申请/专利权人：中国人民解放军海军军医大学第一附属医院

申请日：2023-09-15

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117218088B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2023.12.29#实质审查的生效;2023.12.12#公开

摘要：本申请涉及图像数据处理或产生技术领域，特别是涉及一种前臂X光影像的处理方法。所述方法包括以下步骤：获取目标前臂X光影像P；获取P中桡骨的骨折区域A1的最小矩形包围盒B1；获取B1的第一位置x’1,y’1；获取P中桡骨近端中心的位置和获取P中桡骨远端中心的位置；获取桡骨对应的第一比例δ1；获取尺骨对应的第二比例δ2；获取预设的石膏固定范围列表H；遍历H，将δ1,δ2和hr输入经训练的目标神经网络模型，获取δ1,δ2和hr的匹配度ζr，并将ζr追加至预设的匹配度集合G；将maxG对应的石膏固定范围确定为与P匹配的石膏固定范围。本发明可为用户推荐一个石膏固定范围。

主权项：1.一种前臂X光影像的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S100，获取目标前臂X光影像P；P＝{p1,p2,…,pi,…,pn}，pi为P中第i个像素点，i的取值范围为1到n，n为P中像素点的数量；S200，获取P中桡骨的骨折区域A1的最小矩形包围盒B1，A1＝{p11,p12,…,p1a1,…,p1N1}，p1a1为P中桡骨中第a1个被判定为骨折像素点的像素点，B1＝{b11,b12,…,b1j1,…,b1m1}，b1j1为B1中第j1个子区域，b1j1＝{b1j1,1,b1j1,2,…,b1j1,k1,…,b1j1,u1}，b1j1,k1为b1j1中第k1个像素点，a1的取值范围为1到N1，N1为P中桡骨被判定为骨折像素点的像素点的数量，j1的取值范围为1到m1，m1为B1中子区域的数量，k1的取值范围为1到u1，u1为b1j1中像素点的数量；S300，获取B1的第一位置x’1,y’1，x’1为B1的第一位置的横坐标，y’1为B1的第一位置的纵坐标，x’1＝∑m1j1＝1qj1×xj1u1m1，y’1＝∑m1j1＝1qj1×yj1u1m1，qj1为A1∩b1j1中像素点的数量，xj1为b1j1的中心位置的横坐标，yj1为b1j1的中心位置的纵坐标；S400，获取P中桡骨近端中心的位置x-1,y-1和获取P中桡骨远端中心的位置x+1,y+1，x-1为P中桡骨近端中心的位置的横坐标，y-1为P中桡骨近端中心的位置的纵坐标，x+1为P中桡骨远端中心的位置的横坐标，y+1为P中桡骨远端中心的位置的纵坐标；S500，获取桡骨对应的第一比例δ1，δ1＝d21,2-d21,10.5d1,3，d1,1为x’1,y’1到x-1,y-1与x+1,y+1的连线的距离，d1,2为x’1,y’1与x-1,y-1的距离，d1,3为x-1,y-1与x+1,y+1的距离；S600，获取尺骨对应的第二比例δ2；δ2＝d22,2-d22,10.5d2,3，d2,1为x’2,y’2到x-2,y-2与x+2,y+2的连线的距离，d2,2为x’2,y’2与x-2,y-2的距离，d2,3为x-2,y-2与x+2,y+2的距离，x-2为P中尺骨近端中心的位置的横坐标，y-2为P中尺骨近端中心的位置的纵坐标，x+2为P中尺骨远端中心的位置的横坐标，y+2为P中尺骨远端中心的位置的纵坐标，x’2为B2的第一位置的横坐标，y’2为B2的第一位置的纵坐标，B2为P中尺骨的骨折区域的最小矩形包围盒；S700，获取预设的石膏固定范围列表H，H＝h1,h2,…,hr,…,hR，hr为H中第r个石膏固定范围，r的取值范围为1到R，R为H中石膏固定范围的数量；S800，遍历H，将δ1,δ2和hr输入经训练的目标神经网络模型，获取δ1,δ2和hr的匹配度ζr，并将ζr追加至预设的匹配度集合G，G的初始化为空集；S900，将maxG对应的石膏固定范围确定为与P匹配的石膏固定范围，max为取最大值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军海军军医大学第一附属医院 一种前臂X光影像的处理方法

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