[发明专利]一种基于姿态估计网络的骨龄仪辅助摆位方法及装置

权利要求书

1.一种基于姿态估计网络的骨龄仪辅助摆位方法，其特征在于，包括：

S1，可见光图像拍摄装置获取受试者手腕部实时可见光图像；

S2，基于深度学习的辅助摆位网络，对所述实时可见光图像进行预处理，检测所述手腕部的包围框和关键点坐标；

S3，手腕部姿态分析模块根据所述辅助摆位网络输出的所述关键点坐标，分别求出手掌是否正对X光球管的中心，手指是否伸直和/或五指是否自然分开进行判断摆位是否合格；如果摆位不合格，则执行步骤S4；如果摆位合格，则执行步骤S5；

S4，用户反馈引导装置进行摆位提示，如果受试者纠正摆位，返回执行步骤S1；

S5，手腕部静止检测模块对于手腕部摆位合格的帧，维护一个队列，记录前N个帧的影像和手腕部包围框，如果连续N个帧摆位合格，则进行手腕部静止检测，N为预设值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可见光图像拍摄装置获取受试者手腕部实时可见光图像之前，还包括：受试者手腕部放入骨龄仪后，红外感应装置被触发，激活所述可见光图像拍摄装置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述实时可见光图像进行预处理包括：将所述实时可见光图像送入图像对比度均衡模块，采用自适应直方图均衡算法，调节图像亮度、对比度到合适的范围。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述手掌朝向包括：朝上、朝下、朝左、朝右；所述手腕部关键点包括：每根手指的指尖、远节指骨、中节指骨、近节指骨、掌骨，以及桡尺骨。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述手掌是否正对X光球管的中心包括：判断手中心点坐标偏离预定义的X光球管投射中心的距离是否大于第一预设阈值，如果大于第一预设阈值，则不是正对X逛球管的中心，提示摆位不合格；

所述手指是否伸直包括：判断一根手指的各个关键点连线，最大角度偏差是否超过第二预设阈值，如果超过所述第二预设阈值，则手指并未伸直，提示摆位不合格；

所述五指是否自然分开包括：分别根据五根手指的关键点，计算相邻两个手指的角度差，判断角度差异是否小于第三预设阈值，如果小于所述第三预设阈值，则认为该相邻两手指没有自然分开，提示摆位不合格。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：进行手腕部静止检测判定为静止后，骨龄仪进入可拍摄状态。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述进行手腕部静止检测通过包括：

取N个帧手腕部包围框的交集B_N，如果所有N个帧的关键点均落在B_N的范围内，且对应关键点的N个关键点坐标差距小于第四预设阈值；且前1帧影像和前N帧影像的结构相似性指标大于第五预设阈值。

8.一种基于姿态估计网络的骨龄仪辅助摆位装置，其特征在于，包括：

可见光图像拍摄装置，用于获取受试者手腕部实时可见光图像；

基于深度学习的辅助摆位网络，用于获取所述实时可见光图像，对所述实时可见光图像进行预处理，检测所述手腕部的包围框和关键点坐标；

所述手腕部姿态分析模块，用于根据所述辅助摆位网络输出的所述关键点坐标，分别求出手掌是否正对X光球管的中心，手指是否伸直和/或五指是否自然分开进行判断摆位是否合格；如果摆位不合格，则通知所述用户反馈引导装置；如果摆位合格，则通知所述手腕部静止检测模块；

所述用户反馈引导装置，用于进行摆位提示；

所述手腕部静止检测模块，用于对于手腕部摆位合格的帧，维护一个队列，记录前N个帧的影像和手腕部包围框，如果连续N个帧摆位合格，则进行手腕部静止检测，N为预设值。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述可见光图像拍摄装置，还用于在获取受试者手腕部实时可见光图像之前，受试者手腕部放入骨龄仪后，在红外感应装置被触发时被激活。