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[发明专利]基于2D RGB图像的脊柱侧弯筛查方法-CN202211134978.8在审
发明人： 许真达;胡嘉豪 -专利权人：深圳零动医疗科技有限公司
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于2D RGB图像的脊柱侧弯筛查方法，包括以下步骤：S1、获取人体背部的2D RGB图像；S2、利用RVM人体分割模型分割出人体；S3、使用Yolo V5背部检测模型得到人体背部图像；S4、使用SEResNet进行关键点识别；S5、通过关键点形成四区域；拟合出脊柱线，计算拟合的脊椎线与正常脊柱线之间的最大偏移距离；两个内肩点中点与尾椎点之间的连线将每个区域分成左右两个子区域，计算两个子区域的面积差并归一化，作为左右区域之间的对比度；S6、将对比度和最大偏移距离输入鉴别器网络，鉴别器输出背部类型。本发明利用背部关键点关于脊柱的对称性来确定脊柱的大致形状；通过深度神经网络来学习正常姿态与脊柱侧弯之间的区别，能够保证鉴别器网络的准确性。
基于 rgb 图像脊柱侧弯筛查方法

[发明专利]一种基于背部彩色图像的无创脊柱侧弯筛查方法及系统-CN202111629135.0在审
发明人： 许真达 -专利权人：深圳零动医疗科技有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： A61B5/107 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于背部彩色图片的无创脊柱侧弯筛查方法及系统，方法包括以下步骤：S1、采集背面人体RGB‑D图像，保存为深度图和彩色图像；S2、进行Mask‑RCNN网络训练，得到人体分割模型；S3、分割出人体，得到无背景的人体彩色图像；S4、训练YOLOv5网络，得到背部识别模型；S5、截取人体背部区域，得到背部彩色图像；S6、得到人体背部深度图，计算最大ATR角度值；S7、制定分类标准并标注类别标签，将背部彩色图像和类别标签输入EfficientNet网络进行训练，得到脊柱分类模型。本发明结合人工智能技术、图像处理技术和生物力学技术，通过四阶段的脊柱侧弯筛查，可以自动、高效、稳定地评估一张输入图像是否存在患有脊柱侧弯的风险。
一种基于背部彩色图像脊柱侧弯筛查方法系统

[发明专利]脊椎骨旋转角度计算方法-CN201810296199.5有效
发明人：张勇;许真达 -专利权人：深圳零动医疗科技有限公司
申请日： 2018-04-04 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种脊椎骨旋转角度计算方法，其包括对人体背部图像组进行滤波和特征提取处理得到背部脊柱中心的坐标数组，采用三次样条插值处理得到背部脊柱中线，根据背部脊柱中线计算脊柱主体长度、每个侧弯的背部中线顶椎垂直偏距、每个侧弯的弦长、每个侧弯偏距最大的点坐标及每个侧弯偏距最大点对应脊柱的宽度，求解脊柱侧弯计算模型，求解脊柱中心线与背部脊柱中线偏离程度计算模型，计算脊柱中心线坐标，计算脊椎骨旋转角度。本发明在得到背部脊柱中线的基础上，通过构建脊柱侧弯计算模型和脊柱中心线与背部脊柱中线偏离程度计算模型，实现了对脊椎骨旋转角度的准确测量，具有广泛的应用价值。
脊椎骨旋转角度计算方法

[发明专利]基于深度相机的人体背部脊柱中线识别方法-CN201810479290.0有效
发明人：林文韬;张静;许真达;曹越;杨浩;李圳浩 -专利权人：四川效率未来科技有限公司
申请日： 2018-05-18 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度相机的人体背部脊柱中线识别方法，其包括获取人体背部深度图像，网格化处理，曲率化处理，提取背部中线区域，获取隆骨点坐标与胯骨点坐标，进行三次样条插值拟合处理，得到人体背部脊柱中线。本发明通过对获取的人体背部深度图像进行曲率化处理，提取人体背部信息，并采用三次线行插值拟合方法对提取的部分脊柱中线进行处理，能够得到完整的人体背部脊柱中线，进而提高脊柱中线提取的精度。
基于深度相机人体背部脊柱中线识别方法

[发明专利]基于计算机视觉的人体背部脊柱侧弯角度测量方法-CN201710629432.2有效
发明人： 许真达;吕洋;任旭升;陈俊儒;曲义杰;陈少为;张会雄 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于计算机视觉的人体背部脊柱侧弯角度测量方法。其采用深度相机获取人体背部深度图像并对人体背部深度图像进行预处理，再采用Lawson算法进行三角剖分处理，得到人体背部三维重构模型，通过构建人体背部表面曲貌的等高线图，结合等高线相关特征找到了人体背部中线，对背部中线进行整数插值获取背部中线上各点曲率，利用解剖学标志点求得脊柱躯干长度并获得脊椎主体长度表达式，最后代入相关性模型重构脊柱中线三维曲线，大大提高了重建精度，重建效果优良。
基于计算机视觉人体背部脊柱弯角测量方法

