An automated segmentation and features extraction from hand radiographs

• Autorzy: Gertych A. , Piętka E.
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

An improved and fully automated image segmentation method applied to radiological regions of interests is described. Pre-processed and filtered regions of interests are subjected to a segmentation function with hierarchical multigrid approach. This approach uses the Gibbs random fields method and estimation of intensity functions to separate the bony structure, soft tissue, and cartilage if any. The segmentation is performed by a maximization of the a posteriori probability density function. A known segmentation procedure is improved by implementing an adaptive method of a noise estimation and modeling of pixels interactions coefficient based on a global contrast of input image. These values do not depend on the segmentation algorithm and are not estimated during the segmentation process. Segmented regions are subjected to extraction features, which reflect the size and shape of epiphysis. The algorithm was tested on 264 regions of interest for boys population between 0 to 14 years of age.

PL

W pracy opisano ulepszoną I w pełni zautomatyzowaną metodę segmentacji obrazów zastosowaną do radiologicznych zdjęć nadgarstka. Wstępnie przetworzone i przefiltrowane regiony zainteresowań są poddawane procedurze segmentacji z wykorzystaniem techniki zmiany rozdzielczości obrazu. W procesie segmentacji w celu rozdzielenia tkanek miękkiej, kostnej oraz chrzęstnej zastosowano teorię pól losowych Gibbsa oraz estymację funkcji intensywności obrazu. Segmentacja dokonuje się przez maksymalizację funkcji gęstości prawdopodobieństwa a posteriori. Opracowana na podstawie literatury metoda segmentacji jest ulepszona o implementację adaptacyjnej metody estymacji zakłóceń oraz modelowania współczynnika interakcji pomiędzy sąsiadującymi pikselami obrazu w oparciu o globalny kontrast w analizowanym obrazie. Wartości te nie zależą od algorytmu segmentacji i nie są szacowane podczas procesu segmentacji. Wysegmentowane obszary poddawane są procesowi ekstrakcji cech, które odzwierciedlają wielkość i kształt nasady. Algorytm przetestowano na 264 przypadkach w populacji chłopców w wieku od 0 do 14 lat.

Słowa kluczowe

EN

image segmentation; features extraction; bone age assessment

• Wydawca: Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Polskiej Akademii Nauk
• Czasopismo: Archiwum Informatyki Teoretycznej i Stosowanej
• Rocznik: 2003
• Tom: T. 15, z. 3
• Strony: 223--234
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., rys.

Twórcy

autor

Gertych A.

• Silesian University of Technology, Institute of Electronics, Departament of Biomedical Engineering, Akademicka 16, 44-101, Gliwice, Poland

autor

Piętka E.

• Silesian University of Technology, Institute of Electronics, Departament of Biomedical Engineering, Akademicka 16, 44-101, Gliwice, Poland

Bibliografia

• [1]. W.W. Greulich, S.I. Pyle, Radiographic Allas of Skeletal Development of Hand Wrist. Stanford CA. Stanford University Press. 2-nd ed. 1971,
• [2] . J.M. Tanner, R.H. Whitehouse. Assessment of Skeletal Maturity and Prediction of Adult Height (TW2 Method), Academic Press, London, 1975,
• 13]. J.M. Tanner, R.D. Gibbons, Automatic bone age measurement using computerized image analysis, J.Ped.Endocrinology. 1994. vol 7. 141-145,
• [4] . E. Piętka, L. Kaabi. ML. Kuo, H.K. Huang, Feature extraction in carpal-bone analysis, IEEE Trans.Med. Imag. 1993, Vol 12,44-49,
• [5] , E. Piętka, M.F. McNitt-Gray, H.K. Huang, Computer-assisted phalangeal analysis in skeletal age assessment. IEEE, Trans. Med. Img. 1991, Vol 10, 616-620.
• [6] , A. Gcrtych, E. Piętka. F. Cao. H.K. Huang, Computer Assisted Bone Age Assessment: Region of Interest Segmentation, Proceedings of International Conference Symbiosis 2001, Szczyrk 2001, 67-71.
• [7] . S. Wastl, H. Dickhaus, Computerized classification of maturity stages of hand bones of children and juveniles. 18th Annual Int. Conf. of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. 4.5.3: Image Pattern Analysis I, Amsterdam 1996. 155-1156
• [8] , E. Piętka, A. Gertych, S. Pośpiech-Kurkowska. F. Cao. H.K. Huang. V. Gilsanz. Computer Assisted Atlas Matching Assessment of Skeletal Maturity, RSNA 2001 Chicago, Supplement to Radiology, Nov. 2001. Vol. 221 (P). 727,
• [9] , E. Piętka, A. Gertych. S. Pośpiech, U.K. Huang. F. Cao, Computer assisted bone age assessment: Image preprocessing and ROI extraction. IEEE Trans. Med. Img. Vol. 20 No. 8 Aug. 2001. 715-729,
• [10] . E. Piętka, S. Pośpiech-Kurkowska, A. Gertych, H.K. Huang, F. Cao, V. Gilsanz, Computerized Approach to the extraction of epiphyseal regions in hand radiographs. Journal of Digital Imaging. Vol. 14, No. 4.2001.
• [11] . A.T. Al-Taani, I. Ricketts, W.Cairns, Classification of Hand Bones for bone age Assessment, Pro¬ceedings of the 3rd IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems October 1996, Greece, (ICECS '96), Vol. 2, 1088-1091,
• [12] , S. Pośpiech-Kurkowska, E. Pietka, F.Cao, H.K. Huang, Fuzzy System for the estimation of bone age from wavelet features. Analysis of Biomedical Signals and Images, Proceedings of Biosignal International Conference, June, 2002. Brno, Czech Republic 2002, 441-443.
• [13] . T. Pappas, An adaptive segmentation algorithm for image segmentation, IEEE Trans. Signal Proc. Vol. 40 No.4, April 1992. 901-914,
• [14] . J-S. Lim, Two-dimensional Signal & image processing, Englewood Cliffs NJ, Prcntice-Hall, Inc. 1990.
• [15] . J.S. Lee. Refined filtering of image noise using local statistics, Computer Vision Graphics and Image Processing, Vol. 15, 1981, 380-389.
• [16] . J. Immerkaer. Fast Noise Variance Estimation, Computer Vision and Image Understanding, Vol. 64, No. 2. September 1996. 300-302,
• [17] . E. Piętka, Image processing in picture archiving and communication systems, Habilitation Thesis, Katowice 1995, Poland,
• [18] . W.K. Pratt. Digital Image Processing, Second Edition, John Willey and Sons Inc. New York, Chichester. Brisbane Toronto, Singapore, 2000.