髋关节检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种髋关节检测方法及装置，涉及医学图像检测技术领域。通过获取髋关节图像，髋关节图像用于表示髋关节的状态；将髋关节图像输入髋关节检测模型，得到髋关节检测模型输出的检测结果；根据检测结果确定髋关节图像对应的髋关节是否异常。通过对髋关节检测模型输入样本图像，使得髋关节检测模型对髋关节图像进行分析和处理，并对髋关节图像的检测结果进行分析，并与预先设置的标准参数作对比，得到髋关节检测模型输出的检测结果，避免了因工作人员检测的结果差异过大的问题，同时使得检测结果更加准确，提高了检测结果的可靠性，也提高了髋关节检测的效率。

Hip Joint Detection Method and Device

【技术实现步骤摘要】
髋关节检测方法及装置
本专利技术涉及医学图像检测
，具体而言，涉及一种髋关节检测方法及装置。
技术介绍
发育性髋关节异常(DevelopmentalDysplasiaofHip，DDH)是指出生前和出生后股骨头和髋臼在发育和解剖关系中出现异常的一系列髋关节症状。DDH是儿童骨科常见的髋关节疾病，而且会随着这患者年龄的增长，病情会出现加重的情况，所以对DDH疾病的检测越来越重要。相关技术中，工作人员通过移动检测仪器的探头，获取超声标准图像，该超声标准图像指可以显示髋臼窝深部的髂骨下缘、髋臼顶的中部和髋臼盂唇的图像，超声标准图像用于表示检测髋关节是否异常，工作人员对超声标准图像中髋关节的形态进行分析，通过骨顶角α和软骨顶角β对髋臼形态进行量化，从而判断髋关节是否正常。但是，使用对髋关节进行检测时，不同工作人员检测的结果差异过大，检测结果不准确，可靠性较低的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种髋关节检测方法及装置，以解决不同工作人员检测的结果差异过大，检测结果不准确，可靠性较低的问题。为实现上述目的，本专利技术实施例采用的技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种髋关节检测方法，包括：获取髋关节图像，所述髋关节图像用于表示髋关节的状态；将所述髋关节图像输入髋关节检测模型，得到所述髋关节检测模型输出的检测结果；根据所述检测结果确定所述髋关节图像对应的髋关节是否异常。进一步地，在所述将所述髋关节图像输入髋关节检测模型之前，所述方法还包括：对样本图像进行特征提取，得到至少一个目标特征；根据每个目标特征在所述样本图像中对应的位置，得到目标区域的图像，所述目标区域的图像用于表示所述样本图像中被检测部位的图像；根据所述目标区域的图像得到样本检测结果；根据所述样本检测结果和预先设置的预设结果进行训练，得到所述髋关节检测模型。进一步地，所述对样本图像进行特征提取，得到至少一个目标特征，包括：获取所述样本图像；对所述样本图像进行特征提取，得到至少一个候选特征；对每个候选特征进行归一化处理，得到至少一个归一化特征；将每个归一化特征输入卷积神经网络进行筛选，得到所述至少一个目标特征。进一步地，所述根据每个目标特征在所述样本图像中的位置，得到目标区域的图像，包括：通过预先设置的分类算法对每个目标特征进行分类，得到至少一个分类后的目标特征，所述分类后的目标特征是根据所述样本图像中不同的被检测部位分类的；对每个分类后的目标特征进行线性回归处理，得到至少一个回归特征；根据每个回归特征在所述样本图像中对应的位置，对所述样本图像进行划分，得到所述目标区域的图像。进一步地，所述根据所述目标区域的图像得到样本检测结果，包括：根据所述目标区域的图像进行计算，得到目标参数，所述目标参数用于表示髋关节的状态；将所述目标参数与预先设置的标准参数进行比较，得到所述样本检测结果。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种髋关节检测装置，包括：获取模块，用于获取髋关节图像，所述髋关节图像用于表示髋关节的状态；输入模块，用于将所述髋关节图像输入髋关节检测模型，得到所述髋关节检测模型输出的检测结果；第一确定模块，用于根据所述检测结果确定所述髋关节图像对应的髋关节是否异常。进一步地，所述装置还包括：提取模块，用于对所述样本图像进行特征提取，得到至少一个目标特征；第二确定模块，用于根据每个目标特征在所述样本图像中对应的位置，得到目标区域的图像，所述目标区域的图像用于表示所述样本图像中被检测部位的图像；第三确定模块，用于根据所述目标区域的图像得到样本检测结果；训练模块，用于根据所述样本检测结果和预先设置的预设结果进行训练，得到所述髋关节检测模型。进一步地，所述提取模块，具体用于获取样本图像，对所述样本图像进行特征提取，得到至少一个候选特征，对每个候选特征进行归一化处理，得到至少一个归一化特征，将每个归一化特征输入卷积神经网络进行筛选，得到所述至少一个目标特征。