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提出了一种能够半自动地从医学CT图像中获取标志点的方法及完整流程，使用该方法从54组儿童头部的CT扫描数据中分别提取出能够描述儿童颅骨轮廓的空间坐标点集；之后在对54组坐标点集进行校正、对应的基础之上进行了主成分分析和回归分析，建立了儿童头部轮廓点集与儿童宏观参数(年龄和头部周长)之间的回归模型。利用该模型可以预测不同年龄的儿童头部轮廓。论文的研究方法对于从医学图像中获取大量标志点具有借鉴意义；结论表明对儿童头部有限元模型的建立和儿童假人头部的改进具有较大的参考价值。