[發明專利]識別脊柱矢狀位圖像異常的方法及計算設備

有效

• 申請號: 201810517109.0
• 申請日: 2018-05-25
• 公開（公告）號: CN108830835B
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發明（設計）人: 張逸凌;劉星宇;安奕成
• 申請（專利權）人: 北京長木谷醫療科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 北京思睿峰知識產權代理有限公司 11396
• 代理人: 謝建云;趙愛軍

本發明公開了一種識別脊柱矢狀位圖像異常的方法，該方法適于在計算設備中執行，包括步驟：從脊柱矢狀位圖像中截取出每塊椎骨的感興趣區域，生成至少一個感興趣區域圖像；提取每個感興趣區域圖像的至少一個特征；基于至少一個特征生成每個感興趣區域圖像的特征向量；將特征向量輸入預設分類模型，以確定感興趣區域圖像的類別；以及基于感興趣區域圖像的類別判斷其對應的感興趣區域是否異常。本發明一并公開了相應的計算設備。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其是識別脊柱矢狀位圖像異常的方法及計算設備。

背景技術

隨著計算機技術和圖像處理技術的迅速發展，利用計算機技術來輔助骨科精準手術的技術也逐漸增多。最常見的應用如通過磁共振(Magnetic Resonance Imaging，MRI)成像，從磁共振圖像中可以得到物質的多種物理特性參數，如質子密度、自旋－晶格馳豫時間T1、自旋－自旋馳豫時間T2、擴散系數、磁化系數、化學位移等等，以將其應用于全身各系統的成像診斷。MRI的主要應用之一是脊柱成像，以獲得人體的脊柱矢狀位圖像，進而應用在各種脊柱疾病診斷中，如椎間盤突出、滑脫椎骨等。但目前利用MRI圖像通過計算機輔助診斷的相關方法，在很大程度上還是取決于人工定位和解剖分割，既容易出錯又耗費大量人力。。

鑒于此，需要一種能快速準確地識別脊柱矢狀位圖像中異常的方案，以更好地輔助專業醫生對各種脊柱疾病的診斷。

發明內容

為此，本發明提供了識別脊柱矢狀位圖像異常的方法及計算設備，以力圖解決或者至少緩解上面存在的至少一個問題。

根據本發明的一個方面，提供了一種識別脊柱矢狀位圖像異常的方法，該方法適于在計算設備中執行，包括步驟：從脊柱矢狀位圖像中截取出每塊椎骨的感興趣區域，生成至少一個感興趣區域圖像；提取每個感興趣區域圖像的至少一個特征；基于至少一個特征生成每個感興趣區域圖像的特征向量；將特征向量輸入預設分類模型，以確定感興趣區域圖像的類別；以及基于感興趣區域圖像的類別判斷其對應的感興趣區域是否異常。

可選地，在根據本發明的方法中，還包括利用訓練圖像訓練生成預設分類模型的步驟，包括：提取訓練圖像的至少一個特征；基于至少一個特征生成每個訓練圖像的特征向量；以及將訓練圖像的特征向量及標簽輸入預訓練的分類模型，基于決策函數生成預設分類模型。

可選地，在根據本發明的方法中，在提取訓練圖像的至少一個特征的步驟之前，還包括步驟：從脊柱矢狀位圖像中截取出每塊椎骨的感興趣區域；以及將所截取的感興趣區域縮放到預定尺寸，作為訓練圖像。

可選地，在根據本發明的方法中，至少一個特征包括：局部紋理特征、方向梯度的金字塔直方圖特征、亮度直方圖特征和胡矩特征。

可選地，在根據本發明的方法中，提取每個感興趣區域圖像的至少一個特征的步驟還包括：提取感興趣區域圖像的方向梯度的金字塔直方圖特征；計算感興趣區域圖像的方向梯度的金字塔直方圖特征與預設方向梯度的金字塔直方圖特征的余弦相似度；若余弦相似度不大于閾值，則提取該感興趣區域圖像的至少一個特征中的其它特征；以及若余弦相似度大于閾值，則從至少一個感興趣區域圖像中過濾掉該感興趣區域圖像。

可選地，在根據本發明的方法中，預設方向梯度的金字塔直方圖特征根據所有訓練圖像的方向梯度的金字塔直方圖特征確定。

可選地，在根據本發明的方法中，從脊柱矢狀位圖像中截取出每塊椎骨的感興趣區域、生成至少一個感興趣區域圖像的步驟包括：以相鄰椎骨的中心點的連線為邊生成對應的正方形，其中正方形包含感興趣區域；以及從脊柱矢狀位圖像中截取出每個正方形，作為感興趣區域圖像。

可選地，在根據本發明的方法中，感興趣區域圖像的類別為0和1；基于感興趣區域圖像的類別判斷其對應的感興趣區域是否異常的步驟包括：當感興趣區域圖像的類別為0時，確定其對應的感興趣區域正常；當感興趣區域圖像的類別為1時，確定其對應的感興趣區域異常。