[发明专利]一种基于多项式曲线拟合的脊柱侧弯检测方法

权利要求书

1.一种多项式曲线拟合的脊柱侧弯检测识别方法，该方法步骤包括：

步骤A：利用深度相机获取人体背部网格化图像；

步骤B：将步骤A得到的网格图像进行梯度化处理，得到梯度图像；

步骤C：根据步骤B得到的梯度图像提取背部中线区域；

步骤D：获取隆骨点坐标与胯骨点坐标，将步骤C得到的背部中线区域的左右边界取边界中值，得到部分脊柱中线，然后对部分脊柱中线进行多项式插值拟合处理，得到人体背部脊柱中线，具体包括以下分步骤：

S1、设方程组为P＝a+b*y+c*y²+d*y³,其中a、b、c、d为未知参数，y为离散点纵坐标，P为拟合公式，根据脊椎中线特征点求得的脊柱横坐标；

S2、根据脊柱中线曲线两端点确定方程的边界坐标，可得出各脊柱中线待拟合点到该拟合曲线的横向距离平方和为

其中R为该距离，x为拟合公式求得脊柱中线的横坐标，n为上述需拟合的脊柱中线离散点个数，y_k为第k个离散点纵坐标；

为了求得和数的a,b,c,d，分别对该公式的a,b,c,d求偏导，

得到如下公式：

将其进行化简可得：

表示成矩阵的形式，得到下面的矩阵:

S3、解出这个线性方程，即可求得拟合曲线多项式的系数矩阵；采用开源库opencv中的solve()函数可对所需参数a,b,c,d进行求解，得到拟合曲线；

S4、将步骤S3重构的各个方程逐点描出，得到拟合后的脊柱曲线点；

步骤E：找出脊柱曲线曲率最大的离散点并求在其点处的切线的夹角，即得到Cobb角，根据Cobb角的大小判断脊柱弯曲情况。

2.如权利要求1所述的一种多项式曲线拟合的脊柱侧弯检测识别方法,其特征在于所述步骤A中获得人站立时的背部深度图像，并对人体背部深度图像进行Delaunay三角剖分和线性三角内插值处理；将得到的插值结果映射到二维图像进行线性变换，并将该图像进行拉伸为200*200像素图像。

3.如权利要求1所述的一种多项式曲线拟合的脊柱侧弯检测识别方法,其特征在于所述步骤B中将步骤A得到的网格矩阵进行曲率化处理，得到曲率矩阵，得到曲率矩阵后，再将曲率矩阵中曲率为负的曲率值置零，曲率矩阵中曲率大于1的曲率值置零，曲率矩阵中孤立的的曲率值及在其上下左右无曲率值部分置零。

4.如权利要求1所述的一种多项式曲线拟合的脊柱侧弯检测识别方法,其特征在于所述步骤C中根据步骤B得到的曲率矩阵提取背部中线区域，具体为：先将曲率矩阵进行开闭运算，将其为多个特征区域，包括肩胛区域，背部中线区域，腰部区域；再去除孤立点，将孤立点置零，最后提取曲率矩阵图像的最大连通域，这里的最大连通域即为背部中线区域。

5.如权利要求1所述的一种多项式曲线拟合的脊柱侧弯检测识别方法,其特征在于所述步骤E中对步骤D所得的脊柱曲线点依次求该点在其曲线切线的斜率，找到斜率最接近0处且为正的一个点和斜率最接近0处且为负的一个点并计算在该两个点时切线的垂线的夹角，此时得到的数值即为cobb角，当cobb角大于7度时判定为脊柱侧弯。