[发明专利]手部腕骨发育等级确定方法及相关设备

说明书

本发明公开了一种手部腕骨发育等级确定方法及相关设备，可以获得第一手部骨骼图像的特征图；将所述特征图输入预设的手部腕骨发育等级确定模型中，获得所述手部腕骨发育等级确定模型输出的手部腕骨点的位置概率图和手部腕骨点的发育等级概率图；根据手部腕骨点的所述位置概率图和手部腕骨点的所述发育等级概率图确定手部腕骨点的发育等级。本发明通过手部腕骨发育等级确定模型确定手部骨骼图像中各位置是腕骨点位置的概率和确定各位置的发育等级的概率，从而确定手部骨骼图像中各手部腕骨点的发育等级的技术手段，克服了现有骨龄预测方法可信度低的技术问题，进而达到了科学确定骨龄的技术效果。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种手部腕骨发育等级确定方法及相关设备。

背景技术

如今，用户通过计算客户的骨龄，可以确定该客户的生物学年龄。骨龄在很多领域有应用价值。例如：结合客户的骨龄可以对该客户进行身高预测。同时，骨龄在运动员选拔及司法判定等方面也具有重要的参考价值。

现有技术可以通过简单的回归分析方法预测手部骨骼图像中的骨龄。然而，回归分析方法仅是利用机器学习的数据拟合能力对手部骨骼图像进行骨龄预测，在实际的使用中获得的骨龄预测结果可信度较低。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种手部腕骨发育等级确定方法及相关设备，技术方案如下：

一种手部腕骨发育等级确定方法，包括：

获得第一手部骨骼图像的特征图；

将所述特征图输入预设的手部腕骨发育等级确定模型中，获得所述手部腕骨发育等级确定模型输出的手部腕骨点的位置概率图和手部腕骨点的发育等级概率图；

根据手部腕骨点的所述位置概率图和手部腕骨点的所述发育等级概率图确定手部腕骨点的发育等级。

可选的，所述将所述特征图输入预设的手部腕骨发育等级确定模型中，获得所述手部腕骨发育等级确定模型输出的手部腕骨点的位置概率图和手部腕骨点的发育等级概率图，包括：

将所述特征图输入预设的手部腕骨发育等级确定模型中，以使所述预设的手部腕骨发育等级确定模型将所述特征图按照预设的第一卷积参数进行卷积，获得第一数量的手部腕骨点的位置概率图，以及使所述预设的手部腕骨发育等级确定模型将所述特征图按照预设的第二卷积参数进行卷积，获得第二数量的手部腕骨点的发育等级概率图。

可选的，所述第一数量的手部腕骨点的位置概率图中每个手部腕骨点的位置概率图均与一个手部腕骨点对应，且各手部腕骨点的位置概率图对应的手部腕骨点不同，任一所述手部腕骨点的发育等级概率图均与一个信息组合对应，且各所述手部腕骨点的发育等级概率图对应的信息组合不同，所述信息组合由一个手部腕骨点和一个发育等级组成。

可选的，所述根据手部腕骨点的所述位置概率图和手部腕骨点的所述发育等级概率图确定手部腕骨点的发育等级，包括：

对任一手部腕骨点：将该手部腕骨点的位置概率图分别与该手部腕骨点对应的各发育等级概率图相乘，获得第三数量的该手部腕骨点的发育等级概率结果，其中，所述第三数量为所述第二数量除以所述第一数量后得到的商；

将所述第三数量的所述发育等级概率结果中概率最大的发育等级，确定为该手部腕骨点的发育等级。

可选的，所述第一数量为7，所述第一卷积参数包括：卷积核尺寸为3×3和输出通道数量为7；

所述第二数量为63，所述第三数量为9，所述第二卷积参数包括：卷积核尺寸为3×3和输出通道数量为63。

可选的，在所述根据手部腕骨点的所述位置概率图和手部腕骨点的所述发育等级概率图确定手部腕骨点的发育等级之后，所述方法还包括：