[发明专利]一种人体背部ATR角度计算方法

说明书

本发明涉及人体脊柱检测技术领域，尤其是一种人体背部ATR角度计算方法，人体背部ATR角度计算方法，其步骤包括：步骤1：通过深度相机拍摄人体背部点云，并对点云进行滤波处理；步骤2：对深度相机采集的场景点云进行分割，得到人体背部点云；步骤3：对人体背部点云切片，计算每一片点云的最邻近外切线与地面的夹角；步骤4：对所有切片夹角的数据进行滤波与平滑，得出背部最大倾斜角，输出ATR角度。本发明具有测量人员操作简单，测量过程无需直接接触患者，测量速度快等优点。

技术领域

本发明涉及人体脊柱检测技术领域，具体领域为一种人体背部ATR角度计算方法。

背景技术

众多学者对青少年脊柱侧弯做了大量流行病学调查，研究显示，青少年脊柱侧弯发病率在0.5％-3％之间。根据2009年中国康协肢残康复学术年会报道，脊柱侧弯在国内的普查率达到1.06％。自国家提倡素质教育以来，青少年的近视眼、脊柱侧弯和心理健康三大问题，不但没有减轻，反而有所加重。近视眼和心理健康容易暴露，故容易及时诊治，但脊柱侧弯因其隐蔽性而被忽视，直到出现严重症状才被发现。根据最新的研究统计，青少年脊柱侧弯的发生率已增至6％至7％，隐性的侧弯症状甚至难以被发现。针对青少年脊柱侧弯的筛查和预防逐渐成为青少年体质健康的重点。

目前为了测量脊柱侧弯角度，现有的专利技术需要的传感器较为复杂，具体地来说，现有的姿态传感器需要集成陀螺仪、加速度计以及地磁场传感器，且需要检测人员手动在背部放置传感器，操作相对有一定的难度，同时现有的基于深度学习的方法需要采集RGB彩色图像，可能存在隐私泄露等风险，且计算量较大，不利于在终端节点部署。且深度学习需要采集大量的训练数据，而脊柱侧弯的病例数据相对较少，存在收集与标注的成本较高等问题。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种人体背部ATR角度计算方法。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种人体背部ATR角度计算方法，其步骤包括：

步骤1：通过深度相机拍摄人体背部点云，并对点云进行滤波处理；

步骤2：对深度相机采集的场景点云进行分割，得到人体背部点云；

步骤3：对人体背部点云切片，计算每一片点云的最邻近外切线与地面的夹角；

步骤4：对所有切片夹角的数据进行滤波与平滑，得出背部最大倾斜角，输出ATR角度。

优选的，所述的步骤1具体方式为：

待测人员以体前屈姿势立于Z轴垂直地面放置的深度相机下，通过深度相机采集人体的深度图像，根据深度相机的内参K将深度图像中的坐标(u,v,d)转换为空间中的点云坐标(x,y,z)，其转换公式为，

所采集的点云包含深度相机视野中的所有物体，即为场景点云，对场景点云进行去噪以及体素化下采样，减少深度相机拍摄中产生的噪声对计算结果的影响。

优选的，所述的步骤2具体方式为：

通过计算欧氏距离，对场景点云进行欧氏聚类，过滤过小的点云团；

人体点云团位于深度相机的正下面，根据聚类中心提取人体点云，并分割出人体点云中的手臂以及脖子部分，得到人体背部点云。

优选的，所述的步骤3具体方式为：

将人体背部点云分割为100片，计算每一片点云的最近外切线；

更具体地，对于点云切片分割，在每个切片的位置，通过临近点采样的方式，生成该位置下的点云切片采样。

优选的，对于外切线计算，切面中的所有点位于同一个y轴高度，将三维的点(x,y,z)近似的看作平面坐标的点(x,z)，寻找斜率为k，截距为b的外切线，使得：