识别脊柱矢状位图像异常的方法及计算设备技术

本发明专利技术公开了一种识别脊柱矢状位图像异常的方法，该方法适于在计算设备中执行，包括步骤：从脊柱矢状位图像中截取出每块椎骨的感兴趣区域，生成至少一个感兴趣区域图像；提取每个感兴趣区域图像的至少一个特征；基于至少一个特征生成每个感兴趣区域图像的特征向量；将特征向量输入预设分类模型，以确定感兴趣区域图像的类别；以及基于感兴趣区域图像的类别判断其对应的感兴趣区域是否异常。本发明专利技术一并公开了相应的计算设备。

【技术实现步骤摘要】
识别脊柱矢状位图像异常的方法及计算设备
本专利技术涉及图像处理
，尤其是识别脊柱矢状位图像异常的方法及计算设备。
技术介绍
随着计算机技术和图像处理技术的迅速发展，利用计算机技术来辅助骨科精准手术的技术也逐渐增多。最常见的应用如通过磁共振(MagneticResonanceImaging，MRI)成像，从磁共振图像中可以得到物质的多种物理特性参数，如质子密度、自旋－晶格驰豫时间T1、自旋－自旋驰豫时间T2、扩散系数、磁化系数、化学位移等等，以将其应用于全身各系统的成像诊断。MRI的主要应用之一是脊柱成像，以获得人体的脊柱矢状位图像，进而应用在各种脊柱疾病诊断中，如椎间盘突出、滑脱椎骨等。但目前利用MRI图像通过计算机辅助诊断的相关方法，在很大程度上还是取决于人工定位和解剖分割，既容易出错又耗费大量人力。。鉴于此，需要一种能快速准确地识别脊柱矢状位图像中异常的方案，以更好地辅助专业医生对各种脊柱疾病的诊断。
技术实现思路
为此，本专利技术提供了识别脊柱矢状位图像异常的方法及计算设备，以力图解决或者至少缓解上面存在的至少一个问题。根据本专利技术的一个方面，提供了一种识别脊柱矢状位图像异本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种识别脊柱矢状位图像异常的方法，所述方法适于在计算设备中执行，所述方法包括步骤：从所述脊柱矢状位图像中截取出每块椎骨的感兴趣区域，生成至少一个感兴趣区域图像；提取每个所述感兴趣区域图像的至少一个特征；基于所述至少一个特征生成每个感兴趣区域图像的特征向量；将所述特征向量输入预设分类模型，以确定所述感兴趣区域图像的类别；以及基于所述感兴趣区域图像的类别判断其对应的感兴趣区域是否异常。

【技术特征摘要】
1.一种识别脊柱矢状位图像异常的方法，所述方法适于在计算设备中执行，所述方法包括步骤：从所述脊柱矢状位图像中截取出每块椎骨的感兴趣区域，生成至少一个感兴趣区域图像；提取每个所述感兴趣区域图像的至少一个特征；基于所述至少一个特征生成每个感兴趣区域图像的特征向量；将所述特征向量输入预设分类模型，以确定所述感兴趣区域图像的类别；以及基于所述感兴趣区域图像的类别判断其对应的感兴趣区域是否异常。2.如权利要求1所述的方法，还包括利用训练图像训练生成预设分类模型的步骤，包括：提取所述训练图像的至少一个特征；基于所述至少一个特征生成每个训练图像的特征向量；以及将所述训练图像的特征向量及标签输入预训练的分类模型，基于决策函数生成预设分类模型。3.如权利要求2所述的方法，其中，在所述提取训练图像的至少一个特征的步骤之前，还包括步骤：从脊柱矢状位图像中截取出每块椎骨的感兴趣区域；以及将所截取的感兴趣区域缩放到预定尺寸，作为训练图像。4.如权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述至少一个特征包括：局部纹理特征、方向梯度的金字塔直方图特征、亮度直方图特征和胡矩特征。5.如权利要求4所述的方法，其中，所述提取每个感兴趣区域图像的至少一个特征的步骤还包括：提取感兴趣区域图像的方向梯度的金字塔直方图特征；计算感兴趣区域图像的方向梯度的金字塔直方图特征与预设方向梯度的金字塔直方图特征的余弦相似度；若所述余弦...

【专利技术属性】
技术研发人员：张逸凌，刘星宇，安奕成，张云东，
申请(专利权)人：北京长木谷医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11