[发明专利]髋关节检测方法及装置

权利要求书

1.一种髋关节检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取髋关节图像，所述髋关节图像用于表示髋关节的状态；

将所述髋关节图像输入髋关节检测模型，得到所述髋关节检测模型输出的检测结果；

根据所述检测结果确定所述髋关节图像对应的髋关节是否异常；

在所述将所述髋关节图像输入髋关节检测模型之前，所述方法还包括：

对样本图像进行特征提取，得到至少一个目标特征；

根据每个目标特征在所述样本图像中对应的位置，得到目标区域的图像，所述目标区域的图像用于表示所述样本图像中被检测部位的图像；

根据所述目标区域的图像得到样本检测结果；

根据所述样本检测结果和预先设置的预设结果进行训练，得到所述髋关节检测模型；

其中，所述根据每个目标特征在所述样本图像中的位置，得到目标区域的图像，包括：

通过预先设置的分类算法对每个目标特征进行分类，得到至少一个分类后的目标特征，所述分类后的目标特征是根据所述样本图像中不同的被检测部位分类的，其中，所述至少一个分类后目标特征包括髋臼窝深部的髂骨下缘特征、髋臼顶的中部特征和髋臼盂唇特征；

对每个分类后的目标特征进行线性回归处理，得到至少一个回归特征；

根据每个回归特征在所述样本图像中对应的位置，对所述样本图像进行划分，得到所述目标区域的图像，其中，所述目标区域的图像包括髋臼窝深部的骨下缘图像、髋臼顶的中部图像和髋臼盂唇图像；

所述根据所述目标区域的图像得到样本检测结果，包括：

根据所述目标区域的图像进行计算，得到目标参数，所述目标参数用于表示髋关节的状态；

将所述目标参数与预先设置的标准参数进行比较，得到所述样本检测结果。

2.如权利要求1所述的髋关节检测方法，其特征在于，所述对样本图像进行特征提取，得到至少一个目标特征，包括：

获取所述样本图像；

对所述样本图像进行特征提取，得到至少一个候选特征；

对每个候选特征进行归一化处理，得到至少一个归一化特征；

将每个归一化特征输入卷积神经网络进行筛选，得到所述至少一个目标特征。

3.一种髋关节检测装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取髋关节图像，所述髋关节图像用于表示髋关节的状态；

输入模块，用于将所述髋关节图像输入髋关节检测模型，得到所述髋关节检测模型输出的检测结果；

第一确定模块，用于根据所述检测结果确定所述髋关节图像对应的髋关节是否异常；

所述装置还包括：

提取模块，用于对样本图像进行特征提取，得到至少一个目标特征；

第二确定模块，用于根据每个目标特征在所述样本图像中对应的位置，得到目标区域的图像，所述目标区域的图像用于表示所述样本图像中被检测部位的图像；

第三确定模块，用于根据所述目标区域的图像得到样本检测结果；

训练模块，用于根据所述样本检测结果和预先设置的预设结果进行训练，得到所述髋关节检测模型；

其中，所述第二确定模块，具体用于通过预先设置的分类算法对每个目标特征进行分类，得到至少一个分类后的目标特征，所述分类后的目标特征是根据所述样本图像中不同的被检测部位分类的，对每个分类后的目标特征进行线性回归处理，得到至少一个回归特征，其中，所述至少一个分类后目标特征包括髋臼窝深部的髂骨下缘特征、髋臼顶的中部特征和髋臼盂唇特征；根据每个回归特征在所述样本图像中对应的位置，对所述样本图像进行划分，得到所述目标区域的图像，其中，所述目标区域的图像包括髋臼窝深部的骨下缘图像、髋臼顶的中部图像和髋臼盂唇图像；

所述第三确定模块，具体用于根据所述目标区域的图像进行计算，得到目标参数，所述目标参数用于表示髋关节的状态，将所述目标参数与预先设置的标准参数进行比较，得到所述样本检测结果。

4.如权利要求3所述的髋关节检测装置，其特征在于，所述提取模块，具体用于获取所述样本图像，对所述样本图像进行特征提取，得到至少一个候选特征，对每个候选特征进行归一化处理，得到至少一个归一化特征，将每个归一化特征输入卷积神经网络进行筛选，得到所述至少一个目标特征。