怎么测骨龄
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骨骼年龄,简称骨龄,也就是骨骼的生长周期,许多人的生理年龄与骨骼年龄都存在着不同差异。
但骨骼年龄是无法用肉眼所能辨别的,只能用骨龄仪摄片来判断骨龄。一般手腕部最理想,这里集中了大量的长骨、短骨和圆骨,集中地反映了全身骨骼生长和成熟状况,且方法简便,结论准确。
骨龄评定方法简介
在我国骨龄评定是从1979年以后,随着运动员科学选材的逐步开展而引入体育界的.开始时是使用美国的G-P片法(Greulich—格罗伊里希,Pyle—派尔,美国斯坦福医科大学解剖学教授.他们从1931—1942年对1000多名美国上层富裕家庭的儿童连续观察各拍了2—21张X片,制定出了骨龄片标准图谱).用G—P标准片评定骨龄,是定性的方法,即对比几张标准片后,确定是什么年龄,由于要看一张片上的20多块骨头的发育程度,所以,缺乏经验的人会有一定的误差.
以后,又引进了英国的TW2法(Tanner-Whitehouse)他是以英国中层社会儿童为样本建立的骨龄评定法.要对20 块手腕骨的发育程度进行评定,然后用计分法计算出骨龄.是一种定量的方法.1985年中日两国协作开展青少年儿童体质研究时,即以此种方法评定东京,北京青少年儿童的骨龄.
1979年我国医学界李果珍教授根据1936名北京0—18岁儿童青少年的手部X片首次制定了中国人的骨龄百分计数法.
1987—88年我国国家体委组织了中国人的骨龄评定标准研究,在全国6大区各选一个市(哈尔滨,石家庄,西安,长沙,重庆,福州)共对2万多0—19岁的青少年儿童拍摄了手腕部骨龄片,在此基础上制订了《中国人手腕骨发育标准CHN法》.1992年被批准为中华人民共和国行业标准正式公布实施.
CHN法
手腕骨X片的拍摄:左手五指分开,手心向下紧贴X片盒,手伸直与前臂成一直线,X光镜头对准第三掌骨头,距手背约90厘米.X片除应包括全部手,腕骨外,还应包括桡骨远侧端3-4厘米(CHN法规定拍左手,美国曾研究过450人左,右手的骨龄,其中骨龄不一致的仅13人,占2.9%).
评定:CHN法共评定14块骨的发育程度.即:桡骨,1,3,5掌骨,1,3,5近节指骨,3,5中节指骨,1,3,5远节指骨,头状骨,钩骨.其中,桡骨分为10个等级,头状骨分为7个等级,其余12块骨都是分8等.每块骨的不同等级都有不同的得分,将14块骨的得分相加,再查表就可以评定出骨龄.现在,使用电脑评定软件,只需输入各骨的等级,电脑就会自动评定出骨龄.经过系统培训和反复练习,准确掌握区分各骨块等级的标准后,用CHN法评片的误差是不大的.
骨的发育过程简介:(以桡骨为例)
在新生儿时,骨骺部分还是软骨,以后随着年龄增大,开始出现骨化中心,骨化中心逐渐长大,发育到不同阶段,呈现不同的形状,最后,骨骺部分完全骨化,与骨干融合为一体.进行骨龄评定时,就把骨化中心发育成不同的形状作为划分骨发育等级的依据.
在骨化前,从X片上看到的骨骺部分是透明的.
一般的医院都可以吧,就是拍个左手的X光片呀,放射科医生都懂的。价格方面还不太详细。
希望以上资料对您有所帮助 祝好运 ^_^
希望能解决您的问题。
但骨骼年龄是无法用肉眼所能辨别的,只能用骨龄仪摄片来判断骨龄。一般手腕部最理想,这里集中了大量的长骨、短骨和圆骨,集中地反映了全身骨骼生长和成熟状况,且方法简便,结论准确。
骨龄评定方法简介
在我国骨龄评定是从1979年以后,随着运动员科学选材的逐步开展而引入体育界的.开始时是使用美国的G-P片法(Greulich—格罗伊里希,Pyle—派尔,美国斯坦福医科大学解剖学教授.他们从1931—1942年对1000多名美国上层富裕家庭的儿童连续观察各拍了2—21张X片,制定出了骨龄片标准图谱).用G—P标准片评定骨龄,是定性的方法,即对比几张标准片后,确定是什么年龄,由于要看一张片上的20多块骨头的发育程度,所以,缺乏经验的人会有一定的误差.
