類視覺的局限性，而計算機(jī)自動識別標(biāo)志點的誤差是由于復(fù)雜的顱面部影像結(jié)構(gòu)以及不同錯(牙/合)類型的顱面部形態(tài)變化引起。隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展，已經(jīng)出現(xiàn)了一種廣義的人工智能模式識別方法，即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)田]，認(rèn)為可以實現(xiàn)特征空間的復(fù)雜的劃分，并可能最終具有類似于人腦的模式識別能力。結(jié)合應(yīng)用這種人工智能方法，我們認(rèn)為，最終實現(xiàn)全自動的計算機(jī)頭影測量分析系統(tǒng)是完全可行的，并將在各個學(xué)科的臨床和科研工作中有著廣泛的應(yīng)用前景。