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编号:11507454
X线头影测量计算机自动识别系统与人工识别的比较
http://www.100md.com 2007年6月1日 《中国美容医学》 2007年第6期
X线头影测量计算机自动识别系统与人工识别的比较
X线头影测量计算机自动识别系统与人工识别的比较

     [摘要]目的:验证X线头影测量计算机自动识别系统的可靠性。方法:对10张X线头颅定位侧位片分别进行计算机自动识别和人工识别确定标志点,计算自动识别和人工识别与人工测量均值之间的误差。结果:计算机自动识别系统识别的19个标志点中,有15个在X轴方向上与人工识别无明显差异,有17个在Y轴方向上与人工识别无明显差异。结论:该软件系统大部分标志点识别的准确性与人工识别类似。

    [关键词]头影测量;自动识别;比较

    [中图分类号]R783 [文献标识码]A [文章编号]1008-6455(2007)06-0826-03

    利用现代图像处理技术,开发建立了X线头影测量计算机自动识别系统,能够自动识别出19个头影测量标志点并生成坐标值,该系统的可靠性需要进行验证。可靠性包括准确性与可重复性两方面因素。由于计算机对同一张X线头颅定位片的同一个标志点进行重复识别时,坐标值都将是相同的。因此,只需要进行准确性的验证。本实验对计算机自动识别的标志点坐标值与人工识别的标志点坐标值进行了精确性的比较。
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    1 材料和方法

    1.1 材料

    1.1.1 选取10张口腔正畸患者的X线头颅定位侧位片作为实验图像,要求在X线放射计量上较合适,不出现明显曝光过量和不足的情况,并且无明显划痕和污迹。

    1.1.2 由第四军医大学口腔正畸教研室和计算机教研室研究开发的X线头影测量计算机自动识别系统。

    1.2 实验方法

    1.2.1 用自动识别系统对10张X线头颅定位侧位片进行识别,自动产生19个头影测量标志点的坐标值。

    1.2.2 由笔者在5个不同的时间内对10张X线头颅定位侧位片进行描图、人工识别定点(与计算机识别的19个标志点相同)。建立与自动识别系统相一致的平面直角坐标系,即以X线片的上缘为X轴,左侧边缘为Y轴,以X线片的左上角为坐标系的原点,并测量每个标志点在该坐标系内的坐标值。记录每次测量的数据,并计算19个点经过5次测量得到的均值。
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    1.2.3 分别计算自动识别10张X线头颅定位侧位片标志点和人工识别标志点与测量均值之间在X轴和Y轴方向的误差,并分别计算误差值的均值和标准差。对于每个标志点的准确性比较用t检验方法进行,采用的统计软件为第四军医大学统计教研室的Nosa软件。

    2 结果(见表1~2)

    点中有15个标志点的人工识别和自动识别的误差值之间没有统计学差异(P>0.05);而对于上齿槽座点(A点)、上中切牙点(UI点)、颏下点(Me点)和D点来说,两种识别方法的误差值有显著性差异(P<0.05),人工识别的误差值小于自动识别的误差值。

    在人工识别的各个标志点中,误差值最大的是软组织鼻根点(Ns点),误差值最小的是上中切牙点(UI点);在计算机自动识别的各个标志点中,误差值最大的是上中切牙点(UI点),误差值最小的是颏顶点(Gn点)。

    在Y轴方向上:从表2中可以看出,19个标志点中有17个标志点的人工识别和自动识别的误差值之间没有统计学差异(P>0.05);而对于上齿槽座点(A点)和上中切牙点(UI点)来说,两种识别方法的误差值有显著性差异(P<0.05),人工识别的误差值小于自动识别的误差值。
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    在人工识别的各个标志点中,误差值最大的是额前点(G点),误差值最小的是上中切牙点(UI点);在计算机自动识别的各个标志点中,误差值最大的是上中切牙点(UI点),误差值最小的是颏顶点(Gn点)。

    3 结论

    计算机自动识别系统软件进行自动识别标志点时,所识别的19个标志点中有15个在X轴方向上与人工识别标志点的准确性无明显差异;有17个标志点在Y轴方向上与人工识别标志点的准确性无明显差异。

    4 讨论

    近年来,计算机头影测量自动识别系统成为国内外学者的研究热点。Cohen首先介绍了自动提取X线头颅定位侧位片相关标志点的方法,成功获得了两个标志点Me点和S点,但是他的研究认为,计算机自动识别的准确性不及人工识别,尤其是在图像的质量较差时;Liu JK等对一张头颅定位侧位片进行了边缘提取,自动识别了13个头影测量标志点,13个标志点中有5个与人工识别的误差没有显著性差异,认为计算机自动识别的准确性仅限于特定的标志点;而Rudolph用空间光谱学方法对14张X线头颅定位侧位片进行了15个头影测量标志点的自动识别,并与人工识别相比较,除了蝶鞍点的准确性不及人工识别之外,其他14个标志点与人工识别没有显著性差异。
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    在本实验的计算机头影测量自动识别系统中,能够自动识别19个头影测量标志点,在X轴方向上有15个点与人工识别无显著差异,在Y轴方向上有17个点与人工识别无显著差异。其中在X轴和Y轴方向都存在明显差异的标志点是上中切牙点和上齿槽座点。在X轴方向上存在明显差异的标志点是颏下点和D点。

    在该软件系统中,上中切牙点的数学定义是上中切牙切缘的最前点,即区域曲线上横坐标X最大的点。但是在选择的X线头颅定位侧位片中,有些为前牙反牙合患者,这些患者的中切牙点并非是曲线的最前点。因此在X轴方向和Y轴方向都会出现较大的误差;对于上齿槽座点来说,该区域同时有软组织、骨和中切牙牙根的影像结构,互相重叠,结构比较复杂,该区域的灰度值差异不明显,因此计算机将“目标”从“背景”中分离出来比较困难,从而导致了误差的产生。然而,对于人工识别来说,可以凭借知识和经验来寻找正确的标志点,而不会受颅面部影像特征或影像的灰度值的影响,因此在上述两种情况中都不会出现明显的误差。

    在该软件系统中,D点的数学定义是:取下颌体部外侧轮廓曲线的最突点,下颌体部内侧轮廓曲线的最凹点,两者之间的中点就是D点。因此它的提取过程比较复杂,首先要分别确定硬组织外轮廓阈值和下颌体轮廓阈值,将两个轮廓曲线相结合才能确定D点的坐标值。下颌体内侧的轮廓曲线往往不规则,并非总是一个向内凹陷的半圆形,这就直接导致了D点在水平方向(即X轴方向)上的误差。
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    颏下点的定义是颏部最下点,其数学定义是颏部曲线上纵坐标Y最小的那一点。下颌体下缘的曲线比较平缓,或者由于拍摄X线片时头颅位置不同,计算机寻找曲线上纵坐标最小的点时,可能会引起水平方向上位置的误差。而人工识别颏下点时,仅仅在一定的小范围内来寻找曲线的最下点,因此误差较小。

    本软件系统中识别最准确的点是颏顶点。颏顶点在该系统中的数学定义是:在颏部的曲线上,与一条斜率为1的直线距离最近的点。对于计算机来说,这个定义简单而精确;而颏顶点在人工识别时的定义是:颏前点与颏下点骨连线之中点。需要依靠另外两个点来识别颏顶点,这就可能带来误差。

    在人工识别标志点时,X轴方向上误差最大的标志点是软组织鼻根点,其次为软组织颏下点;Y轴方向上误差最大的标志点是额前点,其次是软组织额前点。这几个标志点的性质类似,都是位于较平缓的曲线上,都是定义为曲线的极点,如最下点、最前点、最凹点。由于人类视觉的局限性,不可避免的产生误差。
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    在人工识别时,X轴和Y轴方向上误差最小的点都是上中切牙点。这与Rudolph的研究结果相同。上中切牙点是上颌中切牙切缘的顶点,影像清晰,区域确定而局限,因此人眼识别较容易实现。

    通过计算机头影测量自动识别系统自动识别标志点和人工识别标志点的比较,认为尽管该软件系统在某些特定的标志点识别上的准确性不足,但是大部分的标志点识别的准确性与人工识别相类似。人工识别标志点的误差来自于人类视觉的局限性,而计算机自动识别标志点的误差是由于复杂的颅面部影像结构以及不同错(牙/合)类型的颅面部形态变化引起。随着数字图像处理技术发展,已经出现了一种广义的人工智能模式识别方法,即人工神经网络系统田],认为可以实现特征空间的复杂的划分,并可能最终具有类似于人脑的模式识别能力。结合应用这种人工智能方法,我们认为,最终实现全自动的计算机头影测量分析系统是完全可行的,并将在各个学科的临床和科研工作中有着广泛的应用前景。, 百拇医药(何 艳 邵金陵 张 辉)