Ｘ線頭影測(cè)量計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的建立

[摘要]目的：建立計(jì)算機(jī)對(duì)X線頭顱定位側(cè)位片的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。方法：針對(duì)X線頭顱定位側(cè)位片圖像的特征，采用圖像處理技術(shù)來確定頭影測(cè)量所需標(biāo)志點(diǎn)；用Borland C Builder編程語言編寫程序。結(jié)果：提取了頭顱定位側(cè)位片的軟組織和硬組織輪廓曲線和圖像內(nèi)部的某些特征曲線，在此基礎(chǔ)上確定了19個(gè)頭影測(cè)量標(biāo)志點(diǎn)，建立了X線頭影測(cè)量計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。結(jié)論：利用現(xiàn)代圖像處理技術(shù)可以開發(fā)建立X線頭影測(cè)量計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。

[關(guān)鍵詞]頭影測(cè)量；計(jì)算機(jī)；自動(dòng)識(shí)別

[中圖分類號(hào)]R783 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1008－6455(2007)07－0971－03

X線頭影測(cè)量主要是測(cè)量X線頭顱定位片，對(duì)牙頜、顱面各標(biāo)志點(diǎn)描繪出一定的線角，進(jìn)行測(cè)量分析，從而了解牙頜、顱面軟硬組織的結(jié)構(gòu)，使對(duì)牙頜、顱而的檢查和診斷由表面形態(tài)深入到內(nèi)部的骨骼結(jié)構(gòu)中去。自從1931年Broadbent創(chuàng)立了X線頭影測(cè)量分析技術(shù)以來，至今它仍然是口腔正畸和正頜外科等學(xué)科重要的臨床輔助診斷工具和科研手段。目前頭影測(cè)量分析主要依靠臨床醫(yī)師手工描圖、定點(diǎn)和分析，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且會(huì)不可避免地產(chǎn)生土觀性誤差。隨著數(shù)字化X線攝影的發(fā)展，傳統(tǒng)的X線膠片將逐漸被數(shù)字化圖像所取代；數(shù)字圖像處理技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)字化圖像進(jìn)行一系列操作、從而獲得某種預(yù)期結(jié)果的技術(shù)。本研究的目的是利用數(shù)字圖像處理技術(shù)來建立頭影測(cè)量計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。

1 材料和方法

1．1 材料

1．1．1 選取在本科就診的口腔止畸患者的X線頭顱定位側(cè)位片10張作為研究的實(shí)驗(yàn)圖片，要求在X線放射量上較合適，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 使用上海中晶科技有線公司的Microtech5．0透射平板掃描儀，掃描時(shí)的像素分辨率設(shè)為600dpi，將X線片掃描后以BMP格式存入計(jì)算機(jī)內(nèi)。

1．1．3 實(shí)現(xiàn)環(huán)境：使用Windows 2000操作平臺(tái)，具體程序設(shè)計(jì)使用Borland c++Builder 6.0編程語苦。

1．2 方法

1．2．1 圖像預(yù)處理：首先將存入計(jì)算機(jī)內(nèi)的頭顱定位側(cè)位片進(jìn)行預(yù)處理。采用半徑是5×5的高斯濾波器進(jìn)行中值濾波，去除圖像的噪聲，去掉南非可控因素產(chǎn)生的隨機(jī)噪聲，同時(shí)還可以初步平滑待識(shí)別輪廓的邊緣。

1．2．2 圖像分割：是指把圖像分成各具特性的、互不重疊的區(qū)域，并提取出感興趣的目標(biāo)，它是目標(biāo)表達(dá)的基礎(chǔ)。本研究采取閾值化分割算法。根據(jù)圖像的灰度直方圖，選取合適的閾值，像素灰度值大于閾值的歸于一類，小于閾值的歸于另一類，從而將圖像分割開來。通過選取不同的閾值，將圖像分割，獲得了頭顱定位側(cè)位片的軟組織外輪廓、硬組織外輪廓、硬組織內(nèi)部輪廓、蝶鞍區(qū)輪廓和耳部區(qū)域輪廓。

1．2．3 邊緣提取：采用拉普拉斯梯度算子，對(duì)分割后的圖像進(jìn)行運(yùn)算，提取出輪廓的邊緣，并進(jìn)行曲線細(xì)化、曲線跟蹤和曲線抽樣擬合。

1．2．4 提取特征標(biāo)志點(diǎn)：本研究提取的標(biāo)志點(diǎn)為頭影常用測(cè)量標(biāo)志點(diǎn)(軟組織和硬組織標(biāo)志點(diǎn))。根據(jù)各標(biāo)志點(diǎn)在提取曲線上的幾何性質(zhì)，用計(jì)算機(jī)語言進(jìn)行重新定義，從而識(shí)別各標(biāo)志點(diǎn)。例如，一部分標(biāo)志點(diǎn)的計(jì)算機(jī)語言定義為：①額點(diǎn)(G點(diǎn))：硬組織額部的最突點(diǎn)，即該區(qū)域曲線上橫坐標(biāo)最大的點(diǎn)；②上齒槽座點(diǎn)(A點(diǎn))：上頜骨前緣最凹點(diǎn)，即上頜骨曲線j=二橫坐標(biāo)最小的點(diǎn)；③下齒槽座點(diǎn)(B點(diǎn))：下頜骨前緣最凹點(diǎn)，即下頜骨曲線上橫坐標(biāo)最小的點(diǎn)；④頦F點(diǎn)(Me點(diǎn))：頦部最下點(diǎn)，即頦部曲線上縱坐標(biāo)最小的點(diǎn)；⑤軟組織頦頂點(diǎn)(Gns點(diǎn))：軟組織頦部曲線上與一條斜率為1的直線距離最近的點(diǎn)。

