[go: up one dir, main page]

CN116138767A - 一种通过拟合圆法计算cobb角的检测方法 - Google Patents

一种通过拟合圆法计算cobb角的检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116138767A
CN116138767A CN202310023672.3A CN202310023672A CN116138767A CN 116138767 A CN116138767 A CN 116138767A CN 202310023672 A CN202310023672 A CN 202310023672A CN 116138767 A CN116138767 A CN 116138767A
Authority
CN
China
Prior art keywords
point
curve
fitting
camera
coordinate system
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202310023672.3A
Other languages
English (en)
Inventor
刘晓民
迟旭翀
郭伟
王飞
潘晨曦
张新峰
高建
杜俊杰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing University of Technology
Original Assignee
Beijing University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing University of Technology filed Critical Beijing University of Technology
Priority to CN202310023672.3A priority Critical patent/CN116138767A/zh
Publication of CN116138767A publication Critical patent/CN116138767A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • A61B5/1071—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof measuring angles, e.g. using goniometers
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0062—Arrangements for scanning
    • A61B5/0064—Body surface scanning
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0077—Devices for viewing the surface of the body, e.g. camera, magnifying lens
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • A61B5/1077—Measuring of profiles
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • A61B5/1079—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof using optical or photographic means
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30008—Bone
    • G06T2207/30012—Spine; Backbone

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明涉及一种通过拟合圆法计算cobb角的检测检测方法。本发明设计了改进的Cobb角计算方法，使用拟合圆圆心角而非曲线切线夹角，减少了曲线切线法所引入的误差。本发明拟合曲线采用7次多项式而非B样条拟合能够减少由于操作引入的随机误差，增强曲线的可靠性。本发明可以有效的通过被测者体表获得身体内部椎体信息，并进一步得到Cobb角。能够有效的减少被测者拍摄X射线的次数，保护被测者健康。

Description

一种通过拟合圆法计算cobb角的检测方法
技术领域
本发明涉及人体体表获取脊柱曲线和cobb角计算领域，具体涉及一种体表获取脊柱曲线并通过拟合圆法计算cobb角的检测方法。
背景技术
