一种膝关节间隙测量方法及系统技术方案

本申请公开了一种膝关节间隙测量方法及系统，本方法首先获取膝关节原始图，在预处理等操作后进行二值化阈值分割出骨骼区域；将骨骼轮廓进行提取填充至黑色底图生成膝关节区域热力图，通过设置膝关节间隙模板生成膝关节间隙目标热力图；然后确定膝关节区域热力图中与膝关节间隙目标热力图相似度高于预设阈值的目标区域；最后通过形态学膨胀算法对目标区域中的膝关节间隙区域轮廓进行处理，并确定目标膝关节间隙图像。本发明专利技术通过模板匹配方法完成膝关节股骨和胫骨分割并完成测量，有效避免深度学习方法需要大量标注数据和耗时等问题，既保证了速度也提高了对膝关节检测测量准确率，为制定高标准的术前规划和术中导航技术提供间隙分割技术。供间隙分割技术。供间隙分割技术。

【技术实现步骤摘要】
一种膝关节间隙测量方法及系统


[0001]本专利技术涉及医学图像分割领域，特别涉及一种膝关节间隙测量方法及系统。

技术介绍

[0002]膝关节间隙狭窄是退行性骨关节炎的重要表现，在膝关节X光诊断过程中，膝关节间隙的准确提取是快速准确量化膝关节变形程度的重要环节。膝关节股骨和胫骨分割并计算膝关节间隙是有效开展股骨胫骨组织测量，解剖结构诊断和术前规划的重要手段之一，同时在手术过程也具备广泛应用和重要临床价值。
[0003]目前，膝关节间隙计算主要依赖医生手动测量，在手动测量过程中，计算间隙存在误差且耗时耗力，为解决自动准确测量股骨和胫骨间隙问题。

