[發明專利]一種基于高斯曲率流的脊椎特征點自動識別方法

在審

• 申請號: 201611254090.2
• 申請日: 2016-12-30
• 公開（公告）號: CN106875377A
• 公開（公告）日: 2017-06-20
• 發明（設計）人: 惠宇;武君勝;魚濱;賀偉;楊柳;杜靜;李航
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/73;G06T17/00
• 代理公司: 西安智大知識產權代理事務所61215
• 代理人: 劉國智

1.一種基于高斯曲率流的脊椎特征點自動識別方法，其特征在于，步驟如下：

步驟一，對人體脊椎的CT圖像進行三維重建，得到所需標注特征點的椎體三維模型；

步驟二，對步驟一得到的椎體模型進行網格劃分；

步驟三，手動選取模型上某點，計算在手動選取點周圍極小半徑為R的球形空間內每個頂點的高斯曲率值的絕對值；

步驟四，選取手動選取點周圍高斯曲率最大的n個點；

步驟五，對高斯曲率最大的n個點，分別與選取點作內積，夾角最小的即為所求的點。

2.根據權利要求1所述的一種基于高斯曲率流的脊椎特征點自動識別方法，其特征在于，所述步驟四和步驟五中的n≤5。

3.根據權利要求1所述的一種基于高斯曲率流的脊椎特征點自動識別方法，其特征在于，所述步驟三的具體過程如下：

步驟3-1，按照如下步驟計算出椎體模型上每個頂點的泰森多邊形區域面積A_M:

a.遍歷脊椎三維圖像表面的三角面片，獲得其三個頂點的坐標v0、v1和v2，并得出邊向量e0＝v1-v0，e1＝v2-v1，e2＝v0-v2；

b.根據向量的點積公式，將邊向量(e1,e2)、(e2,e0)和(e0,e1)分別帶入，可以得到三角面片各個頂角的度數，再根據cell的拓撲關系，計算脊椎圖像三維表面上每個點鄰域三角形對應的角度和其中#f為三角形面片的個數；

c.計算由這三個頂點組成的三角形的面積A，同理根據cell的拓撲關系可得到每個點附近三角形的面積A_M；

步驟3-2，利用以下公式遍歷計算范圍內每個點的高斯曲率值：

$K_G\left(x_i\right)=\frac{2\mathrm{\π}-{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^{\#f}{\mathrm{\θ}}_j}{A_M}$

其中，#f表示以點xi為頂點的三角形的數目，A_M為包含點xi的泰森多邊形區域的面積。

4.根據權利要求1或2所述的一種基于高斯曲率流的脊椎特征點自動識別方法，其特征在于，所述步驟五的具體過程如下：

步驟5-1，利用以下公式計算高斯曲率值最大的n個點與手動選取點的兩個向量內積：

＜p_i-O,p₀-O＞＝x_ix₀+y_iy₀+z_iz₀

其中，O為坐標系原點，p₀為手動選取點，p_i為平均曲率值最大的n個點之一；

步驟5-2，利用以下公式計算兩向量的夾角θ：

$\mathrm{\θ}=arccos\frac{\<p_i-O,p_0-O\>}{\left|\right|p_i-O\left|\right|\·\left|\right|p_0-O\left|\right|};$

與手動選取點夾角最小的點即為經過修正后的特征點。