曲率估计是评价脊柱侧弯程度的重要指标。定量评估脊柱弯曲程度的标准曲率估计方法是通过测量Cobb角完成的。Cobb角反映脊柱冠状面的曲率。传统的计算Cobb角的方式是经由经验丰富的医师，通过判断椎体最为完全的上下端面，通过绘制上下端面的延长线计算两延长线交角。
但是，现有的测量技术。一方面会给患者受到额外的放射性影响，对处于生长发育阶段的青少年影响较大。本文利用双目摄像头原理得到患者的背部点云，通过对患者背部点云的处理，将背部点云二维化得到二维脊柱曲线。本文提出一种新的作用于二维曲线的脊柱曲线的提取方法。
发明内容
本发明要解决的技术问题是通过拟合圆法计算cobb角的检测方法，根据人体后背点云图计算cobb角。
一种人体后背点云的计算装置。其特征在于该检测装置包括支撑架、暗室、扫描器，计算机五部分组成。支撑架可以使被测者保持特定姿势；暗室用于遮挡外部杂散光，提供较为黑暗的背景，保护被测者隐私；扫描器是由补光系统和两台照相机构成，补光系统用于增强图像的对比度，照相机用于采集人体后背图片；计算机用于存贮采集的图片、三维重建、特征计算等任务。
一种通过利用体表贴点获得脊柱形体的方法。其特征在于本发明使用过程包括如下步骤
S1、被测者需裸露后背进入暗室。为了利用成像整个测试环境不可以过亮。
S2、为展示骨骼位置，需在测者后背的棘突位置粘贴白色标记点。为了能够尽量完整的刻画脊柱形态并减少测量耗时。每位被测者需在后背粘贴14个标记点，其中10个标记点贴在棘突上用于刻画脊柱形态，2个标记点贴在被测者双肩用于衡量被测者两肩高度差异，2个标记点贴在髂后上棘。
S3、通过配套的软件控制双目摄像机进行拍摄，并在电脑中重建出患者背部点云图。
S4、在电脑中通过图像识别软件获取后背贴点的三维数据。
S5、根据获得的三维脊柱散点计算cobb角。
双目摄像机获取患者的背部点云图，其特征在上述步骤S3中采用双目立体成像技术具体子步骤如下：
双目立体视觉基于视察重建被测物体的三维信息，通过两个不同的视点观察同一目标，得到在不同视觉下的感知图像。再利用三角几何原理计算图像像素之间的位置偏差从而计算出目标的真实三维信息。
相机拍照的过程是将三维世界中的坐标点映射到二维图像平面的过程。具体来说是从三维视觉中的世界坐标系通过刚体变换变换到相机的相机坐标系，通过透视投影将三维转换为图像物理坐标系，最后通过刚体变化得到图片像素坐标系从而得到三维世界中物体对应的二维位置坐标。具体子步骤在如下：
S31、世界坐标系下的点P(Xw，Yw，Zw)转化到相机坐标系下的点P(Xc，Yc，Zc)可通过平移和旋转来实现，式中r1～r9为旋转矩阵，tx、ty、tz为平移矩阵。
Figure BDA0004043648290000021
S32、图像物理坐标系的原点是相机光轴与成像平面的交点，图像物理坐标系的x和y轴分别平行于相机坐标系的Xc和Yc轴，因此由三角相似原理可推算出相机坐标系下的点P(Xc，Yc，Zc)和图像物理坐标系下的点P′(x，y)之间的转化关系满足如下公式，式中f为相机的焦距。
Figure BDA0004043648290000031
S33、O1是相机的光轴与成像平面的交点,O0是像素坐标系原点，(u0,v0)是O1的像素坐标，假设每一个像素在u轴和v轴方向上的实际物理尺寸为dx和dy，则可以得到像素坐标P′(u，v)和物理坐标P′(x，y)之间的关系如下所示。
Figure BDA0004043648290000032
S34、图像坐标(u，v)和世界坐标(XW,YW,ZW)之间的关系如下所示。
Figure BDA0004043648290000033
其中s为一比例因子，(dx，dy，u0，v0，f)为相机的内参，是相机的固有参数，(R,T)是相机的外参，表示相机坐标系和世界坐标系之间的关系，获得这些参数的过程称之为相机的标定。
s比例因子只是一个中间参数，可以在运算中消掉。该方法为现有技术，具体方法步骤见[1]吴林慧.基于双目立体视觉的三维重建研究[D].武汉工程大学,2022.DOI:10.27727/d.cnki.gwhxc.2022.000585。
S35、利用左右两相机拍摄的图片计算目标的真实三维坐标。C1和C2两个相机同时观察P点，会在两相机拍摄图片中分别得到P1和P2点。那么真实的P点坐标为直线O1P1与直线O2P2的交点(其中O1、O2分别为两相机相机的光轴与成像平面的交点)。
一种通过拟合圆计算人体cobb角的方法。其特征在上述步骤S5采用本发明提出的拟合圆方法在三维散点数据的基础上计算cobb角。
具体包括以下子步骤：
S51、将从三维点云图中提取的后背标志点三维坐标向XOY平面做投影以和X光平面进行对应。设标志点坐标为Γ(x,y,z)向XOY平面投影得到变化后的二维坐标Γ(x,y)
S52、采用7次多项式拟合法将体表标记点拟合为人体脊柱的近似曲线。
多项式拟合的数学表达式如下所示：
Figure BDA0004043648290000041
其中M是多项式的最高次数，xj代表的是x的j次幂，wj是xj的系数。7次多项式拟合法相比B样条拟合能够减少由于操作引入的随机误差，增强曲线的可靠性。
