[发明专利]股骨头三维模型的重建方法、空间骨盆参数测量方法有效

专利信息
申请号: 201910521497.4 申请日: 2019-06-17
公开(公告)号: CN110246218B 公开(公告)日: 2022-09-30
发明(设计)人: 霍星;荆珏华;檀结庆;田大胜;邵堃;刘长齐;王浩 申请(专利权)人: 合肥工业大学
主分类号: G06T17/00 分类号: G06T17/00;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/04
代理公司: 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙) 34124 代理人: 王亚洲
地址: 230000 安*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 股骨头 三维 模型 重建 方法 空间 骨盆 参数 测量方法
【权利要求书】:

1.一种股骨头三维模型的重建方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1、将包含股骨头的原始二维CT图像进行二值化处理,得到含股骨头的二值图;

S2、将含股骨头的二值图采用非梯度最大值抑制算法获得边缘轮廓;

S3、利用高斯卷积核在对边缘轮廓图像在水平和垂直方向上进行卷积,得到每个像素的梯度向量;

S4、获得的边缘轮廓中的所有像素均为三角形候选像素;计算每对像素的梯度模值,得到构成一个圆的像素对;

S5、对步骤S4中每对像素构成的圆的圆心点进行聚类,识别出股骨头区域;

S6、采用聚类算法对S5中识别出的股骨头区域进行聚类,得到三维股骨头坐标,重建股骨头三维模型。

2.根据权利要求1所述的 一种股骨头三维模型的重建方法,其特征在于,所述S3采用包括以下方式得到梯度向量:

Gradx(x,y)=Gx(x,y)*Iedge

Grady(x,y)=Gy(x,y)*Iedge

其中,Gradx(x,y),Gradx(x,y)分别表示每个像素在水平和垂直方向的梯度值,Gx(x,y),Gy(x,y)为水平和垂直方向卷积核,卷积核采用sobel算子,Iedge为边缘轮廓图像,水平和垂直两个方向梯度构成一个梯度向量

Grad(x,y)=(Gradx(x,y),Gradx(x,y))。

3.根据权利要求1所述的 一种股骨头三维模型的重建方法,其特征在于,所述S4采用包括以下方式获得构成一个圆的像素对:

比较每一对像素的梯度模值|Grad(x,y)|的大小和构成三角形时两个底角的角度大小;角度相同的被认为是圆上的一对点;该对像素能构成一个圆;

边缘轮廓中两个像素P1、P2之间的连接线用表示,以为边构造等腰三角形,圆上像素的梯度向量都是指向圆心的,将归一化梯度向量用表示;构成三角形的两个底角θ1、θ2的计算方法如下:

4.根据权利要求1所述的一种股骨头三维模型的重建方法,其特征在于,所述S4采用相似性度量构成一个圆的一对像素的准确率;

相似性度量采用余弦形式,如下:

|cos(θ1)-cos(θ2)|≤ε

其中,ε是容错控制项,它的大小控制了等腰三角形识别的准确率,上式成立时,默认对应的P1、P2为同一个圆上的两个点,该圆的圆心为等腰三角形的顶点。

5.根据权利要求1所述的一种股骨头三维模型的重建方法,其特征在于,所述S5包括以下步骤:

S51、初始化聚类簇,簇的数量设定为0;将S4得到的所有圆心点作为圆心点集合C;

S52、在圆心点集合C中选择一个圆心点并遍历集合中所有的圆心点,计算当前圆心点与其他圆心点之间的距离;

S53、将当前圆心点和所有使S52的距离小于设定阈值的圆心聚类到同一个簇中;

S54、去除已聚类圆心点并更新圆心点集合C;

S55、直至圆心点集合为空,则完成圆心点聚类;否则,转S52;

统计各个聚类簇中的边长,拥有最多最长边长的聚类簇即为股骨头区域。

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