基于动态形体模型的脚踝骨图像统计分割方法研究的中期报告中期报告研究背景脚踝骨是人体下肢的重要组成部分，其疾病如骨折、关节炎、髌骨脱位等，常常影响到人们的日常活动和生产生活。因此，对脚踝骨的研究和诊断具有重要的临床意义。而脚踝骨的图像分割作为诊断过程中的一个重要环节，在诊断准确性和效率上也起到了不可或缺的作用。传统的脚踝骨图像分割方法主要使用手工设计的特征和阈值进行分割，但由于脚踝骨具有复杂的形态和灰度特征，手工设计的特征容易出现漏分和误分的情况。而基于机器学习的方法虽然能够一定程度上降低人工操作的影响，但是存在训练数据集不足和算法泛化能力不足的问题，导致其应用受限。研究内容本研究旨在提出一种基于动态形体模型的脚踝骨图像统计分割方法。具体研究内容包括以下几方面：1.构建动态形体模型：通过建立脚踝骨的三维模型，并利用K-Means聚类算法将其分为多个部分，同时采用PCA降维算法提取骨骼的主成分，以此构建脚踝骨的动态形体模型。2.约束统计分割：基于构建的动态形体模型，使用最大后验概率（MAP）将骨骼的形态信息加入到图像分割过程中进行角度和位置的约束。3.模型训练和测试：使用公开数据集和自行采集的脚踝骨图像进行模型训练和测试，评估方法的有效性和性能。预期结果本研究预期结果包括以下几方面：1.提出一种基于动态形体模型的脚踝骨图像统计分割方法，能够有效地降低手工特征的干扰和训练数据集不足的问题。2.通过约束统计分割的方法，提高分割精度，同时提高对脚踝骨旋转和位置变化的适应能力。3.实现一个可用于临床的脚踝骨图像自动分割系统，提高脚踝疾病的诊断准确度和效率。进度计划本研究的进度计划如下：1.第一阶段（2019年12月~2020年3月）：收集脚踝骨图像数据集，构建动态形体模型。2.第二阶段（2020年4月~2020年9月）：提出约束统计分割方法，完成初步的模型实现和测试。3.第三阶段（2020年10月~2021年3月）：进一步改进优化算法，完成自动化分割系统的开发及实验。4.第四阶段（2021年4月~2021年9月）：撰写论文并进行答辩。