S53、上下端面的起末位置由曲线的拐点位置确定。曲线的拐点是曲线的凹凸性发生改变的点。设得到脊柱曲线方程为y＝P(t)，其中，t、y分别为脊柱曲线的横纵坐标。脊柱曲线拐点的求法如下：
(1)求P″(t)。
(2)令P″(t)＝0，解出其在整个脊柱曲线范围内的实根，并求出在整个脊柱范围内P″(t)不存在的点。
(3)对于(2)中求解的每个实根或者二阶导不存在的点t0，检查P″(t)在t0左右两侧邻近的符号，当符号相反时，点(t0,(t0))是拐点，当符号相同时，点(t0,(t0))不是拐点。
S54、利用Hyper Fit拟合法针对S43中计算的所有相邻端点所包围的曲线进行拟合。C弯的起点为a点，终点为b点，设组成该主C弯的离散脊柱点列为pi(xi,yi)(a<i<b)。对C弯a之间的点列pi采用最小二乘法进行圆方程拟合，拟合圆的方程为
(x-x0)2+(y-y0)2＝R2
其中x0，y0为拟合圆的圆心，R为拟合圆的半径。遍历计算各个相邻拐点间的拟合圆圆心以及拟合圆曲率半径。
S55、利用S54中计算曲率半径，寻找曲率半径最小(即曲率最大)的C弯为主C弯。记主C弯上端点为(x1,y1)点、下端点为(x2,y2)点，圆心为(a,b)点则圆心角为
Figure BDA0004043648290000051
本发明的有益效果如下：
本发明可以有效的通过被测者体表获得身体内部椎体信息，并进一步得到Cobb角。能够有效的减少被测者拍摄X射线的次数，保护被测者健康。设计了改进的Cobb角计算方法，使用拟合圆圆心角而非曲线切线夹角，减少了曲线切线法所引入的误差。本发明拟合曲线采用7次多项式而非B样条拟合能够减少由于操作引入的随机误差，增强曲线的可靠性。
附图说明
图1是整体流程图。
图2是cobb角计算流程图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本发明要解决的技术问题是通过拟合圆法计算cobb角的检测方法，根据人体后背点云图计算cobb角。
一种人体后背点云的计算装置。其特征在于该检测装置包括支撑架、暗室、扫描器，计算机五部分组成。支撑架可以使被测者保持特定姿势；暗室用于遮挡外部杂散光，提供较为黑暗的背景，保护被测者隐私；扫描器是由补光系统和两台照相机构成，补光系统用于增强图像的对比度，照相机用于采集人体后背图片；计算机用于存贮采集的图片、三维重建、特征计算等任务。
一种通过利用体表贴点获得脊柱形体的方法。其特征在于本发明使用过程包括如下步骤
S1、被测者需裸露后背进入暗室。为了利用成像整个测试环境不可以过亮。
S2、为展示骨骼位置，需在测者后背的棘突位置粘贴白色标记点。为了能够尽量完整的刻画脊柱形态并减少测量耗时。每位被测者需在后背粘贴14个标记点，其中10个标记点贴在棘突上用于刻画脊柱形态，2个标记点贴在被测者双肩用于衡量被测者两肩高度差异，2个标记点贴在髂后上棘。
S3、通过配套的软件控制双目摄像机进行拍摄，并在电脑中重建出患者背部点云图。
S4、在电脑中通过图像识别软件获取后背贴点的三维数据。
S5、根据获得的三维脊柱散点计算cobb角。
双目摄像机获取患者的背部点云图，其特征在上述步骤S3中采用双目立体成像技术具体子步骤如下：
双目立体视觉基于视察重建被测物体的三维信息，通过两个不同的视点观察同一目标，得到在不同视觉下的感知图像。再利用三角几何原理计算图像像素之间的位置偏差从而计算出目标的真实三维信息。
相机拍照的过程是将三维世界中的坐标点映射到二维图像平面的过程。具体来说是从三维视觉中的世界坐标系通过刚体变换变换到相机的相机坐标系，通过透视投影将三维转换为图像物理坐标系，最后通过刚体变化得到图片像素坐标系从而得到三维世界中物体对应的二维位置坐标。具体子步骤在如下：
S31、世界坐标系下的点P(Xw，Yw，Zw)转化到相机坐标系下的点P(Xc，Yc，Zc)可通过平移和旋转来实现，式中r1～r9为旋转矩阵，tx、ty、tz为平移矩阵。
Figure BDA0004043648290000061
S32、图像物理坐标系的原点是相机光轴与成像平面的交点，图像物理坐标系的x和y轴分别平行于相机坐标系的Xc和Yc轴，因此由三角相似原理可推算出相机坐标系下的点P(Xc，Yc，Zc)和图像物理坐标系下的点P′(x，y)之间的转化关系满足如下公式，式中f为相机的焦距。
Figure BDA0004043648290000071
S33、O1是相机的光轴与成像平面的交点,O0是像素坐标系原点，(u0,v0)是O1的像素坐标，假设每一个像素在u轴和v轴方向上的实际物理尺寸为dx和dy，则可以得到像素坐标P′(u，v)和物理坐标P′(x，y)之间的关系如下所示。
Figure BDA0004043648290000072
S34、图像坐标(u，v)和世界坐标(XW,YW,ZW)之间的关系如下所示。
Figure BDA0004043648290000073
