[发明专利]预测解剖标志的方法和使用该方法预测解剖标志的设备

权利要求书

1.一种预测解剖标志的方法，所述方法包括：

接收受试者的医学头部侧面图像；

使用标志预测模型来预测所述医学头部侧面图像中的标志，所述标志预测模型被配置为预测所述医学头部侧面图像中的所述解剖标志；以及

提供标记有所述标志的图像。

2.如权利要求1所述的方法，所述方法进一步包括：使用侧面部区域预测模型来预测所述医学头部侧面图像中的侧面部区域的坐标，所述侧面部区域预测模型被配置为在预测所述标志之前预测所述医学头部侧面图像中包括侧面部位的所述侧面部区域，

其中预测所述标志进一步包括使用所述标志预测模型来预测所述侧面部区域中的所述标志。

3.如权利要求2所述的方法，其中预测所述标志包括：

使用所述标志预测模型，基于所述医学头部侧面图像和所述侧面部区域的坐标，预测所述侧面部区域中的所述标志的x轴和y轴坐标；以及

创建包括所述标志和所述x轴和y轴坐标的xml、json和csv文件中的至少一个文件，以及

其中提供标记有所述标志的图像进一步包括基于所述医学头部侧面图像和所述xml、json和csv文件中的至少一个文件，提供具有在所述医学头部侧面图像中标记的所述标志的位置的图像。

4.如权利要求2所述的方法，其中所述标志预测模型是基于梯度增强算法来预测所述医学头部侧面图像中的所述标志的学习模型，以及

所述侧面部区域预测模型是基于支持向量机算法来预测所述医学头部侧面图像中的所述侧面部区域的学习模型。

5.如权利要求2所述的方法，其中所述侧面部区域预测模型是通过以下学习的模型：接收用于学习的所述医学头部侧面图像，其中预先确定了所述侧面部区域的坐标，以及

基于所述侧面部区域的坐标和用于学习的所述医学头部侧面图像的图案，预测用于学习的所述医学头部侧面图像中的所述侧面部区域。

6.如权利要求5所述的方法，其中用于学习的所述医学头部侧面图像是通过以下获得的图像：HOG(定向梯度直方图)转换样本受试者的样本医学头部侧面图像，以及

基于所述样本医学头部侧面图像中的所述侧面部区域的坐标和所述样本医学头部侧面图像的路径，在HOG转换的所述样本医学头部侧面图像中标记所述侧面部区域。

7.如权利要求1所述的方法，所述方法进一步包括基于所述标志测量选自所述受试者的颌面框架的尺寸、所述颌面框架的生长方向和成组牙齿的突出程度中的至少一个。

8.如权利要求1所述的方法，所述方法进一步包括：

当接收的所述医学头部侧面图像是RGB彩色图像时，将所述医学头部侧面图像转换成单色图像；以及

将所述单色图像矢量化。

9.如权利要求8所述的方法，其中将所述单色图像矢量化包括：

计算选自所述单色图像的多个像素的任何像素与邻近预定像素的所述多个像素之间的亮度差值；以及

将所述单色图像朝向邻近的所述多个像素中的相比所述预定像素具有最大亮度差值的像素矢量化。