技术实现思路

[0004]基于此，本申请实施例提供了一种膝关节间隙测量方法及系统，能够准确快速测量膝关节间隙。
[0005]第一方面，提供了一种膝关节间隙测量方法，该方法包括：
[0006]S1、获取膝关节X光dicom原始图，通过预处理及格式转换得到膝关节jpg序列图片，并将所述膝关节jpg序列图片进行图像增强后根据图像灰度值特性进行二值化阈值分割，区分为骨骼区域和背景；
[0007]S2、确定所述骨骼区域中的骨骼轮廓，并将所述骨骼轮廓进行提取填充至黑色底图；
[0008]S3、对所述黑色底图中的骨骼区域进行取相反色操作，生成膝关节区域热力图，其中，热力范围根据与目标区域的距离渐变；
[0009]S4、设置膝关节间隙模板，并生成膝关节间隙目标热力图；
[0010]S5、将生成的膝关节间隙目标热力图通过余弦相似度定理来进行模板匹配，确定膝关节区域热力图中与膝关节间隙目标热力图相似度高于预设阈值的目标区域；
[0011]S6、对所述目标区域进行二值化阈值分割获取膝关节间隙区域轮廓，通过形态学膨胀算法对膝关节间隙区域轮廓进行处理，并在对比膝关节间隙的形态学特征后确定目标膝关节间隙图像。
[0012]可选地，将所述膝关节jpg序列图片进行图像增强后根据图像灰度值特性进行二值化阈值分割，包括：
[0013]采用OpenCV中gamma校正方法，增强所述膝关节jpg序列图片中骨骼对比度，获取骨骼和非骨骼组织对比度明显的图像。
[0014]并使用OpenCV中二值化算法threshold进行二值化阈值分割，区分骨骼区域和背景。
[0015]可选地，确定所述骨骼区域中的骨骼轮廓，并将所述骨骼轮廓进行提取填充至黑色底图，包括：
[0016]采用连通域的方法CV_EXPORTS_AS分割出所述骨骼区域中的所有的骨骼轮廓，并将记录的骨骼轮廓进行提取填充至黑色底图。
[0017]可选地，所述将记录的骨骼轮廓进行绘制并填充至黑色底图，包括：
[0018]记录的所有骨骼轮廓的面积，确定所有骨骼轮廓面积前十大的轮廓，并将确定得到的面积前十大的轮廓进行绘制并填充至黑色底图。
[0019]可选地，所述黑色底图通过OpenCV中zeros函数生成。
[0020]可选地，对所述黑色底图中的骨骼区域进行取相反色操作，生成膝关节区域热力图，包括：
[0021]遍历所述黑色底图中所有的灰度值为零值的坐标；
[0022]测量并记录每个非零灰度值坐标距离最近的灰度值为零元素的坐标之间的欧式距离；
[0023]将所有非零元素计算出与所有零元素的距离中求最小值，赋值给该非零元素所在的坐标，生成膝关节区域热力图。
[0024]可选地，所述设置膝关节间隙模板，并生成膝关节间隙目标热力图，包括：
[0025]定义一个宽高比为8：1的元素值为1的二维矩阵；
[0026]使用零元素将该矩阵外侧进行均匀填充，生成膝关节间隙目标热力图。
[0027]可选地，所述将生成的膝关节间隙目标热力图通过余弦相似度定理来进行模板匹配，确定膝关节区域热力图中与膝关节间隙目标热力图相似度高于预设阈值的目标区域，包括：
[0028]使用阈值分割前找到图像中相关性最大的值，根据相关性最大的值乘设定的百分比阈值作为预设阈值进行分割，并获取的结果进行二值化阈值分割得到目标区域。
[0029]可选地，对所述目标区域进行二值化阈值分割获取膝关节间隙区域轮廓，通过形态学膨胀算法对膝关节间隙区域轮廓进行处理，并在对比膝关节间隙的形态学特征后确定目标膝关节间隙图像，包括：
[0030]对膝关节间隙区域轮廓，使用OpenCV中dilate函数进行形态学膨胀，并在采用OpenCV中bitwise_and函数，确定轮廓结构以进行对比膝关节间隙的形态学特征，筛除宽高比小于预设值的轮廓以及图像边界相连的轮廓，获取筛除后的轮廓作为膝关节间隙图像。
[0031]第二方面，提供了一种膝关节间隙测量系统，该系统包括：
[0032]获取模块，用于获取膝关节X光dicom原始图，通过预处理及格式转换得到膝关节jpg序列图片，并将所述膝关节jpg序列图片进行图像增强后根据图像灰度值特性进行二值化阈值分割，区分为骨骼区域和背景；
[0033]提取模块，用于确定所述骨骼区域中的骨骼轮廓，并将所述骨骼轮廓进行提取填充至黑色底图；
[0034]第一生成模块，用于对所述黑色底图中的骨骼区域进行取相反色操作，生成膝关节区域热力图，其中，热力范围根据与目标区域的距离渐变；
[0035]第二生成模块，设置膝关节间隙模板，并生成膝关节间隙目标热力图；
[0036]匹配模块，用于将生成的膝关节间隙目标热力图通过余弦相似度定理来进行模板匹配，确定膝关节区域热力图中与膝关节间隙目标热力图相似度高于预设阈值的目标区域；
[0037]确定模块，用于对所述目标区域进行二值化阈值分割获取膝关节间隙区域轮廓，通过形态学膨胀算法对膝关节间隙区域轮廓进行处理，并在对比膝关节间隙的形态学特征后确定目标膝关节间隙图像。
[0038]本申请实施例提供的技术方案首先获取膝关节X光dicom原始图，通过预处理及格式转换图像增强后进行二值化阈值分割为骨骼区域和背景；将骨骼轮廓进行提取填充至黑色底图后域进行取相反色操作，生成膝关节区域热力图，通过设置膝关节间隙模板生成膝关节间隙目标热力图；然后确定膝关节区域热力图中与膝关节间隙目标热力图相似度高于预设阈值的目标区域；最后通过形态学膨胀算法对目标区域中的膝关节间隙区域轮廓进行处理，并确定目标膝关节间隙图像。可以看出，本专利技术通过模板匹配方法完成膝关节股骨和胫骨分割并完成测量，有效避免深度学习方法需要大量标注数据和耗时等问题，既保证了速度也提高了对膝关节检测测量准确率。自动完成膝关节间隙测量，为制定高标准的术前规划和术中导航技术提供间隙分割技术。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本专利技术的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种膝关节间隙测量方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取膝关节X光dicom原始图，通过预处理及格式转换得到膝关节jpg序列图片，并将所述膝关节jpg序列图片进行图像增强后根据图像灰度值特性进行二值化阈值分割，区分为骨骼区域和背景；S2、确定所述骨骼区域中的骨骼轮廓，并将所述骨骼轮廓进行提取填充至黑色底图；S3、对所述黑色底图中的骨骼区域进行取相反色操作，生成膝关节区域热力图，其中，热力范围根据与目标区域的距离渐变；S4、设置膝关节间隙模板，并生成膝关节间隙目标热力图；S5、将生成的膝关节间隙目标热力图通过余弦相似度定理来进行模板匹配，确定膝关节区域热力图中与膝关节间隙目标热力图相似度高于预设阈值的目标区域；S6、对所述目标区域进行二值化阈值分割获取膝关节间隙区域轮廓，通过形态学膨胀算法对膝关节间隙区域轮廓进行处理，并在对比膝关节间隙的形态学特征后确定目标膝关节间隙图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述膝关节jpg序列图片进行图像增强后根据图像灰度值特性进行二值化阈值分割，包括：采用OpenCV中gamma校正方法，增强所述膝关节jpg序列图片中骨骼对比度，获取骨骼和非骨骼组织对比度明显的图像；并使用OpenCV中二值化算法threshold进行二值化阈值分割，区分骨骼区域和背景。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述骨骼区域中的骨骼轮廓，并将所述骨骼轮廓进行提取填充至黑色底图，包括：采用连通域的方法CV_EXPORTS_AS分割出所述骨骼区域中的所有的骨骼轮廓，并将记录的骨骼轮廓进行提取填充至黑色底图。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将记录的骨骼轮廓进行绘制并填充至黑色底图，包括：记录的所有骨骼轮廓的面积，确定所有骨骼轮廓面积前十大的轮廓，并将确定得到的面积前十大的轮廓进行绘制并填充至黑色底图。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述黑色底图通过OpenCV中zeros函数生成。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述黑色底图中的骨骼区域进行取相反色操作，生成膝关节区域热力图，包括：遍历所述黑色底图中所有的灰度值为零值的坐标；测量并记录每个非零灰度值坐标距离最近的灰度值为零元素的坐标之间的欧式距离；将所有非零元素计算出与所有零元素的距离...

【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：