其中s为一比例因子，(dx，dy，u0，v0，f)为相机的内参，是相机的固有参数，(R,T)是相机的外参，表示相机坐标系和世界坐标系之间的关系，获得这些参数的过程称之为相机的标定
S35、利用左右两相机拍摄的图片计算目标的真实三维坐标。C1和C2两个相机同时观察P点，会在两相机拍摄图片中分别得到P1和P2点。那么真实的P点坐标为直线O1P1与直线O2P2的交点(其中O1、O2分别为两相机相机的光轴与成像平面的交点)
一种通过拟合圆计算人体cobb角的方法。其特征在上述步骤S5采用本发明提出的拟合圆方法在三维散点数据的基础上计算cobb角。
具体包括以下子步骤：
S51、将从三维点云图中提取的后背标志点三维坐标向XOY平面做投影以和X光平面进行对应。设标志点坐标为Γ(,y,z)向XOY平面投影得到变化后的二维坐标Γ(,y)
S52、采用7次多项式拟合法将体表标记点拟合为人体脊柱的近似曲线。
多项式拟合的数学表达式如下所示：
Figure BDA0004043648290000081
其中M是多项式的最高次数，xj代表的是x的j次幂，wj是xj的系数。7次多项式拟合法相比B样条拟合能够减少由于操作引入的随机误差，增强曲线的可靠性。
S53、上下端面的起末位置由曲线的拐点位置确定。曲线的拐点是曲线的凹凸性发生改变的点。设得到脊柱曲线方程为y＝P(t)，其中，t、y分别为脊柱曲线的横纵坐标。脊柱曲线拐点的求法如下：
(1)求P″(t)。
(2)令P″(t)＝0，解出其在整个脊柱曲线范围内的实根，并求出在整个脊柱范围内P″(t)不存在的点。
(3)对于(2)中求解的每个实根或者二阶导不存在的点t0，检查P″(t)在t0左右两侧邻近的符号，当符号相反时，点(t0,(t0))是拐点，当符号相同时，点(t0,(t0))不是拐点。
S54、利用Hyper Fit拟合法针对S43中计算的所有相邻端点所包围的曲线进行拟合。C弯的起点为a点，终点为b点，设组成该主C弯的离散脊柱点列为pi(xi,yi)(a<i<b)。对C弯a之间的点列pi采用最小二乘法进行圆方程拟合，拟合圆的方程为
(x-x0)2+(y-y0)2＝R2
其中x0，y0为拟合圆的圆心，R为拟合圆的半径。遍历计算各个相邻拐点间的拟合圆圆心以及拟合圆曲率半径。
S55、利用S54中计算曲率半径，寻找曲率半径最小(即曲率最大)的C弯为主C弯。记主C弯上端点为(x1,y1)点、下端点为(x2,y2)点，圆心为(a,b)点则圆心角为
Figure BDA0004043648290000082

Claims (3)

1.一种通过拟合圆法计算cobb角的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、被测者需裸露后背进入暗室；
S2、为展示骨骼位置，需在测者后背的棘突位置粘贴白色标记点；每位被测者需在后背粘贴14个标记点，其中10个标记点贴在棘突上用于刻画脊柱形态，2个标记点贴在被测者双肩用于衡量被测者两肩高度差异，2个标记点贴在髂后上棘；
S3、通过配套的软件控制双目摄像机进行拍摄，并在电脑中重建出患者背部点云图；
S4、在电脑中通过图像识别软件获取后背贴点的三维数据；
S5、根据获得的三维脊柱散点计算cobb角。
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，步骤S3中采用双目立体成像技术具体子步骤如下：
具体子步骤在如下：
S31、世界坐标系下的点P(Xw，Yw，Zw)转化到相机坐标系下的点P(Xc，Yc，Zc)；通过平移和旋转来实现，式中r1～r9为旋转矩阵，tx、ty、tz为平移矩阵；
Figure FDA0004043648280000011
S32、图像物理坐标系的原点是相机光轴与成像平面的交点，图像物理坐标系的x和y轴分别平行于相机坐标系的Xc和Yc轴，因此由三角相似原理可推算出相机坐标系下的点P(Xc，Yc，Zc)和图像物理坐标系下的点P′(x，y)之间的转化关系满足如下公式，式中f为相机的焦距；
Figure FDA0004043648280000012
S33、O1是相机的光轴与成像平面的交点,O0是像素坐标系原点，(u0,v0)是O1的像素坐标，假设每一个像素在u轴和v轴方向上的实际物理尺寸为dx和dy，则可以得到像素坐标P′(u，v)和物理坐标P′(x，y)之间的关系如下所示；
Figure FDA0004043648280000021
S34、图像坐标(u，v)和世界坐标(XW,YW,ZW)之间的关系如下所示；
Figure FDA0004043648280000022
其中s为一比例因子，(dx，dy，u0，v0，f)为相机的内参，是相机的固有参数，(R,T)是相机的外参，表示相机坐标系和世界坐标系之间的关系，获得这些参数的过程称之为相机的标定；
S35、利用左右两相机拍摄的图片计算目标的真实三维坐标；C1和C2两个相机同时观察P点，会在两相机拍摄图片中分别得到P1和P2点；那么真实的P点坐标为直线O1P1与直线O2P2的交点，其中O1、O2分别为两相机相机的光轴与成像平面的交点。
