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user: 2. 相关工作 2.1. DRU骨骼成熟度评定标准 Luk等提出的一种使用桡骨和尺骨末端X光片进行骨骼成熟度评定的分类架构 [ 2 ] 中，定义桡骨和尺骨骨骺成熟的不同阶段，桡骨分级为R1~R11，尺骨分级为U1~U9，各阶段桡骨、尺骨图片如图1所示。 该分类架构中给出的桡骨各阶段特征如下：R1阶段：桡骨末端有一个或多个点状骨骺；R2阶段：桡骨末端出现不规则椭圆形骨骺；R3阶段：骨骺最大直径超过桡骨末端宽度的一半；R4阶段：在骨骺的远端边缘出现双线，表示手掌和背面；R5阶段：在骨骺的近端边缘可见不规则的增厚的白线，在内侧更明显，呈现凹形，骨骺宽度小于干骨后端宽度；R6阶段：骨骺内外侧都超过了干骨后端，骨骺宽度大于干骨后端宽度，与尺骨交接处关节开始发育；R7阶段：骨骺在内侧覆盖桡骨末端，在外侧呈现出半球形；R8阶段：帽出现在近端外侧，生长板清晰可见，骨骺边缘比中间部分宽；R9阶段：骨骺几乎完全覆盖了干骨后端，并伴随着生长板空间的硬化，生长板可见但是模糊，骨骺内侧和外侧几乎与干骨后端相接；R10阶段：生长板完全消失，形成硬化线，有时出现虚线；在生长板的内侧和外侧端部可以看到凹口；R11阶段：(骨骺)与桡骨末端完全融合，生长板瘢痕可能仍然可见。 该分类架构中给出的尺骨各阶段特征如下：U1阶段：尺骨末端有一个或多个点状骨骺；U2阶段：尺骨末端出现不规则椭圆形骨骺；U3阶段：骨骺最大直径超过尺骨末端宽度的一半；U4阶段：在骨骺的内侧末端可见茎状突起；U5阶段：尺骨的头部完全显现，且密度比茎状突起部分大，毗邻端骨骺的边界是扁平状的；U6阶段：骨骺宽度等于干骨后端宽度，骨骺的末端边缘覆盖了干骨后端中间1/3；U7阶段：生长板变窄，骨骺的末端边缘与干骨后端形成平滑的曲线，曲线中间半部分可以看到有融合；U8阶段：茎状突起末端可见未融合的生长板，骨骺的末端边缘与干骨后端几乎融合，但茎状突起下方可看到生长板；U9阶段：完全融合。 图1. 各阶段桡骨与尺骨 该架构提供了青少年生长陡增和停止的紧密关系，对于改善临床决策有极大利用价值。该架构研究了这些骨骼每一阶段改变对应的骨龄和性征、站高、坐高、臂距、长骨长度的发展，发现站高、坐高、和臂距生长在R7 (平均，11.4岁)阶段和U5 (平均，11.0岁)阶段达到高峰，长骨生长高峰也是在R7和U5，高度和臂距生长停止是在R10 (平均，15.6岁)阶段和U9 (平均，17.3岁)阶段。表1为与桡骨及尺骨阶段联系的成长改变。 与桡骨阶段联系的成长改变：两阶段实际年龄平均间隔是1.1年，而骨龄平均间隔是1.5年。站高、坐高、臂距三者高峰期都在R7阶段，站高、坐高生长停止期在R9，臂距停止期在R11。长骨生长高峰期在R7，停止在R11。 与尺骨阶段联系的成长改变：两阶段间平均实际年龄间隔是1.1年，平均骨龄间隔是1.3年。站高和臂距生长高峰在U4，坐高在U5，生长停止都在U9。长骨生长高峰在U5，停止在U9。 在实际应用中往往只需要知道其骨骼生长发育所处阶段，特别是对于生长高峰期与生长停止期等关键阶段的判断。特别是在分析青少年脊柱侧凸等病人骨骼成熟度以用于指导临床管理中，理解其生长的高峰期与停止期，对于决定临床观察间隔、定时开始和终止支撑治疗至关重要。由表1可知，生长高峰期时，桡骨一般处在R7阶段，尺骨一般处在U4、U5阶段，而生长停止期时，桡骨一般在R9或R11阶段，尺骨处在U9阶段。以该分类架构用于青少年脊柱侧凸病人临床管理，最小化支柱支撑时间时，通常在R7/U5时开始使用支撑，R8或R9时结束支撑。R11和U9时骨骼成熟，可确定是否需要手术融合。 一般来讲，桡骨R7阶段各项生长发育速率达到最高峰，随后的桡骨R8、R9阶段生长速率逐渐下降，到R10、R11阶段，生长发育速率基本接近于0，进入成熟期，停止生长。相应的在尺骨U4、U5阶段生长速率达到最高峰，随后的U6、U7阶段速率逐渐下降，到U8、U9阶段时，生长速率接近于0，进入成熟期，停止生长。基于以上分析，本文将桡骨与尺骨对应生长发育阶段划分为4个阶段，即生长发育前期、高峰期、停滞期、成熟期。桡骨R7、尺骨U4、U5阶段对应高峰期、高峰期之前为前期，即桡骨R1~R6阶段、尺骨U1~U3阶段，桡骨R8、R9阶段、尺骨U6、U7阶段为发育停滞期，桡骨R10、R11阶段、尺骨U8、U9阶段为成熟期，如图2所示。 