申请/专利权人：杭州电子科技大学

申请日：2020-09-03

公开（公告）日：2024-02-13

公开（公告）号：CN112365438B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G16H50/20;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.13#授权;2021.03.05#实质审查的生效;2021.02.12#公开

摘要：本发明公开一种基于目标检测神经网络的骨盆参数自动测量方法。本发明针对X光侧位影像进行数据增强、预处理、数据标注，得到下半身影像图数据集，采用目标检测方法，在上述数据集上训练目标检测模型，并使用训练所得模型对输入的X光侧位影像图进行检测，设置阈值筛选出骶1椎体上缘线与股骨头候选框，根据候选框的坐标完成骨盆参数SS、PT、PI的自动测量。本发明结合目标检测与图像处理方法，实现骨盆参数的快速准确测量，从而辅助临床医生诊断、减轻临床医生工作量。

主权项：1.一种基于目标检测神经网络的骨盆参数自动测量方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、对获得的X光侧位影像图进行预处理，并对预处理后的X光侧位影像图进行标注，获得所需的X光侧位影像图的数据集；步骤2、采用基于目标检测的方法，使用EfficientDet模型在步骤1获取的数据集上进行训练，得到训练好的EfficientDet模型；步骤3、对待检测X光侧位影像图进行如步骤1中的预处理及变换，然后送入训练所得的EfficientDet模型进行预测，设置阈值对预测结果进行筛选，得到骶1椎体上缘线候选框与股骨头候选框；步骤4、根据骶1椎体上缘线候选框与股骨头候选框的坐标，计算骨盆参数SS、PT、PI；进行步骤1中坐标变换的逆过程，将骨盆参数及计算中所需关键点、线绘制在完整的原尺寸X光侧位影像图上，完成骨盆参数的自动测量；步骤4具体操作如下：4-1.将骶1椎体上缘线候选框与股骨头候选框记录为文本文件；对骶1椎体上缘线候选框与股骨头候选框，分别记录1个文本文件，文本文件中的每一行记录一个候选框内容，该内容包括：图片文件名、候选框置信度、xmin、ymin、xmax、ymax，且内容之间以空格分隔；其中，xmin,ymin，xmax,ymax分别用于表示候选框左上与右下坐标；对单张下半身影像图，骶1椎体上缘线候选框的文本文件中记录1个候选框结果，股骨头候选框的文本文件中记录1至2个候选框结果；4-2.根据文本文件记录的坐标计算关键点；对单张下半身影像图，记骶1椎体上缘线左上端点为P0x0,y0骶1椎体上缘线右下端点为P1x1,y1股骨连线中心为P2x2,y2骶1椎体上缘线中心坐标为P3x3,y3当股骨头候选框为两个时，两候选框中心分别为P4x4,y4,P5x5,y5当股骨头候选框唯一，即记录股骨头候选框的文本文件中该图仅对应一个候选框坐标，则视该下半身影像图为P4与P5坐标相同；将记录骶1椎体上缘线候选框的文本文件中的候选框坐标记作：xmin0,ymin0,xmax0,ymax0得到：P0xmin0,ymin0P1xmax0,ymax0 当股骨头候选框为两个时，将记录股骨头候选框的文本文件中该图对应的2个候选框坐标分别记作：xmin1,ymin1,xmax1,ymax1xmin2,ymin2,xmax2,ymax2当股骨头候选框唯一时，则该图xmin1,ymin1,xmax1,ymax1与xmin2,ymin2,xmax2,ymax2相同，将记录股骨头候选框的文本文件中该图对应的1个候选框坐标作为这两组坐标的值；得到： 4-3.计算骨盆参数使用以上关键点坐标计算三个骨盆参数：SS参数： PT参数： PI参数：PI＝SS+PT4-4.坐标逆变换与结果绘制对所有x、y坐标进行按步骤1中指定比例进行放大处理，并对所有y坐标与原尺寸图片高度12相加处理；将骨盆参数计算结果及计算过程中所涉及关键点、线绘制在完整的原尺寸X光侧位图像上。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于目标检测神经网络的骨盆参数自动测量方法

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