3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，S5具体包括以下子步骤：
S51、将从三维点云图中提取的后背标志点三维坐标向XOY平面做投影以和X光平面进行对应；设标志点坐标为Γ(,y,z)向XOY平面投影得到变化后的二维坐标Γ(,y)
S52、采用7次多项式拟合法将体表标记点拟合为人体脊柱的近似曲线；
多项式拟合的数学表达式如下所示：
Figure FDA0004043648280000023
其中M是多项式的最高次数，xj代表的是x的j次幂，wj是xj的系数；
S53、上下端面的起末位置由曲线的拐点位置确定；曲线的拐点是曲线的凹凸性发生改变的点；设得到脊柱曲线方程为y＝P(t)，其中，t、y分别为脊柱曲线的横纵坐标；脊柱曲线拐点的求法如下：
(1)求P″(t)；
(2)令P″(t)＝0，解出其在整个脊柱曲线范围内的实根，并求出在整个脊柱范围内P″(t)不存在的点；
(3)对于(2)中求解的每个实根或者二阶导不存在的点t0，检查P″(t)在t0左右两侧邻近的符号，当符号相反时，点(t0,P(t0))是拐点，当符号相同时，点(t0,P(t0))不是拐点；
S54、利用Hyper Fit拟合法针对S43中计算的所有相邻端点所包围的曲线进行拟合；C弯的起点为a点，终点为b点，设组成该主C弯的离散脊柱点列为pi(xi,yi)(a＜i＜b)；对C弯a之间的点列pi采用最小二乘法进行圆方程拟合，拟合圆的方程为
(x-x0)2+(y-y0)2＝R2
其中x0，y0为拟合圆的圆心，R为拟合圆的半径；遍历计算各个相邻拐点间的拟合圆圆心以及拟合圆曲率半径；
S55、利用S54中计算曲率半径，寻找曲率半径最小即曲率最大的C弯为主C弯；记主C弯上端点为(x1,y1)点、下端点为(x2,y2)点，圆心为(a,b)点则圆心角为
Figure FDA0004043648280000031
CN202310023672.3A 2023-01-09 2023-01-09 一种通过拟合圆法计算cobb角的检测方法 Pending CN116138767A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310023672.3A CN116138767A (zh) 2023-01-09 2023-01-09 一种通过拟合圆法计算cobb角的检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310023672.3A CN116138767A (zh) 2023-01-09 2023-01-09 一种通过拟合圆法计算cobb角的检测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116138767A true CN116138767A (zh) 2023-05-23

Family

ID=86372945

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310023672.3A Pending CN116138767A (zh) 2023-01-09 2023-01-09 一种通过拟合圆法计算cobb角的检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116138767A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN120021974A (zh) * 2024-12-18 2025-05-23 北京工业大学 一种基于三维点云的人体脊沟提取装置及方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108151670A (zh) * 2017-12-30 2018-06-12 北京工业大学 一种后背三维对称度评价装置及方法
CN109903277A (zh) * 2019-02-25 2019-06-18 电子科技大学 一种基于多项式曲线拟合的脊柱侧弯检测方法
CN111243032A (zh) * 2020-01-10 2020-06-05 大连理工大学 一种棋盘格角点全自动检测方法
CN114119739A (zh) * 2021-10-22 2022-03-01 北京航空航天大学杭州创新研究院 一种基于双目视觉的手部关键点空间坐标获取方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108151670A (zh) * 2017-12-30 2018-06-12 北京工业大学 一种后背三维对称度评价装置及方法
CN109903277A (zh) * 2019-02-25 2019-06-18 电子科技大学 一种基于多项式曲线拟合的脊柱侧弯检测方法
