[发明专利]脊柱侧弯角度的测量方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种脊柱侧弯角度的测量方法，其特征在于，所述脊柱侧弯角度的测量方法包括：

获取待测图像，对所述待测图像进行像素值提取和归一化处理，得到预处理图像；

调用预置的多个深度学习模型，对所述预处理图像依次进行脊柱定位、脊柱椎体定位和第12节胸椎的定位，得到脊柱定位结果；

调用预置的目标关键点检测模型，对所述脊柱定位结果进行分析，得到多个椎体关键点信息，所述多个椎体关键点信息包括每一节脊柱椎体对应的四个顶点的位置信息；

调用预置的最小二乘法对所述多个椎体关键点信息进行拟合处理，得到拟合直线段，基于所述拟合直线段确定弯曲中心，根据所述弯曲中心进行脊柱侧弯角度的测算，得到脊柱侧弯角度测量结果。

2.根据权利要求1所述的脊柱侧弯角度的测量方法，其特征在于，所述调用预置的多个深度学习模型，对所述预处理图像依次进行脊柱定位、脊柱椎体定位和第12节胸椎的定位，得到脊柱定位结果包括：

调用预置的第一深度学习模型，对所述预处理图像进行基于脊柱所在区域的定位，得到第一定位图像，所述第一定位图像包括脊柱位置信息；

调用预置的第二深度学习模型，对所述第一定位图像进行基于脊柱椎体所在区域的定位，得到第二定位图像，所述第二定位图像包括脊柱椎体的位置信息；

调用预置的第三深度学习模型，对所述第二定位图像进行基于第12节胸椎所在区域的定位，得到第三定位图像，将所述第一定位图像、所述第二定位图像和所述第三定位图像确定为脊柱定位结果，所述第三定位图像包括第12节胸椎的位置信息。

3.根据权利要求2所述的脊柱侧弯角度的测量方法，其特征在于，所述调用预置的第一深度学习模型，对所述预处理图像进行基于脊柱所在区域的定位，得到第一定位图像，所述第一定位图像包括脊柱位置信息包括：

调用预置的第一深度学习模型，对所述预处理图像进行编码处理，得到编码隐层空间向量；

对所述编码隐层空间向量进行全连接处理，得到初始脊柱区域坐标，调用预置的非极大抑制算法，对所述初始脊柱区域坐标进行筛选，得到目标脊柱区域坐标；

将所述目标脊柱区域坐标代入所述预处理图像，得到第一定位图像，所述第一定位图像包括脊柱位置信息。

4.根据权利要求1所述的脊柱侧弯角度的测量方法，其特征在于，所述调用预置的目标关键点检测模型，对所述脊柱定位结果进行分析，得到多个椎体关键点信息，所述多个椎体关键点信息包括每一节脊柱椎体对应的四个顶点的位置信息包括：

调用预置的目标关键点检测模型，识别所述脊柱定位结果中的多个椎体边界点；

提取所述多个椎体边界点中每一个椎体边界点的坐标，得到多个椎体关键点信息，所述多个椎体关键点信息包括每一节脊柱椎体对应的四个顶点的位置信息。

5.根据权利要求1所述的脊柱侧弯角度的测量方法，其特征在于，所述调用预置的最小二乘法对所述多个椎体关键点信息进行拟合处理，得到拟合直线段，基于所述拟合直线段确定弯曲中心，根据所述弯曲中心进行脊柱侧弯角度的测算，得到脊柱侧弯角度测量结果包括：

基于所述多个椎体关键点信息，确定每一节椎体的椎体中心点和每一节椎体对应的多条椎体端线，调用预置的最小二乘法对所述每一节椎体的椎体中心点进行拟合，得到拟合直线段；

计算所述每一节椎体的椎体中心点与所述拟合直线段的距离，得到每一节椎体的中心距离值，获取每一节椎体的椎体长度，将所述每一节椎体的中心距离值除以对应的椎体长度，得到多个距离比率；

将所述多个距离比率按照从大到小的顺序进行排序，得到距离比率排序结果，将所述距离比率排序结果中排名为第一的距离比率对应的椎体中心点确定为弯曲中心；

遍历计算所述弯曲中心周围的多条椎体端线形成的夹角，得到多个弯曲夹角，按照从大到小的顺序对所述多个弯曲夹角进行排序，得到弯曲夹角排序结果，将所述弯曲夹角排序结果中排名为第一的弯曲夹角确定为脊柱侧弯角度测量结果。