骨龄评估方法最新研究进展＊

宋淑华刘 坚翟波宇

(1.云南师范大学体育学院 昆明 650222)

骨龄评估方法最新研究进展＊

宋淑华1刘 坚1翟波宇1

(1.云南师范大学体育学院 昆明 650222)

骨龄是衡量少年儿童骨骼发育程度的重要解剖生理指标,在医学和体育领域有广泛应用。对目前常用的各种骨龄评估方法(图谱法、计分法、自动评判系统)进行比较分析,为更有效地促进骨龄评价的科学性和便捷性提供参考。

骨龄;生长评价;方法;进展

骨龄是衡量少年儿童骨骼发育程度的数据指标,在医学和体育领域有广泛应用。医学上,常用骨龄数据评价少年儿童的发育程度。另外,骨龄数据还可帮助诊断一些疾病和预测少年儿童以后的发育状况,如预测成人后的身高;在体育领域,骨龄则主要用于运动员的选材和确定比赛选手的年龄分组等,对于运动员公平竞赛具有重要的参考价值[1～5]。

1 国际和国内骨龄评价方法

目前骨龄评价方法主要有图谱法和记分法。针对中国青少年儿童的发育状况,我国于1992年颁布了骨龄评价标准——“中国人手腕骨发育标准CHN法”。CHN法是目前我国统一的骨龄评定标准。骨龄评价工作主要是通过骨龄专家人工读片与人工计算来完成。所谓人工读片就是通过人工方式,将手骨骨骼按CHN法的等级描述进行分类,但这种方法一般比较难操作,因为CHN法描述很抽象,难以把握。通常的方法是通过将手骨X射线片与一套已知骨龄的骨龄标准片进行比较来得到骨龄数据。这些方法处理起来费时费力,且不可必免地造成一些误差。主要缺点有:一是重复性差,即同一评价人对同一受试者的多次评价以及不同评价人对同一受试者的评价结果存在较大差别;二是难以普及应用,评价人需经过长期的培训与经验积累,才能正确掌握与使用。因此,如何找出新的评价方法,尤其是实现评价的自动化,使骨龄评定达到简单、快速、准确、可重复性强的要求,也就成为国内外众多研究机构的研究重点。

2 骨龄自动评估系统

2.1 国外研究概况

随着骨骼X线图像数字化处理技术和计算机硬件设备的发展,骨龄自动评估系统的研究近年有了迅猛发展,尤其是欧美国家开发出了大量的计算机辅助评估系统,但基本上都属于计算机辅助设计系统——人工标记出骨块区域,再进行训练和分类[6～9]。值得关注的是2007年 Gertych[10]对于辅助系统的研究。该研究包括两个部分。一是建立数据库,该数据库收集了符合正态分布的1400个数字化左手X光照片,包括高加索、亚洲、非洲、美洲、西班牙的男性和女性,年龄范围从1岁～18岁;另一部分是基于数据库基础上的计算机辅助诊断模块(CAD)评测骨龄。骨骼特征提取主要来源于7个兴趣区域(ROIs)——腕骨区域和指骨的6个区域。在骨龄自动识别系统方面,2007年Hsieh[11]提出一种新型的骨龄自动识别系统,该系统是在指骨几何学特征和腕骨的模糊信息基础上建立的。这是因为9岁前采用腕骨特征能有效减少分类错误;同时,10岁儿童的腕骨特征对骨龄的影响变得更小。另一方面,10岁至成年阶段的指骨特征对骨成熟度评判是非常重要的一个参数。

2.2 国内研究概况

国内关于骨龄数字化处理技术的研究起源于20世纪90年代,且较多研究关注软件开发,而对硬件的研究相对较少。软件方面的开发研究主要集中在计算机辅助评测系统和自动评价系统。1998年,第四军医大学[12]研制出计算机辅助评价系统,通过高清晰度扫描仪将X线图片扫描到计算机里,然后将标准样片自动显示扫描X线片旁边,医生就能很方便将其与标准的X线样片进行比较,判断出发育等级,最后计算机根据医生评价的等级,自动查表给出总分。但是这些工作并没有完成自动评价,仅仅是提供了自动查表和计算的功能,避免了繁琐的翻阅手册的过程、因为疲劳而引起的计算错误以及计算查表的漫长时间,很难提高骨龄计算的速度和准确性。1999年,上海第二医科大学瑞金医院放射科谢吉等[13]把中国人手腕骨发育标准CHN骨龄评估法计算机化,并对39名2～17岁儿童的546块手腕骨X线片进行计算机辅助骨龄评估,发现不论是分级一致性,还是评估骨发育分级所需时间,计算机法明显优于人工评估法。2000年,第四军医大学在1998年罗家燕开发的辅助系统的基础上,进一步增强功能,先对某些不清晰的图像进行伪彩色增强,再对图像进行二值化,通过与知识库中的信息比较相似度得出骨块的发育等级。最后,根据采用CHN法计算得分,最终得到骨龄值;该系统的应用范围主要为7、8岁以下年龄的儿童。同年,武汉市公安局[14]也开发了“未成年人骨龄鉴定工具软件”,极大地推进了基层法医工作者的工作效率。值得一提的是,2006年广西壮族自治区人民医院刘裕恒等[15]依托上海惠诚咨询有限公司开发的智能化“中国儿童青少年骨龄测评系统”,该系统采纳了国内从事内分泌、儿童保健及放射科专家的意见,采用叶义言1994年出版的《儿童青少年骨龄的评分法图谱及应用》中的叶氏 TW2骨龄评分法,随机抽取50份手腕骨龄X光照片,运用该软件与人工骨龄评估法进行骨发育分级一致性与所用时间进行比较。结果表明,该骨龄测评系统骨发育分级一致性明显高于人工法(P<0.001),测评速度快。但该系统仍然属于计算机辅助评判,未完全实现自动化,且参考标准为1994年所制定,因此导致软件开发相对滞后,有待更新。由此可以看出,计算机辅助骨龄评测系统是将待测儿童各骨指标发育分期及性别等代码输入计算机,由计算机自动查表给出总分及骨龄;同时增加图像显示板块,将X线片输入计算机与标准图谱同时显示,方便比较、判断发育等级。该系统虽然很好地提高了评测的速度和准确性,但骨发育分期仍需人工判定,未实现完全自动化。