在本文中对桡骨与尺骨按上述生长发育阶段分别进行分类，由于前期中桡骨R1~R4阶段及尺骨U1~U3阶段数据缺乏，桡骨阶段分类中前期仅使用R5、R6数据、尺骨阶段分类仅做高峰期、停滞期、成熟期三分类，如图3所示。 Table 1 The relationship between growth change and radius and ulna stag 成长改变 桡骨阶段 尺骨阶段 两阶段实际年龄间隔 1.1年(0.3~1.8) 1.1年(0.2~1.6) 平均骨龄间隔 1.5年(1.2~1.8) 1.3年(0.6~2.2) 生长高峰期 站高 R7 U4 坐高 R7 U5 臂距 R7 U4 长骨 R7 U5 生长停止期 站高 R9 U9 坐高 R9 U9 臂距 R11 U9 长骨 R11 U9 表1. 成长改变与桡骨及尺骨阶段对应表 图2. 各生长发育阶段与桡骨与尺骨阶段对应关系 图3. 本文中各分类阶段桡骨与尺骨 用于青少年脊柱侧凸病人临床管理，最小化支柱支撑时间时，则当两者同时为发育高峰期时，开始支撑，当桡骨进入发育停滞期，结束支撑，两者都为成熟期时，确定是否需要手术融合。 2.2. 骨龄自动识别 通过影像医师人工分析耗时耗力，且存在一定主观性，所以研究骨龄阶段自动识别方法得到重视。 国外对骨龄自动识别方面的研究最早可追溯到1989年，Michael和Nelson设计并实现的计算机辅助的骨龄自动识别系统 [ 8 ] 。2001年，加州大学圣迭戈分校小组通过指骨区域分割方法实现了基于TW2评价方法的骨龄自动识别 [ 9 ] 。2003年，Bocchi等人首先通过Gabor变换与多尺度滤波预处理X光片中各类骨骼，再利用神经网络实现了基于TW2法的骨龄自动识别 [ 10 ] 。2007年，Gertych等人通过腕骨自动分割、形态学特征提取与模糊分类三步识别骨龄 [ 11 ] 。2017年，Lee等人提出了一种基于深度学习方法的骨龄预测方法，首先分割出整个手部区域，再进行分类 [ 12 ] 。但由于各地区人种差异，我国青少年骨骼发育情况与欧美等国家不能使用统一标准与方法。 国内对骨龄阶段自动识别的研究开始于20世纪末。1998年第四军医大学开发了可实现自动查表与计算的计算机辅助评价系统 [ 13 ] 。2010年，董娜等通过分割手指区域，提取骨骼特征，使用SVM分类器实现了基于CHN的骨龄自动识别 [ 14 ] 。2011年，王勇对桡骨进行自适应分割，然后联合骨块局部特征与全局特征，使用改进的基于混沌优化的分类器进行骨龄自动评估 [ 15 ] 。2014年，安徽大学赵娟提出使用k-余弦曲率算法分割指骨特征区域，提取几何形状特征，并用SVM多分类算法实现基于CHN的阶段划分 [ 16 ] 。2016年，朱翔宇等提出以区域生长法等分割桡骨，然后提取灰度、纹理等特征，使用k近邻分类算法对中华-05标准中桡骨骨龄80级~84级进行自动识别 [ 17 ] 。但这些方法基本都是通过先手工提取特征，再使用传统分类器进行分类，未实现完全自动化识别。 2.3. 卷积神经网络 卷积神经网络作为最重要的神经网络模型之一，一直以来在深度学习领域发挥着重要作用。其作为最早在深度模型中表现出优秀性能的神经网络模型，早在上世纪90年代就被运用于商业应用，解决支票中的手写体识别问题。而如今随着技术的不断改进，与应用领域的不断拓展，卷积神经网络更是被运用到了图像理解、文本处理、语音识别等众多领域。同时，卷积神经网络在各大比赛中被广泛应用，并取得优异成绩，特别是在2012年的ImageNet图像识别比赛中以显著优势领先其他方法赢得比赛 [ 18 ] ，将深度学习技术带人新一轮高潮。 卷积神经网络也是一种前馈神经网络，与普通神经网络类似，都有输入层、隐藏层和输出层，由输入经逐层参数运算，最终得到输出，根据理想输出与实际输出间的误差，再反向传播调整网络参数，从而获取一个合适的模型。而卷积神经网络与普通神经网络不同之处在于，普通神经网络的隐层都是全连接层，而卷积神经网络隐层通常为卷积层与池化层交替，然后连接全连接层。卷积神经网络利用多个卷积核对原始数据进行卷积，每个卷积核提取图像的一类底层特征，对应的生成一张特征图，下一层各卷积核再对这些特征图进行卷积，然后经过逐层组合得到更高级的特征，实现特征自动提取。而池化操作可以降低数据的维度，同时使得对小范围的平移和形变保持一定的特征不变性。 卷积神经网络开始主要用于图像识别，用来处理图片这类由多维矩阵组成的数据，由于卷积层这种局部连接、权值共享的结构，极大地缩减了网络参数的同时，方便了对图像这类多维数据的处理，同时保留了图像的空间结构特征信息，使得不需要额外的网络参数学习网络的空间特征信息。