本申请涉及一种膝关节CT图像自动分割方法、装置及电子设备，该方法包括获取膝关节原始图像；根据预设的图像处理规则处理所述膝关节原始图像得到目标图像，所述目标图像包括背景区域和目标区域；根据预设的区域确定规则和目标图像确定目标区域，所述目标区域包括股骨区域、胫骨区域、腓骨区域和髌骨区域；根据预设的第一确定规则和目标图像确定髌骨区域；根据预设的填充规则对髌骨区域进行填充，得到髌骨区域边界线；根据预设的第二确定规则确定股骨区域边界线、胫骨区域边界线和腓骨区域边界线。本申请具有能实现对膝关节CT图像的自动分割，降低医生的工作量的效果。降低医生的工作量的效果。降低医生的工作量的效果。
【技术实现步骤摘要】
一种膝关节CT图像自动分割方法、装置及电子设备
[0001]本申请涉及全膝关节置换术的领域，尤其是涉及一种膝关节CT图像自动分割方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]膝关节疾病是临床常见病，严重影响人们的健康和生活。膝关节的准确分割是骨科疾病诊断的重要环节，传统的骨关节分割方法容易出现漏诊和误诊的情况，从而延误患者的治疗，甚至造成医疗事故。
[0003]目前，对于膝关节CT影像的分割，主要还是依赖阈值的半自动分割方法，对于骨折和骨碎裂的分割没有较高的精确度，且在分割过程中非常耗时，需要医生较多的参与；近年来，随着深度学习的发展，基于卷积神经网络的分割方法也层出不穷，但是深度学习的方向需要大量的标注数据，无疑增加了医生的工作量。
技术实现思路
[0004]为了实现对膝关节CT图像的自动分割，降低医生的工作量，本申请提供了一种膝关节CT图像自动分割方法、装置及电子设备。
[0005]第一方面，本申请提供一种膝关节CT图像自动分割方法，采用如下的技术方案：一种膝关节CT图像自动分割方法，该方法包括：获取指定角度拍摄的膝关节原始图像；根据预设的图像处理规则处理所述膝关节原始图像得到目标图像，所述目标图像包括背景区域和目标区域；根据预设的区域确定规则和目标图像确定目标区域，所述目标区域包括股骨区域、胫骨区域、腓骨区域和髌骨区域；根据预设的第一确定规则和目标图像确定髌骨区域；根据预设的填充规则对髌骨区域进行填充，得到髌骨区域边界线；根据预设的第二确定规则确定股骨区域边界线、胫骨区域边界线和腓骨区域边界线。
[0006]通过采用上述技术方案，获取指定角度拍摄的膝关节原始图像，根据预设的图像处理规则对膝关节原始图像进行处理得到目标图像，得到目标图像后根据预设的第一图像确定规则确定目标图像中的髌骨区域，髌骨区域确定后根据预设的填充规则对髌骨区域进行填充，得到髌骨区域边界线完成对髌骨区域的分割，之后再通过第二确定规则，确定股骨区域边界线、胫骨区域边界线和腓骨区域边界线完成对膝关节CT图像的分割，采用上述方案，对膝关节CT图像进行分割时，可实现对膝关节CT图像的自动分割，不需要人工参与，降低医生的工作量。
[0007]可选的，所述根据预设的图像处理规则处理所述膝关节原始图像得到目标图像的方法，具体包括：
按预设的窗宽窗位调整膝关节原始图像；将按预设的窗宽窗位调整后的膝关节原始图像的格式转换为JPG格式；基于Gamma校正，根据预设参数对JPG格式的膝关节原始图像进行校正，得到目标图像。
[0008]通过采用上述技术方案，按预设的窗宽窗位调整膝关节原始图像，使得膝关节原始图像能更好的显示膝关节结构，之后再对调整后的图像通过Gamma校正提高目标区域的对比度，压缩背景区域使得目标区域和背景区域的边界更加明显，便于对目标区域的分割。
[0009]可选的，所述根据预设的区域确定规则和目标图像确定目标区域的方法，具体包括：获取目标图像中每一像素点的灰度值并设置灰度阈值；将目标图像中每一像素点的灰度值与灰度阈值进行比对；确定灰度值大于所述灰度阈值的像素点组成的区域为目标区域。
[0010]可选的，所述根据预设的第一确定规则和目标图像确定髌骨区域的方法，具体包括：调整目标图像到预设摆放角度；以目标图像的第一角点为原点建立直角坐标系，目标图像中过原点的横边所在的直线为X轴、过原点的竖边所在的直线为Y轴；确定目标区域中每一像素点的坐标；确定横坐标最小的像素点所在的区域为髌骨区域。
[0011]可选的，所述根据预设的填充规则对髌骨区域进行填充，得到髌骨区域边界线的方法，具体包括：获取髌骨区域的边缘点以及髌骨区域的所有横断面；根据预设的最小凸包算法和所述边缘点确定髌骨区域的凸多边形；基于预设的cvConvexHull2根据所述凸多边形和所述横断面逐层对髌骨区域进行填充，得到髌骨区域边界线。
[0012]可选的，所述根据预设的第二确定规则确定股骨区域边界线、胫骨区域边界线和腓骨区域边界线的方法，具体包括：基于预设的cvConvexHull2函数和目标图像确定股骨区域（2）、胫骨区域（3）和腓骨区域（3）形成区域的最小外轮廓；根据预设的CvMoments确定所述最小外轮廓的重心；通过预设的分水岭算法以所述重心为所述分水岭算法的起始点确定股骨区域边界线、胫骨区域边界线和腓骨区域边界线。