骨龄自动评价系统主要是实现骨图像自动识别,通过对图像的预处理、骨块的分割、特征提取,最后将提取的特征与数据库进行比较分析,计算骨龄。通过建立各骨发育期图像的数字化标准,分析时按数字信息分为连续的分期,得出的分期结论更为精确。该系统设计复杂、技术难度大,目前还没有实现骨龄评测完全智能化。国内研究主要有:1995年,湖南大学张大方等[16]在 TW2法基础上,探讨了一个基于模糊聚类分析法及句法结构识别法的骨龄自动识别系统,在提取手腕部骨图像时采用了数学形态校正法、区域凹向滤波法、非线性对比度补偿法,但发现其“模糊分类法”尚需改进。2001年,台湾国立清华大学[17]开发出了自动评价系统,但仅适合于7岁以下的儿童。2003年,北京工业大学王珂等[18]基于“中国人手腕骨发育标准CHN法”的骨龄自动评价方法,包括手腕骨x射线图像中骨骼边缘的自动提取和骨骼成熟度的自动分级,应用活动形状模型(ASM),改善了边缘检测的效果;通过考察一系列形状几何信息并结合灰度信息,将CHN标准中有关的文字描述转化为数字特征,采取多层次分步骤的方法用于最终的骨龄自动评价。实验表明骨龄评价的正确率和稳定性有了提高。对该方法进行分析,发现误差的来源主要是在某些手骨X射线图像上对个别骨骼的边缘检测不准确,这主要是因为图像的质量和噪音对搜索过程中标定点或目标点的灰度特征的干扰引起的。北京工业大学胡永利[19]等学者采用活动形状模型(ASM)检测骨骼边缘效果,采用多层次、分步骤的方法用于最终的骨龄自动评价。结果表明方法合理且简单实用,效果理想。此外,沈阳师范大学李忠海教授[20]在CHN法基础上,利用计算机技术重点解决了骨骼位置的标定和特征提取等问题,运用感光度修正,特征的模糊推理和图像处理的边缘检测等手段,实现了骨骼特征的提取和识别方法,设计出一种自动识别骨龄特征的骨龄计算方法。2004年,沈阳师范大学李孝诚等[21]提出了一种基于数学插值算法的新方法——“连续性骨龄算法”,首先采用插值法将中国人骨成熟度评价标准连续化,然后应用MATLAB语言实现算法。结果表明,该算法有利于提高骨龄的计算精度和速度,减少人为评价误差对骨成熟度评价结果的影响、对促进骨龄自动评价系统的实现具有很大的推动作用。河北工业大学孙飞[22]在导师何文杰教授的指导下提出了一种新的图像恢复的方法:利用傅立叶变换理论及光学系统理论,通过对数学、光学及数字图像处理等学科的结合,建立了新的图像恢复模型,使得x光片的数字化成像的清晰度大大提高,基本实现了x光片的无胶片化。2005年,昆明理工大学洪初阳[23]、汪虹[24]和李绍彬[25]等在导师李一民教授的指导下分别完成了硕士学位论文“骨龄识别系统中的定位问题与挠骨识别研究”、“骨龄识别系统中对手腕特征骨轮廓提取方法的研究”和“小波分析在骨龄评价系统中的应用”。在辅助骨龄评定的领域内作了有益的理论探讨和方法的研究,有很大的实用价值,为进一步完善系统奠定了稳固的基础。2006年汪浩[26]等研制开发了少儿运动员骨龄判定自动生成系统,解决了运动员骨龄判定及管理问题,但并没有开发运动员骨龄特征自动识别算法设计系统。

由前可知,骨龄数字化评判系统优点主要表现在:(1)提供骨龄判定中计算的方便,使判定周期大大缩短,节省大量时间;(2)将人工计算不可避免的误差降低到最小;(3)为参赛少儿运动员选择最佳注册时间提供更全面的参考依据;(4)可改善各省、市、县体育局及各级体校运动员管理中存在的问题,实现正规、高效地处理运动员骨龄管理中的各项事务。

