一种面部自动定位系统技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种面部自动定位系统，包括：用户机，用于获取医学影像，根据医学影像获取二维映射图像，并将二维映射图像传输到云端服务器；云端服务器，用于接收二维映射图像，根据二维映射图像获取第一信息团和第二信息团，并将第一信息团和第二信息团传输到用户机，触发用户机根据第一信息团和第二信息团获取配准信息，并根据配准信息进行面部自动定位。有利于非资深领域的专业医生识别出三维结构中的各个区域，降低了医学影像的识别难度，提高了普适性。提高了普适性。提高了普适性。

【技术实现步骤摘要】
一种面部自动定位系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种面部自动定位系统。

技术介绍

[0002]CT和MRI等临床医学断层影像是医学上常用的诊疗手段，但临床医学影像由于成像方式的抽象性和人体解剖结构的复杂性，往往需要高年资医生特别是影像科医生的专业知识和经验才能正确识读。尤其是结构复杂的头部临床医学断层影像，对于低年级医学生、跨学科科研人员、医学工程人员以及普通患者而言显得过于抽象，难以准确识别。
[0003]因此，降低医学影像识别的难度，并降低使用医学影像的诊疗手段的门槛是目前需要攻克的难题。

技术实现思路

[0004]针对现有技术存在的不足，本专利技术提出一种面部自动定位系统，降低了医学影像识别的难度。
[0005]本专利技术采用的技术方案是，一种面部自动定位系统。
[0006]在第一种可实现方式中，一种面部自动定位系统，包括：
[0007]用户机，用于获取医学影像，根据医学影像获取二维映射图像，并将二维映射图像传输到云端服务器；
[0008]云端服务器，用于接收二维映射图像，根据二维映射图像获取第一信息团和第二信息团，并将第一信息团和第二信息团传输到用户机，触发用户机根据第一信息团和第二信息团获取配准信息，并根据配准信息进行面部自动定位。
[0009]结合第一种可实现方式，在第二种可实现方式中，用户机根据医学影像获取二维映射图像，包括：
[0010]用户机根据医学影像进行三维重建，获得三维结构；
[0011]将三维结构映射投影为二维映射图像。
[0012]结合第一种可实现方式，在第三种可实现方式中，云端服务器通过以下方式实现根据二维映射图像获取第一信息团和第二信息团：
[0013]云端服务器对二维映射图像进行人脸检测，获得检测结果；
[0014]在检测结果为未检测到人脸的情况下，确定第一信息团为错误提示；
[0015]在检测结果为检测到人脸的情况下，确定第一信息团为检测到人脸；
[0016]根据第一信息团获取第二信息团。
[0017]结合第三种可实现方式，在第四种可实现方式中，根据第一信息团获取第二信息团，包括：
[0018]在第一信息团为错误提示的情况下，触发人脸检测循环步骤，并在检测到人脸后停止循环；人脸检测步骤包括用户机调整三维结构的空间方向，将三维结构投影映射为二维映射图像，并传输到云端服务器进行人脸检测；
[0019]在第一信息团为检测到人脸的情况下，对二维映射图像进行多个特征点标记，并将多个特征点的坐标作为第二信息团。
[0020]结合第四种可实现方式，在第五种可实现方式中，用户机调整三维结构的空间方向，包括：
[0021]用户机通过VTK工具包Camera类的Flip方法，将三维结构进行步长为90度的视角变换。
[0022]结合第一种可实现方式，在第六种可实现方式中，用户机根据第一信息团和第二信息团获取配准信息，包括：
[0023]用户机接收到第一信息团为检测到人脸的情况下，将第二信息团进行解析，获取多个特征点的坐标；根据多个特征点坐标获取面部特征点；根据多个特征点坐标获取环状特征；将面部特征点和环状特征确定为配准信息。
[0024]结合第六种可实现方式，在第七种可实现方式中，根据多个特征点坐标获取面部特征点，包括：
[0025]根据多个特征点坐标获取最小矩形；
[0026]对最小矩形进行扩展和移动，形成预设标准尺寸的面部特征区；
[0027]对面部特征区进行预设步长的采样，获得面部特征点。
[0028]结合第七种可实现方式，在第八种可实现方式中，根据多个特征点坐标获取环状特征，包括：
[0029]获取多个特征点坐标中的横坐标最大值和最小值，以及纵坐标最大值和最小值；
[0030]将横坐标最大值和最小值，纵坐标最大值和最小值进行组合，获得四个点的坐标；
[0031]根据四个点的坐标对三维结构进行2D到3D法向量的切割，获取环状特征。
[0032]结合第六种可实现方式，在第九种可实现方式中，根据配准信息进行面部自动定位，包括：
[0033]根据用户的面部特征点和CVH的面部特征点进行初步配准，获得与用户的三维结构空间方向一致的CVH初步配准头部三维结构；
