[发明专利]髋关节图像处理系统

说明书

本发明公开了一种髋关节图像处理系统，包括：图像处理模块，适于执行针对髋关节的图像处理方法，来生成具有标注数据的标注骨骼图像；假体放置模块，适于确定将被放置的假体以及所述假体的位置；功能模块，适于获取已确定的假体安置方案；其中，图像处理模块适于：获取包括髋关节的髋关节图像；将所述髋关节图像输入到从所述手术信息中确定的髋关节分割模型组件，获取仅包括骨骼的三维骨骼模型图像；通过对三维骨骼模型图像中的关键点的位置进行标注，生成具有标注数据的标注骨骼图像。采用本申请，可在进行全髋关节置换手术之前，为假体的置换提供准确率高的三维测量数据。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种髋关节图像处理系统。

背景技术

随着数字医学的快速发展，数字化技术在外科手术中的应用越来越重要，数字化的手术规划克服了外科医生的视觉局限，使数据测量更加精准，诊断更为精确，手术更加精准、更加高效。

对于骨科手术(例如，髋关节置换手术)，传统方法利用X线片及假体模板相结合的方式进行术前规划并制定手术方案。传统规划方法使用假体模板在X线片上进行比对，因为X线与模板比例尺不统一，规划结果无法精确预测术中实际使用假体的大小，并且传统方法不能显示三维参数，无法评估假体摆放的空间位置，术者利用传统方式进行术前规划，耗时长，且经常会出现术前规划信息与实际使用假体大小型号及空间位置信息不符的情况。因此，传统规划方法规划时间长，结果不准确，无法显示三维参数及空间位置角度等信息，无法有效的降低手术难度，有时甚至提供错误的信息给临床医师，增加了手术风险。

鉴于此，需要一种精准高效的三维术前规划系统，能够准确提供髋关节图像数据的解剖参数信息，自动高效计算关键解剖参数，与数据库人工关节假体进行匹配，给出最适合的推荐手术方案，以更好地辅助专业医生制定手术方案。

发明内容

为此，本发明提供了针对髋关节的基于深度学习的髋关节图像处理方法及计算设备，以力图解决或者至少缓解上面存在的至少一个问题。

根据本发明的一个方面，提供了一种基于深度学习的髋关节图像处理方法，该方法适于在计算设备中执行，包括步骤：获取与将进行手术的髋关节对应的髋关节信息，其中，所述髋关节信息包括所述髋关节的髋关节DICOM图像以及与手术相关的手术信息；将所述髋关节DICOM图像输入到从所述手术信息中确定的髋关节分割模型组件，获取包括骨骼的三维骨骼模型图像；通过对所述三维骨骼模型图像中的关键点的位置进行标注，生成具有标注数据的标注骨骼图像。

可选地，在根据本发明的方法中，所述髋关节图像是以DICOM格式存储的医学图像。

可选地，在根据本发明的方法中，所述手术信息包括所述髋关节在人体中的方位、所患疾病以及将被放置的假体所属的品类。

可选地，在根据本发明的方法中，将所述髋关节图像输入到从所述手术信息中确定的髋关节分割模型组件获取包括骨骼的三维骨骼模型图像的步骤包括：利用所述手术信息中的将被放置的假体所属的品类，确定与所述品类对应的髋关节分割模型组件；将所述髋关节图像分别输入到所述髋关节分割模型组件，获取仅包括骨骼的各个二维图像，其中各个二维图像包括相互分割的骨盆、左侧股骨、右侧股骨的图像；将所述各个二维图像在空间上进行叠加，生成仅包括骨骼的三维骨骼模型图像。

可选地，在根据本发明的方法中，所述髋关节分割模型组件根据多个训练髋关节图像以及与从所述多个训练髋关节图像分别提取出的多个训练骨骼之间的对应关系进行机器学习得到的。

可选地，在根据本发明的方法中，将所述各个二维图像在空间上进行叠加生成仅包括骨骼的三维骨骼模型图像的步骤包括：将所述各个二维图像中的骨盆的左右方向设置为x轴方向，CT扫描方向为z轴方向，与x轴和z轴所成平面垂直的方向设置为y轴方向；其中，骨盆的左右方向是指从骨盆的左侧按照水平方向到达骨盆的右侧的方向；将所述各个二维图像延z轴方向在空间上进行叠加，生成仅包括骨骼的三维骨骼模型图像。