一种骨龄自动分析评估装置的研制

罗伟，李孟雄，云 鹏，肖 虎

荆州市第一人民医院，荆州市，434000

一种骨龄自动分析评估装置的研制

【作 者】罗伟，李孟雄，云 鹏，肖 虎

荆州市第一人民医院，荆州市，434000

目的 设计一种骨龄片分析处理的装置，可计算出患者预期身高和鉴定其生长发育水平。 方法 选取本院100例6-13岁儿童的DR骨龄片，利用半拉格朗日算法对骨龄片的目标兴趣区（ROI）进行图像分析，对比2名小儿内分泌专家（A、B）采用TW3法人工判读骨龄（两种方法均检测2次），并报告结果。 结果 骨龄评价的过程中，预测骨龄的误差缩小到0.12岁。 结论 装置可快速计算出患者预期身高和鉴定其生长发育水平，提高了骨龄评测速度和准确度，特别是在医疗条件较差的农村和偏远地区也可以进行。

骨龄；智能评估；DR；PACS

0 引言

随着我国社会的高速发展和人民生活水平的提高，儿童的生长发育情况越来越受到家长的关注。而骨龄是反映个体的发育水平和成熟程度的一个重要指标，医生可以通过掌握评测骨龄的方法，为生长发育异常的患者找到最佳治疗时机[1-7]。然而，骨龄鉴定虽已在临床广泛应用，但评价暂无统一标准，造成骨龄评价结果存在一定差异。因此，本文研制出了一套骨龄评测生长发育异常人群的方法和评估检测装置。该装置能由专门的数据通讯端口从放射科PACS系统中的DR数据中提取拍片数据结果为患者评测骨龄，在骨龄分析装置中自动生成检查报告，还给出治疗建议套餐，为每一个患者量身打造诊疗方案。

1 骨龄分析装置的设计思路

骨龄通常是指骨骼测定年龄。人的生长发育可用两个“年龄”来表示，即生活年龄(日历年龄)和生物年龄(骨龄)[1-2]。传统骨龄评定方法是由具备读片知识的专业医师进行，可能会因为人为原因造成评价结果出现差异。而通过本文研发的骨龄自动分析评估装置，就可以实现自动分析阅片。骨龄评测方法采用TW2法/TW3法、CHN法，借助于骨骼在X光摄像中的特定图像，利用计算机图形学和半拉格朗日算法图像分析骨龄，完成了骨龄评测的方法优化，快速准确地进行计算机辅助骨龄评估。从评价本身的需求出发，采用微机式医疗仪器设计的理念，实现分析的自动化。对骨龄分析装置从软、硬件两个方面进行设计。

2 骨龄评估装置的设计方法

2.1 骨龄评估装置的设计

标准骨龄片的预采集 拍摄时，采用自制的手掌坐标定位膜，让受检者左手五指自然张开，手心向下，中指与前臂保持中一条直线，保证拍摄平片参照系精准。定位膜如图1所示。

数据的采集途径 主要是通过计算机网络将病人信息传送到检测设备，如果是从外院带来的骨龄片，就选择扫描骨龄片传输到系统主机中；如果是通过直

接数字化X射线摄影系统采集的DICOM数据[5-6]，由接口转换器将数据接收，经过网络接入，读取医院信息管理系统中的患者数据，传输到系统主机中。最后完成骨龄系统的数据预处理和自动分析骨龄的评估结果。预测患者的骨龄，显示在液晶显示屏上，并将医院的实验室报告系统、医院信息管理系统需要的相关信息集合在一起，分析得出一个病人检查结果。结果可通过打印机输出。

按照青少年人群的生长发育特点，采用直接数字化X射线摄影系统（DR）拍片、骨龄评测、计算机图形学分析、骨龄图谱对照、优化最佳算法讨论等环节使得骨龄评测标准化、科学化结合临床医生实际工作需要，对诊断生长发育异常人群，进行数据汇总采集。其整体设计框图如图2所示。

图1 手掌定位膜Fig.1 Palm positioning fi lm

图2 骨龄分析装置整体设计框图Fig.2 Block diagram of the overall design of skeletal age analysis apparatus

2.2 装置构成

骨龄评估装置主要由7部分组成。包括专业的液晶显示屏、胶片扫描仪、骨龄分析主机、打印机、DICOM接口转换器和操作台，该装置在操作台的下部装有打印机，打印机的上方安装了骨龄分析主机，操作台的顶部中间装有显示屏，显示屏的一侧装有胶片扫描仪，显示屏的另一侧装有接口转换器，接口转换器用数据线与网络接入端相连接，骨龄分析主机用数据线分别于显示屏、胶片扫描仪、打印机相连接。骨龄分析装置示意图见图3。

2.3 系统软件

骨龄分析装置的系统软件中，集成了TW2/TW3法、CHN法的按照(0.5～18)岁儿童及青少年骨龄标准评定图谱[6]，建立了大标本量的骨龄对照图像标本库，系统可以自动比照骨龄片。在软件中集成了大量的内分泌学科的计算方法和测算公式。例如：TW3女孩初潮法计算公式：初潮年龄＝12.6-0.68×x（骨龄岁数-年龄岁数）±0.625岁。通过系统的计算生成成年身高的预测和女孩初潮时间预测。