CN111243032A (zh) * 2020-01-10 2020-06-05 大连理工大学 一种棋盘格角点全自动检测方法
CN114119739A (zh) * 2021-10-22 2022-03-01 北京航空航天大学杭州创新研究院 一种基于双目视觉的手部关键点空间坐标获取方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
IHSSAN S. MASAD 等: "Automated measurements of lumbar lordosis in T2-MR images using decision tree classifier and morphological image processing", ENGINEERING SCIENCE AND TECHNOLOGY, AN INTERNATIONAL JOURNAL, vol. 22, no. 4, 31 March 2019 (2019-03-31), pages 1027 - 1034 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN120021974A (zh) * 2024-12-18 2025-05-23 北京工业大学 一种基于三维点云的人体脊沟提取装置及方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Douglas Image processing for craniofacial landmark identification and measurement: a review of photogrammetry and cephalometry
US11576645B2 (en) Systems and methods for scanning a patient in an imaging system
US11576578B2 (en) Systems and methods for scanning a patient in an imaging system
CN107481228B (zh) 基于计算机视觉的人体背部脊柱侧弯角度测量方法
CN109949899B (zh) 图像三维测量方法、电子设备、存储介质及程序产品
US8900146B2 (en) Three-dimensional (3D) ultrasound imaging system for assessing scoliosis
CN102727258B (zh) 图像处理装置、超声波摄影系统及图像处理方法
US20170135655A1 (en) Facial texture mapping to volume image
WO2018018981A1 (zh) 用于对三维表面的图像进行重建的方法、装置和系统
CN109730683B (zh) 内窥镜目标物大小计算方法及分析系统
TWI697317B (zh) 應用於與手術導航整合之混合實境系統之數位影像實境對位套件與方法
JP6290723B2 (ja) 手術支援装置および手術支援システム
CN102018527A (zh) 脊柱三维动态测量分析系统及方法
US20120253171A1 (en) Information processing apparatus, imaging system, information processing method, and program causing computer to execute information processing
CN114782470B (zh) 消化道的三维全景识别定位方法、存储介质和设备
KR20120123370A (ko) 환자 척주의 특징을 측정하는 장치 및 방법
CN112001889A (zh) 医学影像处理方法、装置及医学影像显示方法
CN108846866A (zh) 基于光学成像的颅颌面软组织矢状向中轴面确定方法及系统
CN107452032A (zh) 人体背部深度图像预处理方法
RU2392855C1 (ru) Способ цифровой диагностики деформаций позвоночника
CN116138767A (zh) 一种通过拟合圆法计算cobb角的检测方法
CN110074810A (zh) 在全景、计算机化断层摄影或头影测量x射线成像中校正对象的运动的便携式咬合部件
CN109620142B (zh) 一种基于机器视觉的颈椎活动度测量系统及方法
CN114652354B (zh) 一种胎头姿态3d展示方法
CN114862960B (zh) 多相机标定的图像地面找平方法、装置、电子设备和介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination