[發(fā)明專利]測量脊柱彎曲的方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811342480.4
• 申請日: 2018-11-12
• 公開（公告）號: CN109493334B
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 黃偉林;朱韻;胡曉軍;馬修·羅伯特·斯科特;黃鼎隆
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳碼隆科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06N3/08
• 代理公司: 北京超凡志成知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11371
• 代理人: 逯恒

1.一種測量脊柱彎曲的方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待檢測脊柱的圖像；

將所述圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取用于表征每個脊柱體的上沿線和下沿線位置的連線響應(yīng)圖和每個脊柱體的所有角點的坐標位置；其中，所述角點包括：左上角點、右上角點、左下角點、右下角點；所述上沿線為同一個脊柱體的所述左上角點和所述右上角點之間的線，所述下沿線為同一個脊柱體的所述左下角點和右下角點之間的線；

基于所有角點的坐標位置，將每個左上角點和每個右上角點連接，獲取第一連接圖，以及將每個右上角點和每個右下角點連接，獲取第二連接圖；

基于所述連線響應(yīng)圖、所述第一連接圖、所述第二連接圖以及全局最優(yōu)準則，獲取每個脊柱體的真實上沿線和真實下沿線，其中，所述真實上沿線為連接同一脊柱體的所述左上角點和所述右上角點的線，所述真實下沿線為連接同一脊柱體的所述左下角點和所述右下角點的線；

基于每個脊柱體的真實上沿線和真實下沿線，獲取用于表征所述待檢測脊柱彎曲情況的Cobb角；

其中，將所述圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取用于表征每個脊柱體的上沿線和下沿線位置的連線響應(yīng)圖和每個脊柱體的所有角點的坐標位置，包括：

將所述圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取每個像素點上出現(xiàn)上沿線和下沿線的概率的第一概率圖以及角點的概率的第二概率圖；

基于所述第一概率圖中的概率值和第一預(yù)設(shè)門限值，獲取第三概率圖；

基于所述第二概率圖中的概率值和第二預(yù)設(shè)門限值，獲取第四概率圖；

基于預(yù)設(shè)篩選準則，分別對所述第三概率圖中的概率值和所述第四概率圖中的概率值進行篩選，分別得到第五概率圖和第六概率圖；

基于所述第五概率圖，獲取用于表征每個脊柱體的上沿線和下沿線位置的連線響應(yīng)圖，基于所述第六概率圖，獲取每個脊柱體的所有角點的坐標位置。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，包括：基于預(yù)設(shè)篩選準則，分別對所述第三概率圖中的概率值和所述第四概率圖中的概率值進行篩選，分別得到第五概率圖和第六概率圖，包括：

基于第一預(yù)設(shè)步長，對所述第三概率圖中的概率值進行篩選，得到第五概率圖；

基于第二預(yù)設(shè)步長，對所述第四概率圖中的概率值進行篩選，得到第六概率圖。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述連線響應(yīng)圖、所述第一連接圖、所述第二連接圖以及全局最優(yōu)準則，獲取每個脊柱體的真實上沿線和真實下沿線，其中，所述真實上沿線為連接同一脊柱體的所述左上角點和所述右上角點的線，所述真實下沿線為連接同一脊柱體的所述左下角點和所述右下角點的線，包括：

分別將所述第一連接圖和所述第二連接圖中的每根連線與所述連線響應(yīng)圖中的每根連線進行位置匹配，獲取用于表征匹配程度的關(guān)聯(lián)得分圖；

基于所述關(guān)聯(lián)得分圖和全局最優(yōu)準則，獲取每個脊柱體的真實上沿線和真實下沿線。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，分別將所述第一連接圖和所述第二連接圖中的每根連線與所述連線響應(yīng)圖中的每根連線進行位置匹配，獲取關(guān)聯(lián)得分圖，包括：

基于預(yù)設(shè)采樣值，分別對所述第一連接圖和第二連接圖中的每根連線進行間隔采樣，獲取多組采樣點，并將所述多組采樣點的位置與所述連線響應(yīng)圖中的每根連線進行位置匹配，獲取多組用于表征匹配程度的得分；

對每組得分求和，獲得關(guān)聯(lián)得分圖。