基于回归脊椎弯曲方向评估脊柱侧弯角度的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于回归脊椎弯曲方向评估脊柱侧弯角度的方法及系统，属于脊柱侧弯评估领域。方法包括：提取X射线影像中的脊柱掩码，将所述脊柱掩码与所述X射线影像拼接后输入所述脊椎检测网络得到所述k个脊椎的k个包围盒；在所述脊椎检测网络三个尺度的输出特征图上裁剪出所述k个包围盒对应的三个尺度的脊椎特征块；在所述X射线影像上裁剪出所述k个包围盒对应的k个脊椎块；将脊椎块输入脊椎回归网络中融合脊椎检测网络的特征和脊椎方向回归的特征，输出每个脊椎块上终板和下终板的方向，将每个脊椎块的上终板和下终板方向拼接后，得到整条脊柱的弯曲方向，并计算Cobb角。本发明专利技术能够减轻脊椎方向回归的难度，提升Cobb角计算的准确度。计算的准确度。计算的准确度。

【技术实现步骤摘要】
基于回归脊椎弯曲方向评估脊柱侧弯角度的方法及系统


[0001]本专利技术属于脊柱侧弯评估领域，更具体地，涉及一种基于回归脊椎弯曲方向评估脊柱侧弯角度的方法及系统。

技术介绍

[0002]脊柱侧弯是一种脊柱三维结构形变的疾病，多发生于青少年时期，可引起患者背痛、心肺压迫，呼吸不畅等生理痛苦以及由于身体畸形带来的心理痛苦。对脊柱侧弯的早期诊断和治疗能够及时阻止病情的进一步加重并且可逐渐纠正畸形姿态。
[0003]Cobb角是临床上常用的判断是否患有脊柱侧弯的主要标准，主要通过医生在冠状位X射线影像上手工测量得到。在冠状位X射线影像上，医生首先确定脊柱弯曲节段中最倾斜的两个脊椎，并且手工标记这两个脊椎中位于上方的脊椎的两个上终板角点和下方脊椎的两个下终板角点，然后分别连接这两个脊椎同侧的两个角点形成延长线，测量两条延长线的夹角即为Cobb角，如图1中的(a)所示。通常医学上规定一条脊柱包含三个Cobb角，按位置从上往下可以分为上胸弯(PT)、胸弯(MT)和腰弯(TL)。由于各向异性的软组织重叠，导致部分患者的X射线影像不清晰，医生测量Cobb角时需要花费大量精力，如图1中的(b)和(c)所示。这种传统医生手工测量Cobb角的方式耗时费力，而且不可避免的存在观察者间和观察者内的误差。
[0004]现有技术中，一些研究者通过提取X射线影像中脊柱的中心线或者边缘线，再求曲线每个位置的法线，从而计算Cobb角，但测量结果相较医生手工测量误差较大。另一些研究者拟临床实践操作，先定位脊柱的角点，再通过角点计算Cobb角，这种方式由于X射线影像中的噪声对定位角点影响较大，同时后期人工校准角点的过程繁琐，所以测量结果缺乏一定的稳定性和灵活性。还有一些研究者利用脊柱的分割掩码直接回归三个Cobb角，这种方式由于省略了大量中间推理过程，缺乏必要的临床可解释性，忽略了临床上人机交互的重要性。
[0005]因此，提出一种能够准确测量Cobb角的方法，在临床上具有很大的指导意义和应用价值。

