[发明专利]头颈拐点的检测方法、装置以及计算机设备

说明书

本申请提供了一种头颈拐点的检测方法、装置以及计算机设备，涉及医学数据处理技术领域，解决了头颈拐点的识别精度较低的技术问题。该方法包括：确定初始中心侧影线的第一数据点集，所述初始中心侧影线是人体头面部点云对象在三维欧式空间中校正后的侧影线；将所述第一数据点集中的所有数据点投影至二维平面，得到二维的第二数据点集；所述二维平面与所述三维欧式空间中的X轴垂直；基于所述第二数据点集通过滑动窗口算法进行平滑处理，得到三维的第三数据点集；计算所述第三数据点集中的每个数据点在所述二维平面上的斜率和方差，并根据所述斜率和所述方差从所述第三数据点集中确定头颈拐点。

技术领域

本申请涉及医学数据处理技术领域，尤其是涉及一种头颈拐点的检测方法、装置以及计算机设备。

背景技术

目前，将机器人制造技术应用于医学外科领域已经受到广泛关注，是机器人研究领域的前沿热点之一。机器人技术不仅在手术精确定位、手术微创、无损诊疗等方面带来了巨大的技术变革，而且正在改变常规医疗外科的许多概念，因此机器人化手术医疗设备的开发和研制，无论对临床医学还是康复工程方面都具有十分重要的意义。

目前医用外科机器人系统的研究已经广泛应用于多个医疗领域，例如基于超声的远程遥操作外科手术系统、用于心脏瓣膜修复的遥操作机器人系统、用于纤维外科的微创伤机器人系统、用于腹外科的声控手术系统等。无论哪一种外科机器人手术系统，都需要建立计算机图像空间同手术空间的映射关系，这就要求分别提取医学图像某些解剖特征点和真实人体对应位置的特征点进行空间配准。由于无论是粗略配准还是精细配准算法都需要充分利用配准对象和被配准对象对应特征点的空间一致性和位置收敛性，因此配准算法的效果同特征点提取的质量密切相关。

在无框架脑外科立体定向机器人的研究中，随着系统自动化和智能化的要求越来越高，人体头面部空间数据的自动获取、模型重建和关键特征识别的技术变得越来越重要，如何有效的在三维人脸曲面上提取头颈拐点等高判别性的，包含独有信息的特征已逐渐成为目前三维人脸识别研究的热点。

但是，由于不同人群头颈部形态有着较大差异，如采用普通的模板匹配或基于形态的弯曲识别算法，识别的精度较低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种头颈拐点的检测方法、装置以及计算机设备，以解决头颈拐点的识别精度较低的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种头颈拐点的检测方法，所述方法包括：

确定初始中心侧影线的第一数据点集，所述初始中心侧影线是人体头面部点云对象在三维欧式空间中校正后的侧影线；

将所述第一数据点集中的所有数据点投影至二维平面，得到二维的第二数据点集；所述二维平面与所述三维欧式空间中的X轴垂直；

基于所述第二数据点集通过滑动窗口算法进行平滑处理，得到三维的第三数据点集；

计算所述第三数据点集中的每个数据点在所述二维平面上的斜率和方差，并根据所述斜率和所述方差从所述第三数据点集中确定头颈拐点。

在一个可能的实现中，将所述第一数据点集中的所有数据点投影至二维平面，得到二维的第二数据点集的步骤之前，还包括：

建立与所述三维欧式空间中的X轴垂直的二维直角坐标系，得到与所述X轴垂直的二维平面。

在一个可能的实现中，将所述第一数据点集中的所有数据点投影至二维平面，得到二维的第二数据点集的步骤，包括：

通过降维将所述第一数据点集中的所有数据点映射为所述二维平面上的数据点，得到所述二维平面上的二维的第二数据点集。

在一个可能的实现中，基于所述第二数据点集通过滑动窗口算法进行平滑处理，得到三维的第三数据点集的步骤，包括：