[发明专利]基于Kinect相机的人体背部特征点提取方法-CN201810479306.8有效
发明人：杨浩;张静;许真达;曹越;林文韬;李圳浩 -专利权人：四川效率未来科技有限公司
申请日： 2018-05-18 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06T7/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Kinect相机的人体背部特征点提取方法，其包括获取人体背部图像，灰度化，对比度拉伸，二值化，连通域标记和遍历寻找人体背部腋下、肩部、腰部和胯骨特征点，在人体背部图像中进行标记。本发明通过提取人体背部图像的外轮廓图，并对外轮廓图进行遍历，能够高效、精确的提取出人体背部图像的特征点，为后续计算人体脊柱侧弯程度提供精确的数据。
基于 kinect 相机人体背部特征提取方法

[发明专利]基于Kinect fusion的高精度深度图像获取方法-CN201810478449.7在审
发明人：曹越;张静;许真达;刘娟秀;杨浩;林文韬;李圳浩 -专利权人：宁波古德软件技术有限公司
申请日： 2018-05-18 - 公布日： 2018-11-02 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Kinect fusion的高精度深度图像获取方法，其包括获取深度图像与彩色图像数据，三维重建形成空间点云，将插值结果映射到二维图像并进行灰度化处理，对灰度图像进行线性变换，在设定的深度区间内拉伸灰度域，对图像信息点坐标进行转换，形成新的深度图像，从而大大提高了深度图像的分辨率和精确度。
深度图像彩色图像数据灰度化处理插值结果二维图像灰度图像三维重建深度区间图像信息线性变换点坐标灰度域空间点内拉伸分辨率映射转换

[发明专利]人体背部三维重构方法-CN201710629235.0在审
发明人： 许真达;吕洋;任旭升;陈俊儒;曲义杰;陈少为;张会雄 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2017-12-22 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人体背部深度图像预处理方法。其采用深度相机获取人体模型的深度图像，再对获取的深度图像采用了双阈值分割方法，将待重构的人体从背景图像中分离出来，并采用联合双边滤波法对提取后的深度图像进行平滑滤波和填补空洞；再通过对深度相机进行标定将滤波后的深度图像转化为三维点云，采用基于点云距离平均值的阈值滤波方法进行滤波处理，最后采用Lawson算法进行三角剖分得到人体背部三维重构模型，大大减少了对人体背部深度图像进行三维重构的运算量，同时降低了背景对人体背部深度图像的干扰。
人体背部三维方法

[发明专利]人体脊柱中线三维重构方法-CN201710629252.4在审
发明人： 许真达;吕洋;任旭升;陈俊儒;曲义杰;陈少为;张会雄 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2017-12-12 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人体脊柱中线三维重构方法。其通过构建人体背部表面曲貌的等高线图，结合等高线相关特征找到了人体背部中线，对背部中线进行整数插值获取背部中线上各点曲率，利用解剖学标志点求得脊柱躯干长度并获得脊椎主体长度表达式，最后代入相关性模型重构脊柱中线三维曲线，大大提高了重建精度，重建效果优良。
人体脊柱中线三维方法

[发明专利]人体背部深度图像预处理方法-CN201710629433.7在审
发明人： 许真达;吕洋;任旭升;陈俊儒;曲义杰;陈少为;张会雄 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2017-12-08 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种人体背部深度图像预处理方法。其采用深度相机获取人体模型的深度图像，再对获取的深度图像采用了双阈值分割方法，将待重构的人体从背景图像中分离出来，并采用联合双边滤波法对提取后的深度图像进行平滑滤波和填补空洞；再通过对深度相机进行标定将滤波后的深度图像转化为三维点云，采用基于点云距离平均值的阈值滤波方法进行滤波处理，从而大大减少了利用预处理后的人体背部深度图像进行三维重构的运算量，同时降低了背景对人体背部深度图像的干扰。
人体背部深度图像预处理方法

[发明专利]一种仪表面板读数自动识别方法-CN201610726525.2在审
发明人：张无忌;张英凯;许真达;张欣悦;张永康;张会雄 -专利权人：成都君晟科技有限公司
申请日： 2016-08-25 - 公布日： 2017-01-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种仪表面板读数自动识别方法，通过定位、采样、量化以及与样本值进行比对计算四个步骤，最终得到面板读数的识别结果。本发明与使用向量计算特征值等数据的OCR技术相比，其识别过程更为简单，运算量要少很多，因此运算速度也就快很多，大大减少了识别时间；而且本发明不存在特征值等高维运算，因而较为容易实现。
一种仪表面板读数自动识别方法

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