[发明专利]一种十字交叉韧带术前止点中心定位及韧带长度计算方法

权利要求书

1.一种十字交叉韧带术前止点中心定位及韧带长度计算方法，其特征在于包括：

获取包含矢状面、冠状面及横断面的人体膝关节核磁共振图像，从中选取含有人体膝关节十字交叉韧带的图像对韧带区域进行标注获得韧带标注图像；

将韧带标注图像、原人体膝关节核磁共振图像以及图像的相关信息进行数据转化构成待训练数据集；

搭建改良的U-Net网络模型，对待训练数据集进行训练，获得该网络模型对待训练数据集的权重；

基于所述权重信息将待分割人体膝关节十字交叉韧带图像输入至网络模型中得到人体膝关节十字交叉韧带结果图像；

对核磁共振图像中的股骨和胫骨进行标注获得骨组织标注图像；

调整网络模型的训练参数，采用与对韧带标注图像相同的方式对骨组织标注图像进行训练并对待分割骨组织图像进行预测得到人体膝关节骨组织结果图像；

对人体膝关节十字交叉韧带结果图像和人体膝关节骨组织结果图像进行三维重建获得十字交叉韧带三维模型和膝关节骨组织三维模型；

获取包含横断面的人体膝关节CT图像，对CT图像进行轮廓提取和填充得到骨组织结果图像，对该骨组织结果图像进行三维重建得到CT骨组织三维模型；

基于点快速特征直方图原理分别提取CT骨组织三维模型和膝关节骨组织三维模型的几何特征；

基于上述几何特征采用随机抽样一致算法对CT骨组织三维模型和膝关节骨组织三维模型进行粗配准获得粗配准结果矩阵；

基于粗配准结果矩阵采用迭代最近点算法对CT骨组织三维模型和膝关节骨组织三维模型进行精配准获得精配准结果矩阵；

将十字交叉韧带三维模型按照精配准结果矩阵进行旋转平移变换，并提取人体膝关节十字交叉韧带止点轮廓得到止点信息，利用止点信息采用K-Means算法计算止点粗中心的定位结果；

提取CT骨组织三维模型上止点轮廓法向量的平均值，对止点的粗中心点按照法向量均值生成直线，提取直线与CT骨组织三维模型的交点，得到位于CT骨组织三维模型上的人体膝关节十字交叉韧带止点中心的定位结果；

连接人体膝关节十字交叉韧带止点中心点得到十字交叉韧带重建结果，其中十字交叉韧带重建结果包括前交叉韧带重建结果和后交叉韧带重建结果，对后交叉韧带重建结果进行碰撞检测，若与CT骨组织三维模型碰撞，则求止点中心点与CT骨组织三维模型切线，再以折线代替曲线方式求两切点间距离，得到后交叉韧带重建结果；

根据CT横断面DICOM文件信息比例尺系数，获得十字交叉韧带长度信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：分别将人体膝关节十字交叉韧带矢状面、冠状面和横断面核磁共振图像输入至改良的U-Net网络模型中，设定训练参数后，利用交叉熵损失方法进行损失计算从而优化网络模型，其中每代训练结束后保存权重信息，选取损失最小值的权重信息作为该网络模型对待训练数据集的权重。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：获取人体膝关节十字交叉韧带结果图像时：利用卷积对网络模型的最终特征层的通道数进行调整，将通道数调整成标签个数，其中标签为人体膝关节核磁共振图像待分割的种类个数；将待分割的人体膝关节核磁共振图像输入至网络模型中，利用获得的权重信息对待分割数据进行预测，得到五个有效特征层，利用获得的最后一个有效特征层对待分割数据的每一个特征点进行分类预测，完成预测后选取每个像素点对应的最大概率的标签，将不同的标签赋予不同的颜色，从而获取人体膝关节十字交叉韧带结果图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：获取CT骨组织三维模型时：首先读取人体膝关节CT横断面图像，对该图像进行二值化处理，再对二值化图像进行轮廓发现，根据轮廓面积剔除干扰轮廓，遍历图像像素点，将剩余轮廓内的点置成非背景色，采用面绘制方法对CT横断面进行三维重建，从而得到CT骨组织三维模型。