以后,又引进了英国的TW2法(Tanner-Whitehouse)他是以英国中层社会儿童为样本建立的骨龄评定法.要对20 块手腕骨的发育程度进行评定,然后用计分法计算出骨龄.是一种定量的方法.1985年中日两国协作开展青少年儿童体质研究时,即以此种方法评定东京,北京青少年儿童的骨龄.
1979年我国医学界李果珍教授根据1936名北京0—18岁儿童青少年的手部X片首次制定了中国人的骨龄百分计数法.
1987—88年我国国家体委组织了中国人的骨龄评定标准研究,在全国6大区各选一个市(哈尔滨,石家庄,西安,长沙,重庆,福州)共对2万多0—19岁的青少年儿童拍摄了手腕部骨龄片,在此基础上制订了《中国人手腕骨发育标准CHN法》.1992年被批准为中华人民共和国行业标准正式公布实施.
CHN法
手腕骨X片的拍摄:左手五指分开,手心向下紧贴X片盒,手伸直与前臂成一直线,X光镜头对准第三掌骨头,距手背约90厘米.X片除应包括全部手,腕骨外,还应包括桡骨远侧端3-4厘米(CHN法规定拍左手,美国曾研究过450人左,右手的骨龄,其中骨龄不一致的仅13人,占2.9%).
评定:CHN法共评定14块骨的发育程度.即:桡骨,1,3,5掌骨,1,3,5近节指骨,3,5中节指骨,1,3,5远节指骨,头状骨,钩骨.其中,桡骨分为10个等级,头状骨分为7个等级,其余12块骨都是分8等.每块骨的不同等级都有不同的得分,将14块骨的得分相加,再查表就可以评定出骨龄.现在,使用电脑评定软件,只需输入各骨的等级,电脑就会自动评定出骨龄.经过系统培训和反复练习,准确掌握区分各骨块等级的标准后,用CHN法评片的误差是不大的.
骨的发育过程简介:(以桡骨为例)
在新生儿时,骨骺部分还是软骨,以后随着年龄增大,开始出现骨化中心,骨化中心逐渐长大,发育到不同阶段,呈现不同的形状,最后,骨骺部分完全骨化,与骨干融合为一体.进行骨龄评定时,就把骨化中心发育成不同的形状作为划分骨发育等级的依据.
在骨化前,从X片上看到的骨骺部分是透明的.