技术实现思路

[0006]针对现有技术的缺陷和改进需求，本专利技术提供了一种基于回归脊椎弯曲方向评估脊柱侧弯角度的方法及系统，其目的在于提升Cobb角计算的准确度。
[0007]为实现上述目的，按照本专利技术的一个方面，提供了一种基于回归脊椎弯曲方向评估脊柱侧弯角度的方法，包括：
[0008]提取X射线影像中的脊柱掩码，X射线影像中包含k个脊椎，k≥1；
[0009]搭建脊椎检测网络，将所述脊柱掩码与所述X射线影像拼接后输入所述脊椎检测网络得到所述k个脊椎的k个包围盒；在所述脊椎检测网络三个尺度的输出特征图上裁剪出所述k个包围盒对应的三个尺度的脊椎特征块F
p
＝{f
p1
,f
p2
,f
p3
}；
[0010]在所述X射线影像上裁剪出所述k个包围盒对应的k个脊椎块I
p
；
[0011]搭建脊椎回归网络，提取所述k个脊椎块I
p
的特征，得到第一特征图f
reg1
，将第一特征图f
reg1
与脊椎特征块f
p1
逐元素相加后提取特征，得到第二特征图f
reg2
，将第二特征图f
reg2
与脊椎特征块f
p2
逐元素相加后提取特征，得到第三特征图f
reg3
，将第三特征图f
reg3
与脊椎特征块f
p3
逐元素相加后提取特征，得到融合后的特征图f
p_reg
，将融合后的特征图f
p_reg
输入全连接层，输出k个脊椎块上终板和下终板的方向；
[0012]将k个脊椎块的上终板和下终板方向拼接后，得到整条脊柱的弯曲方向，并计算Cobb角。
[0013]进一步地，还包括步骤：在所述k个包围盒中筛选出包含完整脊椎的包围盒，具体包括如下子步骤：
[0014]步骤S11、计算第i个包围盒与k个标注包围盒的交并比IOU，得到第i个包围盒的k个交并比的集合IOUs，其中，1≤i≤k；
[0015]步骤S12、取集合IOUs中最大的交并比IOU
max
与设定的阈值I
t
比较大小，若IOU
max
≥I
t
，则第i个包围盒为包含完整脊椎的包围盒，记为否则，舍弃第i个包围盒；
[0016]步骤S13、重复步骤S11及步骤S12，得到m个筛选出的包含完整脊椎的包围盒其中，为包围盒对角的两个顶点坐标，1≤m≤k。
[0017]进一步地，所述标注包围盒通过如下步骤获得：
[0018]在k个包围盒中选择能够完全包围住对应脊椎四个角点的最小包围盒；
[0019]将所述最小包围盒扩大设定的倍数，得到标注包围盒。
[0020]进一步地，通过具有噪声扰动机制的ROIAlign裁剪模块在所述脊椎检测网络三个尺度的输出特征图上裁剪出所述k个包围盒对应的三个尺度的脊椎特征块F
p
以及在所述X射线影像上裁剪出所述k个包围盒对应的k个脊椎块I
p
；
[0021]将所述m个筛选出的包含完整脊椎的包围盒添加高斯噪声后，得到包围盒为其中，n
i
＝[x
ni1
,y
ni1
,x
ni2
,y
ni2
]；
[0022]以所述包围盒为BN
*
、所述X射线影像及所述脊椎检测网络三个尺度的输出特征图F
loc
＝{f
loc1
,f
loc2
,f
loc3
}为ROIAlign的输入，通过ROIAlign裁减，在所述脊椎检测网络三个尺度的输出特征图上裁剪出所述m个包围盒对应的三个尺度的脊椎特征块F
p
＝{f
p1
,f
p2
,f
p3
}，在所述X射线影像上裁剪出所述m个包围盒对应的m个脊椎块I
p
。
[0023]进一步地，提取X射线影像中的脊柱掩码的过程包括：
[0024]搭建脊柱分割网络，所述脊柱分割网络以Resnet50和Efficientnet
‑
b2作为特征提取主干网络；
[0025]将X射线影像分别输入两个特征提取主干网络进行特征提取，得到两种相同尺度的特征图，将两种相同尺度的特征图按通道拼接后，进行卷积得到融合后的特征图；
[0026]将融合后的特征图经过空间金字塔池化后，再通过上采样操作进行特征还原，输出脊柱掩码。
[0027]进一步地，将k个脊椎块的方向拼接，包括：
[0028]将每个脊椎块的上终板和下终板方向求和，得到每个脊椎块的最终方向向量；
[0029]根据k个包围盒对应本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于回归脊椎弯曲方向评估脊柱侧弯角度的方法，其特征在于，包括：提取X射线影像中的脊柱掩码，X射线影像中包含k个脊椎，k≥1；搭建脊椎检测网络，将所述脊柱掩码与所述X射线影像拼接后输入所述脊椎检测网络得到所述k个脊椎的k个包围盒；在所述脊椎检测网络三个尺度的输出特征图上裁剪出所述k个包围盒对应的三个尺度的脊椎特征块F
p
＝{f
p1
,f
p2
,f
p3
}；在所述X射线影像上裁剪出所述k个包围盒对应的k个脊椎块I
p
；搭建脊椎回归网络，提取所述k个脊椎块I
p
的特征，得到第一特征图f
reg1
，将第一特征图f
reg1
与脊椎特征块f
p1
逐元素相加后提取特征，得到第二特征图f
reg2
，将第二特征图f
reg2
与脊椎特征块f
p2
逐元素相加后提取特征，得到第三特征图f
reg3
，将第三特征图f
reg3
与脊椎特征块f
p3
逐元素相加后提取特征，得到融合后的特征图f
p_reg
，将融合后的特征图f
p_reg
输入全连接层，输出k个脊椎块上终板和下终板的方向；将k个脊椎块的上终板和下终板方向拼接后，得到整条脊柱的弯曲方向，并计算Cobb角。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括步骤：在所述k个包围盒中筛选出包含完整脊椎的包围盒，具体包括如下子步骤：步骤S11、计算第i个包围盒与k个标注包围盒的交并比IOU，得到第i个包围盒的k个交并比的集合IOUs，其中，1≤i≤k；步骤S12、取集合IOUs中最大的交并比IOU
max
与设定的阈值I
t
比较大小，若IOU
max
≥I
t
，则第i个包围盒为包含完整脊椎的包围盒，记为否则，舍弃第i个包围盒；步骤S13、重复步骤S11及步骤S12，得到m个筛选出的包含完整脊椎的包围盒其中，为包围盒对角的两个顶点坐标，1≤m≤k。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述标注包围盒通过如下步骤获得：在k个包围盒中选择能够完全包围住对应脊椎四个角点的最小包围盒；将所述最小包围盒扩大设定的倍数，得到标注包围盒。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过具有噪声扰动机制的ROIAlign裁剪模块在所述脊椎检测网络三个尺度的输出特征图上裁剪出所述k个包围盒对应的三个尺度的脊椎特征块F
p
以及在所述X射线影像上裁剪出所述k个包围盒对应的k个脊椎块I
p
；将所述m个筛选出的包含完整脊椎的包围盒添加高斯噪声后，得到包围盒为其中，n
i
＝[x
ni1
,y
ni1
,x
ni2
,y
ni2
]；以所述包围盒为BN
*
、所述X射线影像及所述脊椎检测网络三个尺度的输出特征图F
loc
＝{f
loc1
,f
loc2
,f
loc3
}为ROIAlign的输入，通过ROIAlign裁减，在所述脊椎检测网络三个尺度的输出特征图上裁剪出所述m个包围盒对应的三个尺度的脊椎特征块F
p
＝{f
p1
,f
p2
,f
p3

【专利技术属性】
技术研发人员：王植炜，李强，梁愿怀，吕进鑫，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：