[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
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 | ||
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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