骨龄分析装置最终生成一份综合评估报告。 在装置的控制和分析平台中程序生成诊疗套餐，给出临床治疗建议。(1) 若患者评测骨龄较实际年龄提前，则建议患者查肾上腺皮质激素、性激素、子宫、附件或睾丸彩超、垂体MRI。若GnRH刺激试验阳性，则建议GnRH类似物治疗；若为肾上腺皮质增生症或肿瘤、垂体肿瘤、卵巢肿瘤，则建议手术治疗；若为单纯肥胖则建议患者饮食控制+运动治疗[3,5-9]。(2) 若患者评测骨龄较实际年龄延迟，则建议患者查生长激素、垂体MRI、甲状腺功能、性染色体等[13]。若生长激素激发试验提示生长激素缺乏，则建议重组人生长激素治疗：0.1 IU/kg.d；若性染色体提示为46，X，则建议重组人生长激素治疗及雌激素替代治疗；若为甲状腺功能低下，则建议甲状腺素替代治疗；若患者为巨人症，则建议神经外科行垂体瘤手术。(3) 若患者骨龄与实际年龄吻合，则建议患者医学观察(青春期前患者或身高超过P3患者)或重组人生长激素治疗(身高在P3以下)。

图3 骨龄分析装置示意图Fig.3 Schematic diagram of bone age analysis apparatus

3 临床效果观察

2012年1月1日至2013年4月1日于长江大学附属一医院门诊就诊的生长发育异常儿童100例，年龄3～13岁，其中男47例、女53例。其按性别和年龄段划分的样本分布情况见表1。

在同一天内用骨龄分析装置中的智能评测软件系统、人工判读2种方法同时评估骨龄。两种方法均进行2次，其中人工判读采用TW3法，盲法随机重复读

片。骨龄智能评测系统综合G-P图谱、TW3法、CHN法三种骨龄评价方法，利用计算机图形学和半拉格朗日算法对骨龄片的目标兴趣区（ROI）进行图像分析。ROI如图4所示。

表1 研究对象分布情况Tab.1 Study on distribution of object

图4 ROI区：1-13为RUS兴趣区，14-20为腕骨兴趣区Fig.4 Region of interest: 1～13 for RUS region, 14～20 for wrist region

统计学分析采用SPSS13.0软件处理，检验数据正态分布情况。正态分布的计量资料用均数±标准差(x±s)表示，非正态分布的指标取自然对数后进行统计，齐性检验后组间比较采用单因素方差分析，多组间两两比较，采用q检验；组内比较采用配对t检验，以P〈0.05为差异有统计学意义。

4 结果

不同判读者间评估骨龄的比较 A、B不同判读者间评估骨龄的不确定度有显著性差异(0.34岁比0.66岁，P〈0.05)，A、B专家间RUS(包括尺挠骨及掌指骨）骨龄在各年龄段均有显著性差异(P〈0.05)，且患儿年龄越小，差异越显著；而腕骨骨龄在各年龄段均无明显差异(P〉0.05)。

骨龄智能评测系统与人工判读骨龄的比较 骨龄智能评测系统的检测结果不确定度(0.12岁)显著低于人工判读的A、B专家(P〈0.05)，RUS骨龄与B专家人工判读在各年龄段均有显著性差异(P〈0.05)，腕骨骨龄无明显差异(P〉0.05)；与A专家的RUS骨龄、腕骨骨龄均无显著差异(P〉0.05)。预测骨龄的误差从0.5岁缩小到了0.12岁，见表2。

表2 骨龄智能评测系统与人工判读骨龄的对比表Tab.2 Comparison of bone age evaluation system and the artif i cial intelligent interpretation of bone age

5 结论

骨龄分析评估装置，通过微机式医疗设备的集成设计，使得骨龄片标准化及自动分析，快速计算出患者预期身高和鉴定其生长发育水平，提高了骨龄评测速度和准确度。可用作无法完成骨龄片的分析的农村和偏远地区。通过采用计算机处理的医疗仪器，自动分析骨龄片结果，有效地提高了计算效率和识别的精准度。为深入研究针对青少年发育异常人群的诊断和治疗方法提供基础。

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Design and Appliation of a Kind of Bone Age Automatic Analysis and Assessment Device

【 Writers 】Luo Wei, Li Mengxiong, Yun Peng, Xiao Hu
The First People's Hospital of Jingzhou City, Jingzhou, 434000

【 Abstract 】Objective The device of a bone age film of analysis and process was designed, can calculate the expected patient's height and identify growth level and development. Methods Select the DR bone age of 100 children of 6-13 years old, used semi Lagrange algorithm of target region of interest on bone age piece (ROI) for image analysis, compared with 2 pediatric endocrinologists (A, B) who used TW3 arti fi cial to judge bone age (two methods were detected 2 times), and report the results. Results Bone age assessment process, forecast error of bone age reduced to 0.12 years. Conclusions This device can quickly calculate the expected patient's height and identify his growth level, improve the speed and accuracy of bone age assessment, especially in the poor medical conditions in rural and remote areas.

bone age, intelligence assessment, DR,PACS

TP391.41

A

10.3969/j.issn.1671-7104.2014.04.009

2014-03-03

湖北省科技厅医疗卫生科技项目（HPK20100602）

罗伟，E-mail：luowei1949@gmail.com

李孟雄，教授，硕士生导师，院长，E-mail: 48364641@qq.com

1671-7104(2014)04-0264-03