[发明专利]用于检测脊柱侧弯的方法、设备和介质

权利要求书

1.一种用于检测脊柱侧弯的方法，包括：

基于经训练的深度学习模型，从所获取的脊柱影像中识别出脊柱的多个脊柱节段；

确定所识别出的每一脊柱节段的最小外接矩形；

确定每一最小外接矩形的上下边缘的斜率，以便基于所确定的斜率，为所述脊柱的每一个脊柱弯曲分段确定第一最小外接矩形和第二最小外接矩形的位置，所述第一最小外接矩形与所述脊柱弯曲分段的上端椎相关联，所述第二最小外接矩形与所述脊柱弯曲分段的下端椎相关联；

对于每一个脊柱弯曲分段，基于相应的第一最小外接矩形的上边缘以及相应的第二最小外接矩形的下边缘，确定所述脊柱弯曲分段的侧弯角度；以及

基于所确定的侧弯角度，确定所述脊柱关于脊柱侧弯的存在状态；

其中为所述脊柱的每一个脊柱弯曲分段确定第一最小外接矩形和第二最小外接矩形的位置包括：

确定所确定的每一最小外接矩形的中心点；

基于每一最小外接矩形的中心点的纵坐标以及每一最小外接矩形的上下边缘的斜率，生成脊柱斜率变化线；以及

确定所生成的脊柱斜率变化线所包括的峰值和谷值，以便基于与所确定的峰值和谷值相关联的中心点的纵坐标确定所述第一最小外接矩形和所述第二最小外接矩形的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其中基于所确定的侧弯角度，确定所述脊柱关于脊柱侧弯的存在状态包括：

确定所确定的侧弯角度中是否存在大于预定角度的侧弯角度；

响应于确定不存在大于预定角度的侧弯角度，确定所述脊柱不存在脊柱侧弯；以及

响应于确定存在大于预定角度的侧弯角度，基于所确定的所有侧弯角度，利用经训练的分类模型确定所述脊柱的脊柱侧弯类型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中基于所确定的所有侧弯角度，利用经训练的分类模型确定所述脊柱的脊柱侧弯类型包括：

确定每一最小外接矩形的中心点；

基于所确定的中心点，确定所述脊柱的中心线；以及

将所述中心线以及所确定的所有侧弯角度输入所述经训练的分类模型，以便确定所述脊柱侧弯类型。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述分类模型是基于多个第二样本脊柱影像训练而成的，每一第二样本脊柱影像都标记有相应脊柱的中心线、每一脊柱弯曲分段的侧弯角度以及相应的脊柱侧弯类型，所述分类模型被实现为SVM模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其中对于每一个脊柱弯曲分段，基于相应的第一最小外接矩形的上边缘以及相应的第二最小外接矩形的下边缘，确定所述脊柱弯曲分段的侧弯角度包括：

确定与所述第一最小外接矩形的上边缘垂直的第一垂直线；

确定与所述第二最小外接矩形的下边缘垂直的第二垂直线；

基于所述第一垂直线和所述第二垂直线，确定所述脊柱弯曲分段的侧弯角度。

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述深度学习模型是基于多个第一样本脊柱影像训练而成的，每一第一样本脊柱影像都标记有多个脊柱节段的轮廓线。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述深度学习模型被实现为U-net神经网络模型。

8.一种计算设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的方法。

9.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-7中任一项所述的方法。