[0034]根据用户的环状特征和CVH的环状特征对CVH初步配准头部三维结构进行二次配准，获得与用户的三维结构空间尺寸一致的CVH二次配准头部三维结构；CVH二次配准头部三维结构中各区域与用户的三维结构中各区域存在映射关系；CVH二次配准头部三维结构中各区域存在标签，标签为各区域的名称；
[0035]从标签中选取感兴趣区域，通过映射关系自动定位到用户的三维结构中对应的位置。
[0036]结合第一种可实现方式，在第十种可实现方式中，云端服务器端架构基于Python开源Django3框架，用户机开发端基于VS的Web Reference，通过Base64的编码解码技术将用户机的二维映射图像传输到云端服务器，并进行显示。
[0037]由上述技术方案可知，本专利技术的有益技术效果如下：
[0038]1.用户机获取医学影像，进而获取二维映射图像，并传输到云端服务器，远端服务器根据二维映射图像获取第一信息团和第二信息团，并触发用户机根据第一信息团和第二信息团获取配准信息，最终根据配准信息实现了面部自动定位，有利于非资深领域的专业医生识别出三维结构中的各个区域，降低了医学影像的识别难度，从而降低了使用医学影
像的诊疗手段的门槛，提高了普适性。
[0039]2.由于获取第一信息团和第二信息团的算法对计算机性能要求较高，因此将这两个模块部署在云端服务器，通过用户机与云端服务器之间的数据传输进行信息交互。这样，不仅减少对用户机硬件的压力，还减少了用户机软件总大小，提高了用户机的运算效率，而且在云端高性能服务器支持下总体的计算速度也有了极大地提高，最终提高了自动定位的速度。
[0040]3.理想研究状态下，希望默认的断层影像头部重建是脸朝正前方，但临床实操必须根据患者实际情况进行摆位，如呈侧卧摆位或俯卧摆位。因此，在对医学影像重建三维结构后，通过人脸检测对三维结构的空间方向进行指导修正，从而能够获取人脸的正面图像，有利于准确识别出面部的特征点，进而实现自动定位。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
[0042]图1为本专利技术提供的一种面部自动定位系统的示意图；
[0043]图2为本专利技术提供的环状特征的示意图。
具体实施方式
[0044]下面将结合附图对本专利技术技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面部自动定位系统，其特征在于，包括：用户机，用于获取医学影像，根据医学影像获取二维映射图像，并将二维映射图像传输到云端服务器；云端服务器，用于接收二维映射图像，根据所述二维映射图像获取第一信息团和第二信息团，并将第一信息团和第二信息团传输到所述用户机，触发所述用户机根据所述第一信息团和所述第二信息团获取配准信息，并根据所述配准信息进行面部自动定位。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述用户机根据医学影像获取二维映射图像，包括：所述用户机根据医学影像进行三维重建，获得三维结构；将所述三维结构映射投影为二维映射图像。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，云端服务器通过以下方式实现根据所述二维映射图像获取第一信息团和第二信息团：云端服务器对二维映射图像进行人脸检测，获得检测结果；在检测结果为未检测到人脸的情况下，确定第一信息团为错误提示；在检测结果为检测到人脸的情况下，确定第一信息团为检测到人脸；根据所述第一信息团获取第二信息团。4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，根据所述第一信息团获取第二信息团，包括：在第一信息团为错误提示的情况下，触发人脸检测循环步骤，并在检测到人脸后停止循环；所述人脸检测步骤包括用户机调整三维结构的空间方向，将三维结构投影映射为二维映射图像，并传输到云端服务器进行人脸检测；在第一信息团为检测到人脸的情况下，对二维映射图像进行多个特征点标记，并将多个特征点的坐标作为第二信息团。5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，用户机调整三维结构的空间方向，包括：所述用户机通过VTK工具包Camera类的Flip方法，将三维结构进行步长为90度的视角变换。6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述用户机根据所述第一信息团和所述第二信息团获取配准信息，包括：所述用户机接收到第一信息团...

【专利技术属性】
技术研发人员：乔梁，孙常晋，欧明汶，徐浩，王倩楠，邱明国，陈欣，冉旭，张晔，
申请(专利权)人：中国人民解放军陆军军医大学，
类型：发明
国别省市：