[发明专利]脊柱3D建模的方法和系统

权利要求书

1.一种脊柱3D建模的方法，其特征在于：首先，在Unity软件中初始化Azure Kinect传感器的身体追踪功能捕获关节点坐标数据，并采用骨长约束法和无迹卡尔曼滤波法对数据进行处理生成控制点，再采用Catmull-Rom样条插值得到拟合的脊柱曲线；其次，在场景中建立通用的3D脊柱模型并配准到拟合脊柱曲线上，得到实时更新的个性化3D脊柱模型；最后，分别对样条线在冠状面和矢状面的投影进行曲率分析，计算得到Cobb角度、胸椎后凸角和腰椎前凸角。

2.根据权利要求1所述的脊柱3D建模的方法，其特征在于：在Unity中配置AzureKinect环境并初始化身体追踪功能，根据Azure Kinect数据流的形式，将原始关节点数据排成队列输入，根据原始关节点和额外计算添加的关节点生成控制点以精确的建模和定位椎骨，采用UKF和骨长约束法对得到关节点数据处理以提高精度。

3.根据权利要求1所述的脊柱3D建模的方法，其特征在于：控制点生成的具体方法为：对于Azure Kinect身体追踪自动跟踪的关节点，选取其中与脊柱相关的四个点：Neck，Spine Chest，Spine Naval，Pelvis作为基础控制点；将Left Shoulder和Left Hip，RightShoulder和Right Hip分别连接，代表身体左侧和右侧的肩-髋连接向量；然后将左、右侧肩-髋连接向量25％和和65％处连接线的中点，以及Left Shoulder和Right Shoulder的中点作为额外添加的控制点。

4.根据权利要求1所述的脊柱3D建模的方法，其特征在于：控制点生成的具体方法为：所述骨长约束法具体为：

将关节点数据表示为其中k表示传感器捕获的帧数，i表示关节点序号；关节点之间的骨长用两点之间的欧氏距离表示为其中：

取波动较小的关节点数据求均值，最终得到L_i,i+1计算值为：

L_i,i+1∈L_i,i+1±δ_i,i+1

由于传感器对不同关节点的准确度表现不同，因此不同的骨长对应不同的阈值；对左右肩关节长度和左右髋关节长度设置不同的误差阈值δ_i,i+1，当误差大于设定阈值时，考虑出现数据尖峰抖动，通过滤波器修正采集到的该关节点位置信息。

5.根据权利要求1所述的脊柱3D建模的方法，其特征在于：控制点生成的具体方法为：对无迹卡尔曼滤波法的具体应用方式为：采用无迹卡尔曼滤波法对关节点的坐标数据进行滤波处理；所述无迹卡尔曼滤波法将卡尔曼滤波中的状态转移矩阵F和测量转移矩阵H变为非线性函数f(x)和h(x)，通过采样的方法计算经过非线性函数变换后随机变量的均值与协方差；使用Azure Kinect先前获取的关节点数据和正在捕获的数据建立状态转换函数，通过迭代从无迹卡尔曼滤波算法模块中获得数据，再使用观测函数计算获得每个关节点的坐标。

6.根据权利要求1所述的脊柱3D建模的方法，其特征在于：采用Catmull-Rom样条插值得到拟合的脊柱曲线的具体过程为：由于Catmull-Rom样条线的每个控制点都位于样条线上，使得当脊柱模型配准到Catmull-Rom样条线上时，每个椎骨都能够根据控制点的变换更准确的进行移动和旋转；对于数据处理后的得到的控制点，采用Catmull-Rom插值算法生成Catmull-Rom样条函数作为拟合的脊柱曲线。