3 总结

综上所述,尽管许多学者致力于骨龄数字化成像系统的硬件和软件开发,但当前骨龄自动评价系统面临三个挑战:一是硬件设备的进一步完善;二是以往直观的图像,如何准确地用计算机语言来表达;三是将等级描述翻译成计算机化的等级表达之后,如何精确地进行骨块提取。这些问题都将是学者未来的研究方向。

1 林虹.骨龄在业余体校选材中作展.青海体育科技,2005,35(1):17-18

2 张祖焕,俞世军.论骨龄在少年男子标枪运动员选材中的应用.浙江体育科学.2002,24(2):14-15,32

3 罗智勇,莫少强.广西12～13岁骨龄女子短跑运动员选材现状分析.中国体育科技.2002,38(11):24-25,30 4 李古强,郭成吉.骨龄评估及其与运动的相关性.中国组织工程研究与临床康复.2007,11(45):9182-9185

5 陈行刚,高云鹏.骨龄在青少年篮球运动员选材中的相关因素分析.中国校外教育.理论.2007,6:94

6 Tanner JM,Gibbons RD.Automatic bone age measurement using computerized image analysis.J Pediatr Endocrinol.1994,7(2):141-5

7 Zhang A,Gertych A,Liu BJ.Automatic bone age assessment for young children from newborn to 7-year-old using carpal bones.Comput Med Imaging Graph.2007,31(4-5):299-310

8 PietkaE,Pospiech-Kurkowska S,Gertych A,et,al.Integration of computer assisted bone age assessment with clinical PACS.Comput Med Imaging Graph.2003,27(2-3):217-28

9 Pietka E,Gertych A,Pospiecha Euro Kurkowska S,et.al.Computer-assisted bone age assessment:graphical user interface for image processing and comparison.J Digit Imaging.2004,17(3):175-88

10 Gertych A,Zhang A,Sayre J,et,al.Bone age assessment of children using a digital hand atlas.Comput Med ImagingGraph.2007,31(4-5):322-31

11 Hsieh CW,Jong TL,Tiu CM.Bone age estimation based on phalanx information with fuzzy constrain of carpals.Med Biol Eng Comput.2007,45(3):283-95

12 罗家燕,卢瑞祥,林珠等.计算机化骨龄评价系统的研制.第四军医大学学报,1998,19(1):115-116

13 谢吉,何国祥.计算机辅助评估骨龄(中国人手腕骨发育标准CHN法的计算机化).实用放射学杂志.1999,15(12):717-719

14 吴斌,崔永山.“未成年人骨龄鉴定工具软件”介绍.刑事技术.2002,2:34-35

15 刘裕恒,吴大哲,戴艺.中国儿童青少年骨龄测评系统的临床应用.华夏医学.2006,19(3):506-507

16 张大方,叶义言.骨龄X片自动识别系统的研究与设计.电脑与信息技术.1995,3(5):2-7

17 Fan BC,Hsieh CW,Jong TL,et,al.Automatic bone age estimation based on carpal-bone image--a preliminary report.Zhonghua Yi Xue Za Zhi(Taipei).2001,64(4):203-8

18 王珂,王巍,尹宝才.基于CHN的骨龄自动评价方法研究.计算机研究与发展.2003,40(7):1049-1056

19 胡永利,王巍,尹宝才.基于ASM模型的骨龄评价系统研究.中国图象图形学报.2003,8(1):33-40

20 李忠海,王凡.骨龄特征自动识别算法及系统设计.沈阳师范大学学报(自然科学版).2003,21(3):166-168

21 李孝诚.李忠海,刘兆丽.一种连续性骨龄算法设计.沈阳师范大学学报(自然科学版).2004,22(4):252-255

22 孙飞.数字化图像恢复在无胶片化骨龄评价系统中的应用.河北工业大学硕士学位论文.2004

23 洪初阳.骨龄识别系统中的定位问题与挠骨识别研究.昆明理工大学硕士学位论文.2005

24 汪虹.骨龄识别系统中对手腕特征骨轮廓提取方法的研究.昆明理工大学硕士学位论文.2005

25 李绍彬.小波分析在骨龄评价系统中的应用.昆明理工大学硕士学位论文.2005

26 汪浩,林裕开,谭华昌.少儿运动员骨龄判定自动生成系统的研制.惠州学院学报(自然科学版).2006,26(6):66-69

Newest Research Progress on Bone Age Assessment

SONG Shuhua,et al.
(School of Physical Education YunNan Normal University,Kunming)

Bone age is an important anatomy physiological index to reflecting children’s growth and maturity,so applied in medical science and exercise field extensively.The paper compared and analyzed the development of the assessment methods of bone age in these years,including mapping,count scores,automatic judgment system,for providing reference on promoting science and convenience of bone age assessment.

bone age;growth assessment;method;development

云南省科技厅社会发展基础研究基金资助课题,编号:20082C041M。

宋淑华(1971—),女,河北人,博士,讲师,主要从事全民健身方面的研究。