[发明专利]X线头影图像的关键点检测方法

权利要求书

1.一种计算机执行的X线头影图像的关键点检测方法，它包括：

获取X线头影图像；

利用经训练的目标检测人工神经网络对所述X线头影图像进行区域划分，得到N个目标区域图像；以及利用N个经训练的关键点检测人工神经网络分别对所述N个目标区域图像进行关键点检测，其中，N为大于等于2的自然数。

2.如权利要求1所述计算机执行的X线头影图像的关键点检测方法，其特征在于，所述N个目标区域包括：头颅核心区域、嘴唇、牙齿、下颌以及颈椎五个目标区域。

3.如权利要求1所述计算机执行的X线头影图像的关键点检测方法，其特征在于，所述N个目标区域包括测量尺目标区域。

4.如权利要求3所述计算机执行的X线头影图像的关键点检测方法，其特征在于，对于所述N个目标区域图像中除了所述测量尺目标区域图像之外的其他目标区域图像，对应的关键点检测人工神经网络针对每一关键点产生一张热力图，对于所述测量尺目标区域图像，对应的关键点检测人工神经网络仅产生一张包括多个关键点的热力图，其中，所述测量尺目标区域图像的关键点与所述测量尺的显著刻度相对应。

5.如权利要求3所述计算机执行的X线头影图像的关键点检测方法，其特征在于，它还包括：基于所述测量尺目标区域图像的关键点以及其他目标区域之一的尺寸确定比例尺。

6.如权利要求5所述计算机执行的X线头影图像的关键点检测方法，其特征在于，所述N个目标区域还包括头颅核心区域，所述比例尺是基于所述测量尺目标区域图像的关键点以及所述头颅核心区域图像的宽度确定。

7.如权利要求5所述计算机执行的X线头影图像的关键点检测方法，其特征在于，它还包括：基于除了所述测量尺目标区域之外的其他目标区域的关键点以及所述比例尺计算医学测量指标。

8.如权利要求1所述计算机执行的X线头影图像的关键点检测方法，其特征在于，它还包括：对于在所述N个目标区域图像中的至少两个中检测出的同一关键点，基于两次检测得到的坐标计算其最终坐标。

9.如权利要求8所述计算机执行的X线头影图像的关键点检测方法，其特征在于，它还包括：对于在所述N个目标区域图像中的至少两个中检测出的同一关键点，基于两次检测得到的坐标计算平均值，作为其最终坐标。

10.如权利要求1所述计算机执行的X线头影图像的关键点检测方法，其特征在于，所述目标检测人工神经网络是YOLOv3网络。

11.如权利要求1所述计算机执行的X线头影图像的关键点检测方法，其特征在于，所述N个关键点检测人工神经网络是HRNet网络。