[发明专利]测量骨密度的方法及装置

说明书

本发明提供了一种测量骨密度的方法及装置，所述方法由骨密度测量模型执行，所述骨密度测量模型是基于深度学习方法预先训练后得到的，所述骨密度测量模型包括特征提取模块、图像分割模块及骨密度估算模块，包括：使用所述特征提取模块获取输入图像的特征图，所述输入图像包括待测量脊柱椎体；使用所述图像分割模块基于所述特征图对所述输入图像进行椎体分割，得到所述输入图像中待测量脊柱椎体的图像分割结果，所述图像分割结果用于确定所述待测量脊柱椎体中的目标区域；使用所述骨密度估算模块，根据所述图像分割结果进行骨密度值估算，得到所述目标区域的骨密度值。本发明实施例中的方法能够提高骨密度测量的效率。

技术领域

本发明涉及医疗设备技术领域，具体涉及一种测量骨密度的方法及装置。

背景技术

骨密度的全称是骨骼矿物质密度(bone mineral density，BMD)，骨密度是评价人体骨骼强度的重要指标，能够从一定程度上反映人体骨组织的健康状况和身体状况。人类的骨密度约在30岁左右达到高峰，之后会逐年流失，流失严重的便导致骨质疏松症。

脊柱椎体内骨松质的骨密度可以体现骨量流失的情况，因此，骨密度测定有助于协助诊断骨质疏松症。目前，有多种方法可以用于骨密度测量，例如，双能X线吸收法测定(dual-emission X-ray absorptiometry，DXA)和定量计算机体层摄影(quantitativecomputed tomography，QCT)。

其中，基于DXA的骨密度测量取得了不错的效果，但DXA只能获取椎体的二维信息，忽略了椎体在z轴上的信息；QCT也可以称为定量CT，QCT可以进行三维骨密度测量，但是基于QCT的骨密度测量方法过于复杂，例如，在使用QCT技术进行骨密度测量时，需要先进行复杂的处理以及人为操作，才能进行QCT骨密度测量，从而导致骨密度测量方法过于复杂。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例致力于提供一种测量骨密度的方法及装置，该方法及装置无需人工干预，用户只需将具有待测量脊柱椎体图像作为输入即可自动得到相应椎体的骨密度值，操作简单，能够解决现有技术中骨密度测量方法过于复杂的问题。

本发明一方面提供了一种测量骨密度的方法，所述方法由骨密度测量模型执行，所述骨密度测量模型是基于深度学习方法预先训练后得到的，所述骨密度测量模型包括特征提取模块、图像分割模块及骨密度估算模块，包括：

使用所述特征提取模块获取输入图像的特征图，所述输入图像包括待测量脊柱椎体；使用所述图像分割模块基于所述特征图对所述输入图像进行椎体分割，得到所述输入图像中待测量脊柱椎体的图像分割结果，所述图像分割结果用于确定所述待测量脊柱椎体中的目标区域；使用所述骨密度估算模块，根据所述图像分割结果进行骨密度值估算，得到所述目标区域的骨密度值。

在本发明实施例中，使用深度学习方法，对所述输入图像中的待测量脊柱椎体自动进行骨密度测量，可以便捷地得到待测量脊柱椎体中的目标区域的骨密度值，从而可以避免现有技术中使用QCT技术进行骨密度测量时的多步复杂的处理，因此，能够提高骨密度测量的效率。

在一个实施例中，所述图像分割模块包括候选区域选取单元、特征融合单元及图像分割单元，所述输入图像的特征图包括n个不同尺度的特征图，n为大于或等于2的整数；其中，所述使用所述图像分割模块基于所述特征图对所述输入图像进行椎体分割，得到所述输入图像中待测量脊柱椎体的图像分割结果，包括：使用所述候选区域选取单元确定所述n个不同尺度的特征图中的n个不同尺度的候选区域的特征；使用所述特征融合单元对所述n个不同尺度的候选区域的特征进行特征融合，得到融合后的特征；使用所述图像分割单元，基于所述融合后的特征对所述输入图像进行椎体分割，得到所述图像分割结果。