[发明专利]多姿态条件下的髋关节旋转中心检测方法及成像方法

权利要求书

1.一种多姿态条件下的髋关节旋转中心检测方法，包括如下步骤：

S1.获取多姿态X线图像，并标记解剖标志点和髋关节旋转中心点，从而构成原始样本点；

S2.建立坐标系，获取原始样本点的坐标并进行关联分析，从而得到最终的解剖标志点坐标数据；

S3.采用步骤S2得到的解剖标志点坐标数据，对构建的原始髋关节旋转中心预测模型进行训练，得到髋关节旋转中心预测模型；

S4.采用步骤S2得到的解剖标志点坐标数据进行多姿态X线图像的动态配准，得到基于动态配准图的髋关节旋转中心定位模型；

S5.获取实际的髋关节X线图像，采用步骤S3得到的髋关节旋转中心预测模型和步骤S4得到的基于动态配准图的髋关节旋转中心定位模型，进行髋关节旋转中心定位检测。

2.根据权利要求1所述的多姿态条件下的髋关节旋转中心检测方法，其特征在于步骤S1所述的获取多姿态X线图像，并标记解剖标志点和髋关节旋转中心点，从而构成原始样本点，具体为获取多姿态X线图像，提取各个X线图像的解剖标志点，然后采用Mose圆法确定两侧髋关节旋转中心点；得到的解剖标志点和髋关节旋转中心点构成原始样本点。

3.根据权利要求2所述的多姿态条件下的髋关节旋转中心检测方法，其特征在于所述的解剖标志点包括5个骨盆解剖标志点和3个髋关节解剖标志点。

4.根据权利要求3所述的多姿态条件下的髋关节旋转中心检测方法，其特征在于步骤S2所述的建立坐标系，获取原始样本点的坐标并进行关联分析，从而得到最终的解剖标志点坐标数据，具体为以骨盆左右两侧的髂后下棘解剖标志点的连线作为X轴，骨盆左右两侧的髂后下棘解剖标志点的连线的中点设置为坐标原点，在X线图像建立坐标系；然后获取原始样本点的坐标；将解剖标志点的坐标与髋关节旋转中心点的坐标进行灰色关联分析，从而避免各种解剖标志点损坏的情形；最终，得到解剖标志点坐标数据。

5.根据权利要求4所述的多姿态条件下的髋关节旋转中心检测方法，其特征在于步骤S3所述的采用步骤S2得到的解剖标志点坐标数据，对构建的原始髋关节旋转中心预测模型进行训练，得到快速深度堆叠网络髋关节旋转中心预测模型，具体为采用如下步骤得到快速深度堆叠网络髋关节旋转中心预测模型：

A.获取单一姿态的静态X线图像，动态运动下的髋关节外展X线图像和动态运动下的髋关节内收X线图像；

B.采用深度堆叠网络作为构建的原始髋关节旋转中心预测模型；

C.采用步骤S2得到的解剖标志点坐标数据，对构建的原始髋关节旋转中心预测模型进行训练；

D.训练过程中，采用正则化极限学习机对原始髋关节旋转中心预测模型的堆叠组件进行训练；

E.训练过程中，采用多宇宙优化器方法对原始髋关节旋转中心预测模型的参数进行自动优化；优化目标函数设置为训练集上十折交叉验证下的均方根误差。

6.根据权利要求5所述的多姿态条件下的髋关节旋转中心检测方法，其特征在于所述的原始髋关节旋转中心预测模型的参数，具体包括隐含神经元数量，正则化参数和堆叠组件的最大数量。

7.根据权利要求6所述的多姿态条件下的髋关节旋转中心检测方法，其特征在于步骤S4所述的采用步骤S2得到的解剖标志点坐标数据进行多姿态X线图像的动态配准，得到基于动态配准图的髋关节旋转中心定位模型，具体为采用如下步骤进行基于动态配准图的髋关节旋转中心定位：

a.采用动态运动下的髋关节外展X线图像和动态运动下的髋关节内收X线图像作为原始图像；

b.使用互相关方法调整髋关节外展图像和髋关节内收图像中骨盆解剖标志点位置坐标，从而对齐骨盆；

c.对调整后的骨盆解剖标志点对进行几何变换，然后将每两对髋关节上的解剖标志点分别拟合一个圆心，并取三个圆心的平均值作为最终的髋关节旋转中心，完成髋关节旋转中心定位。

8.一种成像方法，其特征在于采用权利要求1～7之一所述的多姿态条件下的髋关节旋转中心检测方法进行髋关节旋转中心检测，并将检测到的髋关节旋转中心在髋关节X线图像上进行标记成像，从而实现带有髋关节旋转中心的髋关节X线图像的成像。