1．2．5 建立自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)：分別實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了頭影測(cè)量標(biāo)志點(diǎn)的自動(dòng)識(shí)別后，用Borland C++Builder6．0編程語言編寫綜合軟件程序，建立自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。

2 結(jié)果

建立了頭影測(cè)量計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別軟件系統(tǒng)，具體功能包括：打開、保存、顯示圖像的灰度直方圖、對(duì)X線頭顱定位側(cè)位片進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，提取出19個(gè)頭影測(cè)量標(biāo)志點(diǎn)并自動(dòng)生成坐標(biāo)值。這19個(gè)標(biāo)志點(diǎn)為：軟組織額前點(diǎn)、軟組織鼻根點(diǎn)、上唇緣點(diǎn)、上唇突點(diǎn)、下唇突點(diǎn)、下唇緣點(diǎn)、頦唇溝點(diǎn)、軟組織頦前點(diǎn)、軟組織頦頂點(diǎn)、軟組織頦下點(diǎn)、額點(diǎn)、上齒槽座點(diǎn)、上中切牙點(diǎn)、下齒槽座點(diǎn)、頦前點(diǎn)、頦頂點(diǎn)、Pm點(diǎn)、頦下點(diǎn)、D點(diǎn)。

3 討論

頭影測(cè)量技術(shù)作為一種研究工具被廣泛應(yīng)用，它可以量化個(gè)體或者人群的顱面部參數(shù)，區(qū)分正常和異常的解剖形態(tài)，對(duì)治療前后進(jìn)行比較。但是，頭影測(cè)量并不是一門精確的科學(xué)，盡管頭顱片可以精確的測(cè)量，但是測(cè)量誤差隨著給予標(biāo)志點(diǎn)的不同可以有很大的差異。目前國內(nèi)的正畸臨床醫(yī)師絕大部分仍采用手工描圖、定點(diǎn)和測(cè)量分析，這種傳統(tǒng)的頭影測(cè)量方法枯燥而且費(fèi)時(shí)，并且不可避免地帶來了主觀性的誤差，據(jù)報(bào)道，手工定點(diǎn)的平均隨機(jī)誤差為1.26mm。定點(diǎn)的誤差將會(huì)影響測(cè)量分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，影響診斷和治療計(jì)劃的擬訂。因此，本實(shí)驗(yàn)致力于研究開發(fā)自動(dòng)化的頭影測(cè)量分析系統(tǒng)，建立簡便、精確的頭影測(cè)量分析方法。

數(shù)字圖像處理技術(shù)是在計(jì)算機(jī)的應(yīng)用基礎(chǔ)上的一門新興技術(shù)。它的最終目的是用計(jì)算機(jī)代替人去認(rèn)識(shí)圖像，對(duì)圖像的內(nèi)容加以理解，從而指導(dǎo)和規(guī)劃行動(dòng)。國外學(xué)者早在80年代就開始致力于計(jì)算機(jī)對(duì)頭影測(cè)量自動(dòng)分析的研究，并進(jìn)行了大量的嘗試，包括模板匹配和模糊邏輯的識(shí)別方法，基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和遺傳算法的識(shí)別方法，運(yùn)用空間光譜的分析方法等。國內(nèi)的學(xué)者們?cè)谟?jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別標(biāo)志點(diǎn)方面也做了很多工作。但是，迄今為止，仍然沒有開發(fā)出成熟的、能夠應(yīng)用于臨床和科研工作的頭影測(cè)量計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別分析系統(tǒng)。

目前的頭影測(cè)量分析方法(無論是人工頭影測(cè)量分析還是計(jì)算機(jī)輔助的頭影測(cè)量分析)，都是用主觀性的方法，而不是用嚴(yán)格的數(shù)學(xué)定義來識(shí)別標(biāo)志點(diǎn)。不同的測(cè)量者或同一測(cè)量者在不同時(shí)間段進(jìn)行標(biāo)志點(diǎn)識(shí)別時(shí)，都可能得到不同的值，而本實(shí)驗(yàn)中，計(jì)算機(jī)對(duì)各種標(biāo)志點(diǎn)的識(shí)別是建立在各個(gè)標(biāo)志點(diǎn)空間位置的數(shù)學(xué)描述以及幾何定義的基礎(chǔ)上，是經(jīng)過嚴(yán)密計(jì)算而得到的，因此是位置唯一的、并且可以重復(fù)得到的點(diǎn)。

在本實(shí)驗(yàn)建立的軟件系統(tǒng)中，可以實(shí)現(xiàn)打開BMP圖像、保存BMP圖像的功能，并對(duì)X線頭顱定位側(cè)位片進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，可以自動(dòng)產(chǎn)生出19個(gè)頭影測(cè)量標(biāo)志點(diǎn)的坐標(biāo)值。本研究尚處于初級(jí)階段，還不能識(shí)別出頭影測(cè)量分析所需要的所有標(biāo)志點(diǎn)，從而不能進(jìn)行標(biāo)志點(diǎn)之間距離和角度的測(cè)量分析比較。在以后進(jìn)一步的研究上作中，考慮引入人工智能模式識(shí)別方法，將人工識(shí)別的優(yōu)點(diǎn)同計(jì)算機(jī)識(shí)別的優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合，從而完善計(jì)算機(jī)自動(dòng)頭影測(cè)量識(shí)別系統(tǒng)。