6、基于深度学习的骨龄测量与图像信号处理

基于深度学习的骨龄测量与图像信号处理

1. 引言

骨龄测量是医学图像处理（MIP）技术的一个重要指标。MIP 是一门跨学科的学科，涉及软件工程、数据设计、计算机科学、信息工程、材料科学、算术、医学和电气工程等多个领域。其主要目的是从临床数据和图像中提取关键信息和隐藏知识，用于生物医学分析和临床诊断。

骨龄测量对于评估一个人的实际年龄至关重要。传统上，医生通过对比手腕或牙齿的X光图像与标准图谱来估计骨龄，但这种手动方法容易受到观察者主观因素的影响，且耗时较长。近年来，随着移民问题的加剧，许多人没有年龄证明文件，准确测量骨龄变得尤为重要。因此，开发一种基于牙科X光图像的自动骨龄测量模型具有重要的现实意义。

2. 问题陈述

在牙科年龄测量中，医生通常使用牙测量学来研究牙齿的大小和结构。目前，通过牙齿估计年龄的研究相对较少，而骨龄测量在法医学和临床牙科中具有重要的法律和实际应用价值。

然而，现有的计算机化骨龄测量方法存在精度限制，特别是在牙科年龄估计技术中，由于图像分析和处理技术的局限，难以达到±1年的精度。因此，需要一种更准确的自动模型来解决这些问题。

3. 文献综述

以往的骨龄测量研究主要基于左手X光图像的骨骼成熟度估计，但这种方法存在一些骨头移位和重叠的问题。相比之下，牙科全景图像是更理想的骨龄估计来源。

以下是不同研究使用图像处理和人工智能技术进行骨龄测量的总结：
| 作者 | 年份 | 国家 | 牙科X光 | 技术方法 | 精度结果与局限性 |
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