一般的医院都可以吧,就是拍个左手的X光片呀,放射科医生都懂的。价格方面还不太详细。
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处理过程主要包括以下四个步骤:
1、
图像的预处理:对图像进行过滤,以便于提高图像识别的速度和识别的准确率。
图像预处理过程是对图像的一个过滤过程,要排除干扰保留需要处理的部分,并过滤掉不需要的部分。由于成像设备在读入手骨图像时会扩大取景范围,其中含很多无效的像素点,这会影响以后的处理,增加计算量。因此首先完成的是尽可能准确从读入图像中取出包含被测物体的图像部分。这个过程的主要难度在于判断图像是否属于需要保留的部分,且必需保证其准确性,否则将会对下一步图像分析和判断造成严重的影响。
这个过程主要是基于取阈值的方法,由于x光源是通过透镜聚焦得到的一束平行光,圆心部分光线较强,圆周部分光线较弱,甚至很弱,给我们判断阈值带来了很大的麻烦。解决方法是将圆划分成若干个同心圆,取不同圆弧上的阈值来过滤背景,从而得到了预处理后的图像。
在预处理过程中,我们还对图像的质量进行了判断,如判断图像是否过于模糊不清,图像的取景范围是否太偏,所要判断的骨骼是否取像完整等。
2、
图像的定位:确定判断骨龄的重要的骨骼的大致位置或范围。
因为影响骨骼发育的主要是指骨和指骨之间以及掌骨间的骨骺,例如挠骨骺、尺骨骺、掌骨骺、各个指骨骺等,因此判断被测人的骨龄主要是基于对手掌上的特定的骨骼的分析和判断,所以在图像预处理后的首要任务就是确定要分析的手骨的准确位置。
对于主要内容为指骨部分的图像,考虑到在x光片的图像中,每个手指骨骼位置的灰度总是相对于其他位置的颜色较暗,因此在经过加权平均和中值滤波平滑以后,得到几组颜色较暗的点(即灰度值)较小的波谷点的坐标数值,然后根据手指的形状,用直线或曲线方程拟合,使直线和曲线大致穿过每根手指的中心。
然后由于在每个手指中,指骨和指骨之间,也就是指骨骺所在的位置相对其他部分较亮,即灰度值较高,因此在拟合的直线或曲线上依次取其灰度值,平滑后找到数值较大的波峰点,作为几处指骨骺所在的位置。如果指骺点的数目不足,可以根据指节长度的大致比率由其他的指骺点位置算出漏取的指骺点的大致位置,经检验,其偏差不超过5%。
因此相对指骨骺的定位来说,掌骨及掌骨骨骺的定位具有更大困难。通过对大量图像的分析后,我们找到出其中的规律。我们根据占据图像下端主要部分的挠骨和尺骨可以确定要重点分析的挠骨骺和尺骨骺的上下和左右边缘,这样确定了挠骨骺和尺骨骺的位置及大致范围。根据各个指骨的拟合曲线的延长可以分别确定钩骨、头状骨和拇指掌骨骺的位置。然后在这些已知掌骨的中心位置向外在一定的角度范围内扩展,再确定三角骨、月骨、大小多角骨、舟骨等掌骨的位置。
3、
图像的特征分析:对已经定位的骨骼提取其各种形状特征。
根据图像分析的实际需要,我们提取的特征和分析的主要方面是这些骨骼的出现与否、相对大小和比率、形状、面积比较、愈合的程度等等。
首先对每个指骨骺进行分析。在确定其位置之后,首先通过放大的算法将原始图中较小的各个骨骺进行放大,对较倾斜的骨骼进行一定的旋转。然后在放大旋转后的图像中利用sobel边缘检测算子,将骨骺和骨干进行分离,算出骨骺和骨干的宽度比率,以及利用轮廓线追踪的算法,得到一些重点分析的指骨骨骺的形状轮廓数组数据。
对于掌骨部分的分析,我们主要是确定一些掌骨是否存在。然后对一些重点分析的掌骨区域进行分割放大后,得到其大小比率、轮廓形状等,将其与标准模板进行匹配,得到最接近的结果。对于骨龄偏大的掌骨图像,由于有的骨骼已经开始或完全愈合,这时就需要对愈合处的一些残留痕迹进行分析判断,从而得到准确的骨骼发育情况。
4、综合判断:根据各个骨骼的形状特征,综合判断出被测人的骨龄。
首先根据指骨骨骺的比率、愈合等情况确定被测人骨龄的大致范围。然后根据掌骨的情况进行综合判断。
大概要花几千元
1、
图像的预处理:对图像进行过滤,以便于提高图像识别的速度和识别的准确率。
