[發(fā)明專利]脊柱3D建模的方法和系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202211600511.8
• 申請日: 2022-12-12
• 公開（公告）號: CN115908717A
• 公開（公告）日: 2023-04-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李玉榕;陳家瑾;陳建國
• 申請（專利權(quán)）人: 福州大學(xué)
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;A61B5/107;A61B5/00;G06T7/00;G06F17/15
• 代理公司: 福州元創(chuàng)專利商標(biāo)代理有限公司 35100
• 代理人: 丘鴻超;蔡學(xué)俊

本發(fā)明提出一種脊柱3D建模的方法和系統(tǒng)，首先，在Unity軟件中初始化Azure?Kinect傳感器的身體追蹤功能捕獲關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)據(jù)，并采用骨長約束法和無跡卡爾曼濾波法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理生成控制點(diǎn)，再采用Catmull?Rom樣條插值得到擬合的脊柱曲線；其次，在場景中建立通用的3D脊柱模型并配準(zhǔn)到擬合脊柱曲線上，得到實(shí)時更新的個性化3D脊柱模型；最后，根據(jù)擬合脊柱線的曲率分析算法自動計算冠狀面的Cobb角和矢狀面的胸椎后凸角、腰椎前凸角。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是能夠?qū)崟r可視化3D脊柱模型并準(zhǔn)確的評估脊柱角度參數(shù)，且無任何電離輻射、成本低廉以及便捷易部署，適用于脊柱側(cè)彎篩查和脊柱康復(fù)訓(xùn)練評估。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于醫(yī)療輔助設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種脊柱3D建模的方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

脊柱側(cè)彎是一種高發(fā)性脊柱疾病，主要發(fā)生在青少年時期，稱為青少年特發(fā)性脊柱側(cè)彎。臨床上脊柱側(cè)彎檢測是采用X光拍照來進(jìn)行評估，通過專業(yè)醫(yī)師手動定位上、下端椎，計算上、下邊緣平面的夾角得到Cobb角，根據(jù)角的大小判斷脊柱側(cè)彎的程度，矢狀面的胸椎后凸角和腰椎前凸角的計算同樣如此。此方法完全依靠醫(yī)師的主觀判斷，容易受X光片清晰度以及單個椎骨旋轉(zhuǎn)的影響。并且X射線有輻射傷害，脊柱側(cè)彎患者在進(jìn)行支架矯正等非手術(shù)治療過程中，每隔3-6個月需要拍攝X光檢查，對放射敏感的器官可能會由于接受超劑量的射線而引起癌癥病變。

因此，目前有許多研究利用傾角側(cè)彎計、三維超聲探頭、三維掃描儀等對患者進(jìn)行脊柱側(cè)彎檢測和三維脊柱重建，以對患者進(jìn)行非電輻射的連續(xù)和客觀的檢查。Adam前屈測試指的是通過人工手持傾角側(cè)彎計測量軀干旋轉(zhuǎn)角度，但是該方法有較高的敏感性和特異性，且測量值與Cobb角度之間的相關(guān)系數(shù)并不理想。三維超聲成像的方法是通過手動定位超聲探針的位置，完成三維脊柱重建，并得到Cobb角度，但其測量值與X光拍照方法得到的結(jié)果只有中等相關(guān)性。上述兩種方法都依賴于人工操作，會給檢查者帶來了較大負(fù)擔(dān)，容易出現(xiàn)因?yàn)槠趯?dǎo)致的誤判。DIERS脊柱分析系統(tǒng)利用三維掃描儀掃描運(yùn)動過程中人的背部三維輪廓，重建脊柱模型，計算運(yùn)動過程中的Cobb角度，可以實(shí)現(xiàn)無害化及快速測量。但三維掃描儀價格昂貴，且依賴于特定場地條件和專業(yè)人員操作，不適用于大眾日常的測量。

人體姿態(tài)估計是捕捉人體姿態(tài)序列，輸出關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)反映姿態(tài)特征的技術(shù)。Vicon系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的人體姿態(tài)估計，但是該方法需要布置多個捕捉攝像頭和穿戴捕捉服裝，且成本昂貴。近年來，基于計算機(jī)視覺的姿態(tài)估計方法層出不窮，VideoPose3D是其中經(jīng)典的3D姿態(tài)估計方法，該方法能夠通過RGB攝像頭實(shí)時捕捉人體關(guān)節(jié)，但是其精度不夠高，且沒有很好的開源，難以和其它軟件集成交互。Azure?Kinect是微軟推出的第三代深度傳感器，采用深度學(xué)習(xí)的方法結(jié)合RGBD圖像實(shí)現(xiàn)骨骼追蹤，精度相較于前兩代獲得較大的提高，已經(jīng)被確定是可用于步態(tài)評估的便攜且經(jīng)濟(jì)高效的設(shè)備，并且將所有功能封裝在AzureKinect?SDK和Azure?Kinect?Body?Tracking?SDK中，能夠方便的進(jìn)行二次開發(fā)。

盡管Azure?Kinect的骨骼追蹤已經(jīng)達(dá)到較高的精度，但是由于其深度攝像頭是基于光的飛行時間測距(TOF)原理，導(dǎo)致不可避免的受環(huán)境中灰塵、光線以及遮擋物的影響，使得關(guān)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)可能會出現(xiàn)白噪聲或者尖峰抖動。因此需要對得到的數(shù)據(jù)使用平滑濾波算法進(jìn)行處理，采用的方法通常有中值濾波算法、指數(shù)平滑算法以及卡爾曼濾波算法。中值濾波算法用于消去數(shù)據(jù)的尖峰，但是對白噪聲的去除效果較差；指數(shù)平滑算法能夠起到平滑的效果，但是有較大的延遲；卡爾曼濾波器的雖然能提供較為準(zhǔn)確的估計，但限制于線性系統(tǒng)。并且這些算法只局限于對每個關(guān)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，忽略了關(guān)節(jié)點(diǎn)之間骨骼長度的關(guān)系。

由于Azure?Kinect輸出的關(guān)節(jié)點(diǎn)三維坐標(biāo)存在著非線性變換，傳統(tǒng)的卡爾曼濾波不能有效地對這種非線性變換進(jìn)行建模，而采用無跡卡爾曼濾波(UKF)能夠處理非線性的狀態(tài)轉(zhuǎn)移與變換，可對白噪聲起到高精度的濾波效果。并以骨骼長度為約束，在UKF處理的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步篩選符合真實(shí)位置的關(guān)節(jié)點(diǎn)三維坐標(biāo)，去除造成尖峰的錯誤坐標(biāo)，以實(shí)現(xiàn)對關(guān)節(jié)點(diǎn)的準(zhǔn)確估計。

發(fā)明內(nèi)容