[发明专利]颈骨骨龄的计算方法、程序及系统

说明书

本发明涉及一种颈骨骨龄的计算方法，包括如下步骤：S1：获取头部侧位片；S2：加载头部侧位片；S3：对头部侧位片进行AI关键点检测得到颈骨关键点；S4：利用S3中的关键点判断第二颈骨、第三颈骨和第四颈骨是否凹陷；S5：利用S3中的关键点计算第三颈骨和第四颈骨的形状；S6：使用S4和S5的计算结果判断当前骨龄。本发明的颈骨骨龄的计算方法基于头部侧位片数据AI关键点检测结果进行计算和判断,该方法能够将AI识别到的头部侧位片的第二颈骨、第三颈骨和第四颈骨的关键点通过定量计算的方式得到颈骨骨龄，本方法不需要额外提供头部侧位片空间分辨率等额外信息，可快速有效地计算颈骨骨龄。

技术领域

本发明涉及口腔正畸领域，尤其涉及一种颈骨骨龄的计算方法、程序及系统。

背景技术

随着人民生活水平的不断提高，口腔健康越来越受到重视和关注，近年来正畸需求旺盛，越来越多的儿童和青少年选择正畸治疗。儿童和青少年处于生长发育时期，生长发育阶段是儿童和青少年正畸方案制定的重考虑因素，评估生长发育阶段的准确性对正畸治疗效果的实现起着重要作用。在口腔正畸中可以通过颈骨骨龄(Cervical VertebralMaturation，CVM)确定最佳治疗时机。因为不同医生的判断标准不同，通过直接观察头部侧位片的方式判断颈骨骨龄可能会有误差。

发明内容

本发明要解决的技术问题是设计一种基于头部侧位片数据AI关键点检测结果的颈骨骨龄计算方法，解决现有的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明的颈骨骨龄的计算方法包括如下步骤：

步骤S1：获取头部侧位片，头部侧位片为后缀为.png或者.jpg格式的图片；

步骤S2：加载头部侧位片，将步骤S1中获取的图像加载到程序中；

步骤S3：对头部侧位片进行AI关键点检测，使用基于深度学习的关键点检测网络得到颈骨关键点；

步骤S4：颈骨的凹陷判断，利用步骤S3中的关键点判断第二颈骨、第三颈骨和第四颈骨是否凹陷；

步骤S5：颈骨的形状计算，利用步骤S3中的关键点，计算第三颈骨和第四颈骨的形状；

步骤S6：颈骨的骨龄计算，使用步骤S4和步骤S5的计算结果判断当前骨龄，具体方法如下：

CS1：c2、c3和c4底部无凹陷，c3、c4为梯形；

CS2：c2底部凹陷，c3、c4底部无凹陷且为梯形；

CS3：c2、c3底部凹陷，c3、c4为梯形或水平矩形；

CS4：c2、c3和c4底部全部凹陷，c3、c4为水平矩形；

CS5：c2、c3和c4底部全部凹陷，c3、c4为正方形；

CS6：c2、c3和c4底部全部凹陷，c3、c4为竖直矩形。

进一步的，步骤S1中后缀为.png或者.jpg格式的头部侧位片图片通过电子摄像设备拍摄胶片或者使用专业软件转换dicm的方式得到。

进一步的，步骤S3中关键点检测网络为DeepPose、OpenPose、AlphaPose、HRNet和DirectPose中的任意一种。

进一步的，步骤S4中颈骨凹陷判断的方法包若如下步骤：

步骤S41：设点C_ilp的坐标为(x_ilp，y_ilp)，点C_ild坐标为(x_ild，y_ild)，计算两点之间的向量