[发明专利]用于检测脊柱侧弯的方法、设备和介质

说明书

本公开的实施例涉及用于检测脊柱侧弯的方法、设备和介质。根据该方法，基于经训练的深度学习模型，从脊柱影像中识别出脊柱的多个脊柱节段；确定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，第一最小外接矩形与该脊柱弯曲分段的上端椎相关联，第二最小外接矩形与该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，确定脊柱关于脊柱侧弯的存在状态。由此可提高检测效率。

技术领域

本公开的实施例总体涉及图像处理和识别领域，并且更具体地涉及一种用于检测脊柱侧弯的方法、设备和介质。

背景技术

正常人脊柱有四个前后方向的弯曲，颈椎段凸向前、胸椎段凸向后、腰椎段凸向前、骶椎段凸向后，类似“S”形，称为脊椎的生理弯曲。脊柱侧弯指的是脊柱离开正中线向两侧偏曲，是脊柱的一种三维畸形，包括冠状位、矢状位、轴状位的序列异常。脊柱侧弯根据发生的部位不同可分为胸椎侧弯、腰椎侧弯、胸腰联合部侧弯。通常，脊柱侧弯发生于脊柱的胸椎部分、下部腰椎部分以及胸椎下部分及腰椎上部分等位置，其中尤其是脊柱的胸椎部分最容易发生侧弯。具体地，胸椎侧弯指的是脊柱胸椎部分的弯曲，这是最常见的脊柱侧弯的部分，通常包括肋骨和脊柱的畸形。腰椎侧弯发生在脊柱的下部腰椎的位置，其可能导致一侧臀部看起来比另一侧高，或者一条腿看起来比另一条长。另外，胸腰联合部侧弯发生在胸椎下部分及腰椎上部分的位置，其通常是先天性的。

青少年特发性脊柱侧弯(AIS)是脊柱侧弯中最为常见的一种三维脊柱畸形,约占特发性脊柱侧弯总数的80％，临床上常将脊柱的站立正位影像(例如，X线片等)上侧弯角度预定角度(通常为10°)定义为脊柱侧弯。AIS在10～16周岁的青少年中发病率为1％～3％,AIS不仅严重影响青少年的身体外观，还会损害他们的呼吸系统功能、运动功能、心理状态以及总体生活质量。而脊柱手术耗时长，风险大，手术矫形所用器械复杂、难度高、创伤大、并发症多(骨科大手术)，而且术前诊断存在着主观性，会导致诊断不同。研究表明AIS的发病人数逐年上涨，已成为继肥胖、近视之后我国儿童青少年健康的第三大“杀手”，这种疾病在儿童、青少年中十分常见，中国有大约1.06％的人患有脊柱侧弯，而10-15岁青少年的脊柱侧弯患病率更是高达5.4％。

然而，目前尚没有成熟的用于检测脊柱侧弯的技术，而主要由检测者通过在脊柱影像(例如，脊柱的X线片等)上进行手动绘制检测辅助线来检测各个脊柱关于脊柱侧弯的存在状态(即，检测该脊柱是否存在脊柱侧弯的问题)，并且在确定脊柱存在侧弯的情况下，还需要通过查表来确定脊柱侧弯类型，因此人工成本很高并且效率很低，而且需要检测者必须具有相关的专业知识才能准确地确定脊柱关于脊柱侧弯的存在状态以及脊柱侧弯类型。例如，一个检测者(例如，临床医生)通常需要数分钟或数十分钟的时间才能完成对一张脊柱影像的脊柱侧弯的确定，而且不同级别的检测者由于其专业知识水平的不同，所得出的结论也可能会存在一定的差异。

由此，有必要提供一种自动检测脊柱侧弯的技术，使得能够提高检测效率，并且对于相同或相近的脊柱影像可以得到准确一致的检测结果，而无需检测者具备任何相关的专业知识，进而有利于大幅地节约时间和人力成本。

发明内容

针对上述问题，本公开提供了一种用于确定脊柱侧弯类型的方法和设备，使得可以自动实现对脊柱侧弯的检测，从而可以提高相应的检测效率，并且对于相同或相近的脊柱影像能够得到准确而一致的检测结果，而无需检测者具备任何相关的专业知识，进而有利于大幅地节约时间和人力成本。