图像预处理过程是对图像的一个过滤过程,要排除干扰保留需要处理的部分,并过滤掉不需要的部分。由于成像设备在读入手骨图像时会扩大取景范围,其中含很多无效的像素点,这会影响以后的处理,增加计算量。因此首先完成的是尽可能准确从读入图像中取出包含被测物体的图像部分。这个过程的主要难度在于判断图像是否属于需要保留的部分,且必需保证其准确性,否则将会对下一步图像分析和判断造成严重的影响。
这个过程主要是基于取阈值的方法,由于x光源是通过透镜聚焦得到的一束平行光,圆心部分光线较强,圆周部分光线较弱,甚至很弱,给我们判断阈值带来了很大的麻烦。解决方法是将圆划分成若干个同心圆,取不同圆弧上的阈值来过滤背景,从而得到了预处理后的图像。
在预处理过程中,我们还对图像的质量进行了判断,如判断图像是否过于模糊不清,图像的取景范围是否太偏,所要判断的骨骼是否取像完整等。
2、
图像的定位:确定判断骨龄的重要的骨骼的大致位置或范围。
因为影响骨骼发育的主要是指骨和指骨之间以及掌骨间的骨骺,例如挠骨骺、尺骨骺、掌骨骺、各个指骨骺等,因此判断被测人的骨龄主要是基于对手掌上的特定的骨骼的分析和判断,所以在图像预处理后的首要任务就是确定要分析的手骨的准确位置。
对于主要内容为指骨部分的图像,考虑到在x光片的图像中,每个手指骨骼位置的灰度总是相对于其他位置的颜色较暗,因此在经过加权平均和中值滤波平滑以后,得到几组颜色较暗的点(即灰度值)较小的波谷点的坐标数值,然后根据手指的形状,用直线或曲线方程拟合,使直线和曲线大致穿过每根手指的中心。
然后由于在每个手指中,指骨和指骨之间,也就是指骨骺所在的位置相对其他部分较亮,即灰度值较高,因此在拟合的直线或曲线上依次取其灰度值,平滑后找到数值较大的波峰点,作为几处指骨骺所在的位置。如果指骺点的数目不足,可以根据指节长度的大致比率由其他的指骺点位置算出漏取的指骺点的大致位置,经检验,其偏差不超过5%。
因此相对指骨骺的定位来说,掌骨及掌骨骨骺的定位具有更大困难。通过对大量图像的分析后,我们找到出其中的规律。我们根据占据图像下端主要部分的挠骨和尺骨可以确定要重点分析的挠骨骺和尺骨骺的上下和左右边缘,这样确定了挠骨骺和尺骨骺的位置及大致范围。根据各个指骨的拟合曲线的延长可以分别确定钩骨、头状骨和拇指掌骨骺的位置。然后在这些已知掌骨的中心位置向外在一定的角度范围内扩展,再确定三角骨、月骨、大小多角骨、舟骨等掌骨的位置。
3、
图像的特征分析:对已经定位的骨骼提取其各种形状特征。
根据图像分析的实际需要,我们提取的特征和分析的主要方面是这些骨骼的出现与否、相对大小和比率、形状、面积比较、愈合的程度等等。
首先对每个指骨骺进行分析。在确定其位置之后,首先通过放大的算法将原始图中较小的各个骨骺进行放大,对较倾斜的骨骼进行一定的旋转。然后在放大旋转后的图像中利用sobel边缘检测算子,将骨骺和骨干进行分离,算出骨骺和骨干的宽度比率,以及利用轮廓线追踪的算法,得到一些重点分析的指骨骨骺的形状轮廓数组数据。
对于掌骨部分的分析,我们主要是确定一些掌骨是否存在。然后对一些重点分析的掌骨区域进行分割放大后,得到其大小比率、轮廓形状等,将其与标准模板进行匹配,得到最接近的结果。对于骨龄偏大的掌骨图像,由于有的骨骼已经开始或完全愈合,这时就需要对愈合处的一些残留痕迹进行分析判断,从而得到准确的骨骼发育情况。
4、综合判断:根据各个骨骼的形状特征,综合判断出被测人的骨龄。
首先根据指骨骨骺的比率、愈合等情况确定被测人骨龄的大致范围。然后根据掌骨的情况进行综合判断。
大概要花几千元
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测骨龄类似于到医院拍片子,很简单,只不过拍的位置是左手,拍出片子后,测定指关节间的距离,一段定骨龄(今后骨骼生长的潜力),一般在运动选材与运动比赛中较多采用。
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去医院或者专业测骨龄的机构,拍个手部的X光片,就能测出骨龄。
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