Automatické určení geometrie horního femuru z digitálních snímků

Abstract

Minerální hustota kostí měřená pomocí duální rentgenové densitometrie je hlavnímukazatelem rizika zlomenin v proximální části femuru. Ukazuje se však, že společnévyhodnocení minerální hustoty kostí a vlastní geometrie kosti ještě dále zvyšuje přesnost předpovědi. Úkolem práce bylo vyvinout a otestovat algoritmus v softwaru MATLAB, který by automaticky zpracovával radiografické snímky. Pro geometrické vyhodnocování a rozměřování parametrů byla použita detekce hran. Výsledný program načte radiografický snímek a s uživatelsky nastavitelným rozlišením vyhledá hrany kosti. Po automatickém určení počátečních bodů pak program rozměří všechny požadované parametry. Ačkoliv z důvodu možných nepřesností, způsobených nízkou kvalitou snímků, je nutné výsledek překontrolovat a schválit, jsou vyvinuté algoritmy aplikovatelné i v plně automatických systémech. Doporučení pro takovou aplikaci jsou uvedena v diskuzi.

Bone mineral density (BMD) measured by dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) is the main determinant of clinical evaluation of hip fracture risk. However, it has been shown that BMD is not the only predictive factor for hip fractures and that adding the bone geometry to determination is improving the prediction. The aim of this Bachelor's thesis was to develop and test an automatic MATLAB- based method to measure upper femur geometry from digital anteroposterior radiographicimages, taken by plain X-ray machine. For determination of the bone geometry edge detection was used to find and circumscribe the bone, find the proportions on the bone and measure the desired parameters. The final program is able to read X-ray images, find and draw the edges with different resolution set by the user. After automatic determination of the start points it is able to measure all the parameters of the bone geometry without any manual work. Although there are some uncertainties in the automatic measurement and the program can not work without supervision, the algorithms explained in the thesis are applicable and a more complex solution, described in discussion, could make this solution suitable for medical use.