3.2　标志点自动定位实现的意义

　　定位X线头影测量技术包括标志点的定位、头影的描迹、测量与计算等操作程序。其发展趋势将经历手工测量、人机交互半自动化测量、计算机自动化测量等三个阶段［1］。但实现计算机完全自动化分析的关键是标志点的准确识别与定位。关于这方面的研究国内进行得很少，国外目前也还处在探索阶段。

　　无论在手工测量还是在人机交互的半自动分析中，其头影的描迹与标志点的定位均由人眼来判断与识别，由于X线头影图像本身复杂性及生物个体的多样性，不同的测量者对各个标志点的定义理解偏差、测量经验及熟练程度不同，均造成较大的定点误差。Baurimid［5］早在70年代的研究表明手工定点平均随机误差为1.26mm，定点的误差直接影响测量分析结果的准确性，给临床诊断与治疗设计带来较大不利影响。另外手工定点操作枯燥且耗时，测量者必须具有良好的解剖知识与放射学知识。

　　X线头影图像中的绝大多数标志点均为某个特征结构边缘的极点，如最前点、最下点及最后点，或某一几何形状的中心点如S点。而计算机对各标志点的识别是建立在各标志点空间位置数学描述及几何定义的基础上，经过严密的运算而得到的。因此计算机自动识别与定位标志点有其客观的根据，无疑消除了人为主观因素造成的误差，为X线头影测量分析中标志点确定开辟了一条新途径。

　　3.3　计算机自动定点准确性的影响因素

　　本研究认为X线头影片质量是影响数字图像与定点精度主要因素。计算机对标志点的识别定位基于边缘提取的前提下，对一幅黑白图像来说，边缘信息灰度变化的产物，而曝光过大或不足的X线头影片将会产生一些灰度变化较弱区域，这样会隐去了一些边缘结构，这对计算机识别边缘与标志点是非常不利的。尽管预处理能够增强边缘与改善灰度比，但有一定的局限性。其次数字图像的输入和输出设备的精度也影响自动定点的精确性。

　　本研究采用的实验数字图像，其光学分辨率为72dpi、灰阶为8bit。像素平均大小为0.35mm×0.35mm，定位标志点是以某一像素的位置来标定，其坐标值是以计算像素点数表示，因而像素本身大小也是定位精度影响因素之一。

　　3.4　本研究初步实现了软、硬组织17个标志点的自动定位，同时实现面下1/3软硬组织的侧面轮廓边缘自动描图。由于各方面的条件限制，目前还没有实现所有特征性标志点自动定位，尤其在上颌内部及颅底结构部分的标志点的自动识别，因此有待于进一步深入探讨与研究。

责任编辑：姚红祥