[0013]通过采用上述方案，通过预设的cvConvexHull2函数对目标图像进行处理，确定目标图像中股骨区域、胫骨区域和腓骨区域形成区域的最小外轮廓，之后再通过CvMoments确定最小外轮廓的重心，采用分水岭算法进行分割时，选取重心为分水岭算法的起始点，对目标区域中股骨区域、胫骨区域和腓骨区域形成的区域进行分割确定股骨区域边界线、胫骨区域边界线和腓骨区域边界线，在一定程度上降低了噪声对分割结果的影响。
[0014]可选的，所述根据预设的区域确定规则和目标图像确定目标区域的方法之后，该方法还包括：
通过预设的连续最大流算法对目标图像进行处理，确定目标区域的边界线。
[0015]第二方面，本申请提供一种膝关节CT图像自动分割装置，采用如下的技术方案：一种膝关节CT图像自动分割装置，包括：获取模块，用于获取指定角度拍摄的膝关节原始图像；图像处理模块，用于根据预设的图像处理规则处理所述膝关节原始图像得到目标图像；目标区域确定模块，用于根据预设的区域确定规则和目标图像确定目标区域；髌骨区域确定模块，用于根据预设的第一确定规则和目标图像确定髌骨区域；填充模块，用于根据预设的填充规则对髌骨区域进行填充，得到髌骨区域边界线；边界确定模块，用于根据预设的第二确定规则确定股骨区域边界线、胫骨区域边界线和腓骨区域边界线。
[0016]第三方面，本申请提供一种电子设备，采用如下的技术方案：一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行的膝关节CT图像自动分割方法的计算机程序。
[0017]第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行的膝关节CT图像自动分割方法的计算机程序。
[0018]综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：1.通过获取指定角度拍摄的膝关节原始图像，根据预设的图像处理规则对膝关节原始图像进行处理得到目标图像，得到目标图像后根据预设的第一图像确定规则确定目标图像中的髌骨区域，髌骨区域确定后根据预设的填充规则对髌骨区域进行填充，得到髌骨区域边界线完成对髌骨区域的分割，之后再通过第二确定规则，确定股骨区域边界线、胫骨区域边界线和腓骨区域边界线完成对膝关节CT图像的分割，采用上述方案，对膝关节CT图像进行分割时，可实现对膝关节CT图像的自动分割，不需要人工参与，降低医生的工作量；2.通过预设的cvConvexHull2函数对目标图像进行处理，确定目标图像中股骨区域、胫骨区域和腓骨区域形成区域的最小外轮廓，之后再通过CvMoments确定最小外轮廓的重心，采用分水本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种膝关节CT图像自动分割方法，其特征在于：该方法包括：获取指定角度拍摄的膝关节原始图像；根据预设的图像处理规则处理所述膝关节原始图像得到目标图像，所述目标图像包括背景区域和目标区域；根据预设的区域确定规则和目标图像确定目标区域，所述目标区域包括股骨区域（2）、胫骨区域（3）、腓骨区域（4）和髌骨区域（1）；根据预设的第一确定规则和目标图像确定髌骨区域（1）；根据预设的填充规则对髌骨区域进行填充，得到髌骨区域边界线；根据预设的第二确定规则和目标图像确定股骨区域边界线、胫骨区域边界线和腓骨区域边界线。2.根据权利要求1所述的膝关节CT图像自动分割方法，其特征在于：所述根据预设的图像处理规则处理所述膝关节原始图像得到目标图像的方法，具体包括：按预设的窗宽窗位调整膝关节原始图像；将按预设的窗宽窗位调整后的膝关节原始图像的格式转换为JPG格式；基于Gamma校正，根据预设参数对JPG格式的膝关节原始图像进行校正，得到目标图像。3.根据权利要求1所述的膝关节CT图像自动分割方法，其特征在于：所述根据预设的区域确定规则和目标图像确定目标区域的方法，具体包括：获取目标图像中每一像素点的灰度值并设置灰度阈值；将目标图像中每一像素点的灰度值与灰度阈值进行比对；确定灰度值大于所述灰度阈值的像素点组成的区域为目标区域。4.根据权利要求1所述的膝关节CT图像自动分割方法，其特征在于：所述根据预设的第一确定规则和目标图像确定髌骨区域的方法，具体包括：调整目标图像到预设摆放角度；以目标图像的第一角点为原点建立直角坐标系，目标图像中过原点的横边所在的直线为X轴、过原点的竖边所在的直线为Y轴；确定目标区域中每一像素点的坐标；确定横坐标最小的像素点所在的区域为髌骨区域。5.根据权利要求1所述的膝关节CT图像自动分割方法，其特征在于：所述根据预设的填充规则对髌骨区域进行填充，得到髌骨区域边界线的方法，具体包括：获取髌骨区域的边缘点以及髌...
【专利技术属性】
技术研发人员：怀晓晨，穆红章，
申请(专利权)人：瓴域影诺北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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