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公开(公告)号：CN111951216A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010633104.1
申请日：2020-07-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于计算机视觉的脊柱冠状面平衡参数自动测量方法，首先对获得的x光影像图进行预处理，分为上下半身影像图；分别采用基于边缘检测和基于单阈值分割的轮廓提取方法对上下半身影像图进行轮廓提取；基于SIFT特征检测的图像配准技术和启发式算法筛选候选框；计算沿筛选出的颈7骨和骶骨候选框的中心坐标做出的垂线之间的像素距离，并根据影像图dpi大小将像素距离转换为物理距离，完成脊柱冠状位平衡参数CVA的自动测量。本发明选用不同的计算机视觉算法获取目标选框，并结合SIFT图像配准技术和启发式算法思想，减少选框数量，极大提高了选框的精度，保证了量测的准确率。
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公开(公告)号：CN111951216B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202010633104.1
申请日：2020-07-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于计算机视觉的脊柱冠状面平衡参数自动测量方法，首先对获得的x光影像图进行预处理，分为上下半身影像图；分别采用基于边缘检测和基于单阈值分割的轮廓提取方法对上下半身影像图进行轮廓提取；基于SIFT特征检测的图像配准技术和启发式算法筛选候选框；计算沿筛选出的颈7骨和骶骨候选框的中心坐标做出的垂线之间的像素距离，并根据影像图dpi大小将像素距离转换为物理距离，完成脊柱冠状位平衡参数CVA的自动测量。本发明选用不同的计算机视觉算法获取目标选框，并结合SIFT图像配准技术和启发式算法思想，减少选框数量，极大提高了选框的精度，保证了量测的准确率。
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公开(公告)号：CN112365438A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202010915043.8
申请日：2020-09-03
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN112365438B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202010915043.8
申请日：2020-09-03
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G16H50/20 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 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。
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