头影测量标志点计算机自动识别的初步研究.doc

头影测量标志点计算机自动识别的初步研究 胡遒生1 潘林2 鲍旭东2 王林1 [摘要] 目的 实现标志点的自动识别是当前计算机头影测量技术的发展方向和研究热点。本研究对计算机头影测量自动定点技术进行了初步探讨。 方法 从南京医科大学口腔医学院正畸科门诊随机选择20张头颅侧位片作为待测图像，另选1张高质量的X光片为标准图像。使用仿射变换结合模板匹配的方法来识别标志点。首先在标准图像上手工确定各标志点的位置并建立标志点的标准模板；然后用仿射变换的方法把标志点从标准图像变换到待测图像上去，获得标志点的初始位置；最后经模板匹配确定标志点的准确位置。 结果 共识别出11个硬组织点和10个软组织点。硬组织点平均误差2.28mm，软组织点平均误差0.77mm。有4个硬组织标志点的定点误差小于2mm。 结论 初步建立了头影测量标志点自动识别系统，但整体上标志点识别的准确性尚不能满足临床应用要求。本研究为今后的工作打下了一定的基础。 [关键词] X线头影测量 图像处理,计算机辅助 计算机辅助诊断 仿射变换 模板匹配 Automatic Identification of Cephalometric Landmarks Hu Qiusheng, Pan Lin, Bao Xudong, Wang Lin (Stomatological College, Nanjing Medical University, Nanjing, China，210029) [Abstract] Objective A research on automatic identification of cephalometric landmarks was performed in this study. Methods A high quality lateral skull image was chosen as standard image. Landmarks were labeled manually on standard image, then the template of each landmark was established. Results Totally, 11 hard tissue landmarks and 10 soft tissue landmarks were identified automatically by means of template matching combined with affined transformation in 20 test images. The mean error of hard tissue landmarks identification was 2.28mm and the mean error of soft tissue landmarks was 0.77mm. Conclusion The result of the landmarking was not good enough for clinic use. Further efforts should be made to improve the accuracy of automatic identification of cephalometric landmarks. [Key Words] cephalometry; image processing, computer-assisted; diagnosis, computer-assisted; affined transformation; template matching 本研究受江苏省科委自然科学基金资助（项目编号BS99063） 作者单位： 1南京医科大学口腔医学院正畸科(210029) 2东南大学影像科学与技术实验室 通讯作者：胡遒生（1971-），男，硕士，Tel:025 Email:doctorhu2001@  X线头影测量分析的自动化使得牙颌面畸形的诊断、治疗设计更加准确 ，并大大减轻了操作者的负担。但是，标志点定位的准确与否会直接影响测量结果的可靠性，如果标志点的输入仍然停留在人工定点的水平，不仅需要大量时间，而且主观因素强，不可避免地会产生人为误差，危及测量结果的准确性。因此，要使得测量分析快捷、准确，就必须实现头影测量标志点识别的自动化。从1980年代中期开始，学者们就尝试进行标志点的计算机自动识别，并报道了许多不同的识别方法和识别结果。然而由于图像结构复杂，图像质量差异较大，再加上硬件条件的限制，迄今为止尚未出现能应用于临床实际的自动识别系统。 本文将对头影测量标志点的计算机