[发明专利]一种基于骨龄检测的关键点标注方法及相关装置

说明书

本申请实施例提供了一种基于骨龄检测的关键点标注方法及相关装置。其中，一种基于骨龄检测的关键点标注方法包括：获取目标DR图像；对目标DR图像中m个骨骼中每个骨骼进行标注，获得m个骨骼中每个骨骼对应的骨骺点；将尺骨骨骼对应的骨骺点和桡骨骨骼对应的骨骺点之间连线的中心点与n个骨骼对应的骨骺点之间分别进行连线，确定通过n个骨骺点中每一个骨骺点对应的与中心点之间连线垂直的垂线；在第i个骨骼对应的手指区域内，根据第i个骨骼对应的垂线，计算第i个骨骼对应的质心；若质心与第i个骨骼对应的骨骺点重合，则将第i个骨骼对应的骨骺点更新为第i个骨骼的关键点。本申请实施例在对骨龄检测时可以提高关键点标注的准确度。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于骨龄检测的关键点标注方法及相关装置。

背景技术

关键点检测是计算机视觉的一个热点研究问题，广泛用于计算机视觉的各个领域，如基于关键点检测的目标检测方法，物体方向定位，人体动作分类，异常行为检测、自动驾驶、医疗图像等。

现有的基于深度学习的关键点检测方法，其关键点的标注需要大量的人工标注，人工标注的准确性直接影响了检测方法的精度，但由于每个人对图像的感受和理解不一样，导致获取高标注质量的数据集是非常耗时耗力的事情。此外，随着技术的发展，关键点检测的模型越来越复杂，参数越来越多，对硬件的要求也随之提升，从而提高了系统的应用成本。

因此，如何在提高关键点标注的准确度，是亟需要解决的问题。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本申请以便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基于骨龄检测的关键点标注方法及相关装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于骨龄检测的关键点标注方法，应用于第一设备，可包括：

获取目标数字化X射线DR图像，所述目标DR图像包括手部的骨骼图像；

对所述目标DR图像中m个骨骼中每个骨骼进行标注，获得m个骨骼中每个骨骼对应的骨骺点，所述m个骨骼包括n个骨骼以及尺骨骨骼和桡骨骨骼，m为大于2的正整数，n为小于m或大于1的正整数；

将所述尺骨骨骼对应的骨骺点和所述桡骨骨骼对应的骨骺点之间连线的中心点与n个骨骼对应的骨骺点之间分别进行连线，确定通过n个骨骺点中每一个骨骺点对应的与所述中心点之间连线垂直的垂线；

在第i个骨骼对应的手指区域内，根据所述第i个骨骼对应的垂线，计算第i个骨骼对应的质心，i＝1、2…n；

若所述质心与所述第i个骨骼对应的骨骺点重合，则将所述第i个骨骼对应的骨骺点更新为所述第i个骨骼的关键点。

通过第一方面的方法，本申请实施例基于骨龄预测的背景描述了一种提高骨骺关键点检测精度的方法-质心迭代法。通过该方法，本申请实施例可以判断骨骼对应质心与骨骼对应的骨骺点是否重合，若质心和骨骺点重合，则证明该骨骺点可以作为骨骼的关键点被标注；若不重合，则继续筛选出关键点，直至与质心重合。此方法可以提高人工标注的质量，并在预测时根据先验知识(骨骺部分手指的图像是和密度相关的，且左右对称的)提高模型关键点检测的精度，使用简洁轻量的模型即可达到好的效果，使整体骨龄预测的流程速度有所提高，且降低了关键点检测方法对硬件的要求，节约各种基于关键点检测系统的应用成本。

在一种可能实现的方式中，所述方法还包括：若所述第i个骨骼对应的质心与所述第i个骨骼对应的骨骺点不重合，将所述骨骺点与所述质心的平均值更新为所述第i个骨骼的骨骺点；根据所述第i个骨骼更新后的骨骺点，重新确定所述第i个骨骼对应的关键点，直至所述第i个骨骼更新后的骨骺点与所述第i个骨骼对应的质心重合。

在一种可能实现的方式中，所述获取手部数字化X射线DR图像，包括：获取第一DR图像；对所述第一DR图像进行处理，去除第一DR图像中非手部区域的部分获得所述目标DR图像。