[发明专利]医学图像中脊椎标定方法、装置及设备

权利要求书

1.一种医学图像中脊椎标定方法，其特征在于，包括：

获取被检体的医学图像，所述医学图像中包括所述被检体的多节脊椎骨；

在所述医学图像中的每节所述脊椎骨上分别确定一个采样点；

根据确定的多个所述采样点构建至少一个待测样本；其中，每个所述待测样本包含n个连续脊椎骨对应的所述采样点，且相邻的待测样本之间具有n-1个重叠的采样点；

对所述至少一个待测样本分别进行特征提取，得到各个所述待测样本的样本特征；

将每个所述待测样本的样本特征分别输入预先训练的脊椎标定回归器，得到各个所述待测样本的标定结果，所述标定结果表示对应的待测样本中各采样点所属脊椎骨的类别；

根据各个所述待测样本的标定结果确定所述被检体的脊椎标定结果；

所述根据各个所述待测样本的标定结果确定所述被检体的脊椎标定结果，包括：

确定各个所述待测样本的标定结果中可信度最高的采样点；

以所述可信度最高的采样点的标定结果为基准，顺序推算得到所述被检体的脊椎标定结果；

所述确定各个所述待测样本的标定结果中可信度最高的采样点，包括：

计算所述各个待测样本的标定结果的梯度均值，以确定所述梯度均值最大的两个待测样本；

确定所述两个待测样本中标定结果值最高的两个采样点；

根据所述两个采样点的标定位置差值与所述两个采样点的实际位置差值的比对结果，判断所述两个待测样本的标定结果是否准确；

若判断获知所述两个待测样本的标定结果准确，则将所述两个采样点中标定结果值最高的采样点确定为所述可信度最高的采样点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述医学图像中的每节所述脊椎骨上分别确定一个采样点，包括：

对所述医学图像进行降采样处理，得到降采样图像；

在所述降采样图像中的每节所述脊椎骨上分别确定一个采样点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用预设图像分割方法对所述医学图像进行图像分割，提取所述医学图像中的多节脊椎骨对应的图像区域；

基于提取的所述图像区域，执行所述在所述医学图像中的每节所述脊椎骨上分别确定一个采样点的操作。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述至少一个待测样本分别进行特征提取，得到各个所述待测样本的样本特征，包括：

对所述至少一个待测样本分别进行多种预设类型的特征提取，得到各个所述待测样本的样本特征集合；

所述将每个所述待测样本的样本特征分别输入预先训练的脊椎标定回归器，包括：

将每个所述待测样本的样本特征集合分别输入预先训练的脊椎标定回归器。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述脊椎标定回归器通过以下步骤训练得到：

获取多幅样本医学图像，每幅所述样本医学图像中均包括多节样本脊椎骨；

在每幅所述样本医学图像中的每节所述样本脊椎骨上分别确定一个采样点；

根据确定的多个所述采样点构建多个训练样本；其中，每个所述训练样本包含n个连续脊椎骨对应的所述采样点；

对所述多个训练样本分别进行特征提取，得到所述多个训练样本各自的样本特征；

确定所述多个训练样本各自对应的标签，所述标签用于表示对应的训练样本中各采样点所属脊椎骨的类别；

根据所述多个训练样本各自对应的标签及样本特征执行预设回归器训练算法，得到所述脊椎标定回归器。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述在每幅所述样本医学图像中的每节所述样本脊椎骨上分别确定一个采样点，包括：

对所述样本医学图像进行降采样处理，得到降采样样本图像；

采用预设采样方法，在所述降采样样本图像中的每节所述样本脊椎骨上分别确定一个采样点。