• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文OA文献 >Automatic Recognition of Bone for X-Ray Bone Densitometry
【2h】

Automatic Recognition of Bone for X-Ray Bone Densitometry

机译：X射线骨密度测定法的骨自动识别

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务，本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文，但由于OA文献来源多样且变更频繁，仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况，如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

We described a method for automatically identifying and separating pixels representing bone from those representing soft tissue in a dual- energy point-scanned projection radiograph of the abdomen. In order to achieve stable quantitative measurement of projected bone mineral density, a calibration using sample bone in regions containing only soft tissue must be performed. In addition, the projected area of bone must be measured. We show that, using an image with a realistically low noise, the histogram of pixel values exhibits a well-defined peak corresponding to the soft tissue region. A threshold at a fixed multiple of the calibration segment value readily separates bone from soft tissue in a wide variety of patient studies. Our technique, which is employed in the Hologic QDR-1000 Bone Densitometer, is rapid, robust, and significantly simpler than a conventional artificial intelligence approach using edge-detection to define objects and expert systems to recognize them.
机译：我们描述了一种在腹部的双能点扫描投影射线照相中自动识别和分离代表骨骼的像素与代表软组织的像素的方法。为了实现对预计的骨矿物质密度的稳定定量测量，必须在仅包含软组织的区域中使用样本骨骼进行校准。另外，必须测量骨骼的投影面积。我们表明，使用噪声极低的图像，像素值的直方图会显示一个与软组织区域相对应的明确定义的峰。在各种患者研究中，固定段校准值的倍数处的阈值很容易使骨骼与软组织分离。 Hologic QDR-1000骨密度仪中采用的我们的技术比使用边缘检测来定义对象和识别对象的专家系统的传统人工智能方法更为快速，强大和简单。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号