Abstract Boundary extraktion av karpal ben bilder är en kritisk funktion av den automatiska ben ålder bedömningssystemet, eftersom kontrasten mellan benig struktur och mjuk vävnad är mycket dålig. I detta papper presenterar vi en kant efter teknik för gränsextraktion i karpal ben bilder och tillämpa den för att bedöma benåldern hos små barn. Vår föreslagna teknik kan upptäcka gränserna för karpalben i röntgenbilder genom att använda informationen från vektorbildmodellen och kantkartan. Analys av karpalbenen kan avslöja viktig information för bedömning av benålder. Fem egenskaper för bedömning av benålder beräknas från gränsextraktionsresultatet för varje karpalben. Alla funktioner tas som ingång i den stödvektor regression (SVR) som bedömer benåldern. Vi jämför SVR med neurala nätet regression (NNR). Vi använder 180 bilder av karpalben från en digital hand atlas för att bedöma benåldern hos små barn från 0 till 6 år. Leave-one-out korsvalidering används för att testa teknikens effektivitet. De kunniga radiologernas åsikter i atlaserna används som grund för bedömningen av benåldern. SVR kan ge mer exakta resultat för bedömning av benålder än NNR. De experimentella resultaten från SVR är mycket nära benålderns bedömning av skickliga radiologer.
Somkantha m.fl. REF upptäcker gränser för karpalben och extraherar 5 funktioner från dem.
Bone Age Assessment in Young Children Using Automatic Carpal Bone Feature Extraction and Support Vector Regression
{'venue': 'Journal of Digital Imaging', 'journal': 'Journal of Digital Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}