如何从人的X射线图像中检测是否有关节炎？

Question

我正在研究人类手臂的X射线图像分析。我想使用他/她的X射线图像从人的手中检测出关节炎。我已经尝试过给出代码，但无法检测到关节炎。拜托，帮帮我。我在Scilab工作。

我已经将X射线图像转换为灰度图像。 使用中值滤波器消除噪声。 使用X方向上的sobel运算符检测所有水平边缘。 找到了Blob模式。

a=imread("E:\Code\on.jpg");
//a=imread("E:\im\Code_Arthritis\hand.png");
[aa bb cc]=size(a);
if cc>1 then
   a=rgb2gray(a);
end
Mask=[-1 -2 -1;0 0 0;1 2 1];  // Mask for the Sobel
GradientX_Image=imfilter(a,Mask);  // Filtering the Original Image with 
the Mask
figure,ShowImage(GradientX_Image,'Filter Image');
title('Sobel X-direction Gradient Image','color','blue','fontsize',4);
[row col]=size(a);
a=GradientX_Image;
BlobImage = SearchBlobs(im2bw(a,0));
FilteredBlobImage = FilterBySize(BlobImage, 40); 

预期结果是检测X射线图像是否包含关节炎。

无论X射线图像是否包含关节炎，实际结果都无法得到正确的答案。