进一步地，所述第二确定模块，具体用于通过预先设置的分类算法对每个目标特征进行分类，得到至少一个分类后的目标特征，所述分类后的目标特征是根据所述样本图像中不同的被检测部位分类的，对每个分类后的目标特征进行线性回归处理，得到至少一个回归特征，根据每个回归特征在所述样本图像中对应的位置，对所述样本图像进行划分，得到所述目标区域的图像。进一步地，所述第三确定模块，具体用于根据所述目标区域的图像进行计算，得到目标参数，所述目标参数用于表示髋关节的状态，将所述目标参数与预先设置的标准参数进行比较，得到所述样本检测结果。本专利技术的有益效果是：本专利技术实施例提供一种髋关节检测方法及装置，通过获取髋关节图像，髋关节图像用于表示髋关节的状态；将髋关节图像输入髋关节检测模型，得到髋关节检测模型输出的检测结果；根据检测结果确定髋关节图像对应的髋关节是否异常。通过对髋关节检测模型输入样本图像，使得髋关节检测模型对髋关节图像进行分析和处理，并对髋关节图像的检测结果进行分析，并与预先设置的标准参数作对比，得到髋关节检测模型输出的检测结果，避免了因工作人员检测的结果差异过大的问题，同时使得检测结果更加准确，提高了检测结果的可靠性，也提高了髋关节检测的效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1为本专利技术一实施例提供的一髋关节检测方法的流程示意图；图2为本专利技术一实施例提供的另一髋关节检测方法方法的流程示意图；图3为本专利技术一实施例提供的一髋关节检测装置的示意图；图4为本专利技术一实施例提供的一髋关节检测装置的示意图；图5为本专利技术一实施例提供的另一髋关节检测装置的示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。图1为本专利技术一实施例提供的一髋关节检测方法的流程示意图；如图1所示，该方法包括：步骤101、获取髋关节图像。为了防止儿童出现髋关节疾病，需要对儿童的髋关节进行检查，从而获取儿童的髋关节图像，以便根据获取的髋关节图像确定儿童是否出现了髋关节疾病。其中，髋关节图像用于表示髋关节的状态，该髋关节图像可以为用户(医护人员)通过检测设备获取的病患的髋关节图像，髋关节图像可以为超声波图像，也可以为X光图像，还可以为其他类型的图像，本专利技术实施例对髋关节图像的类型不进行具体限制。具体地，检测设备可以对病患的髋关节进行检查，得到病患的髋关节图像，并向终端发送该髋关节图像。相应的，终端可以获取检查设备发送的髋关节图像，以便在后续步骤中，可以根据获取的髋关节图像确定病患的髋关节是否异常。步骤102、将髋关节图像输入髋关节检测模型，得到髋关节检测模型输出的检测结果。其中，髋关节检测模型是根据大量的样本图像训练得到的，样本图像均为髋关节图像。例如，终端可以建立初始髋关节检测模型，并向初始髋关节检测模型中输入大量的样本图像，并根据初始髋关节检测模型输出的结本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种髋关节检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取髋关节图像，所述髋关节图像用于表示髋关节的状态；将所述髋关节图像输入髋关节检测模型，得到所述髋关节检测模型输出的检测结果；根据所述检测结果确定所述髋关节图像对应的髋关节是否异常。

【技术特征摘要】
1.一种髋关节检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取髋关节图像，所述髋关节图像用于表示髋关节的状态；将所述髋关节图像输入髋关节检测模型，得到所述髋关节检测模型输出的检测结果；根据所述检测结果确定所述髋关节图像对应的髋关节是否异常。2.如权利要求1所述的髋关节检测方法，其特征在于，在所述将所述髋关节图像输入髋关节检测模型之前，所述方法还包括：对样本图像进行特征提取，得到至少一个目标特征；根据每个目标特征在所述样本图像中对应的位置，得到目标区域的图像，所述目标区域的图像用于表示所述样本图像中被检测部位的图像；根据所述目标区域的图像得到样本检测结果；根据所述样本检测结果和预先设置的预设结果进行训练，得到所述髋关节检测模型。3.如权利要求2所述的髋关节检测方法，其特征在于，所述对样本图像进行特征提取，得到至少一个目标特征，包括：获取所述样本图像；对所述样本图像进行特征提取，得到至少一个候选特征；对每个候选特征进行归一化处理，得到至少一个归一化特征；将每个归一化特征输入卷积神经网络进行筛选，得到所述至少一个目标特征。4.如权利要求2所述的髋关节检测方法，其特征在于，所述根据每个目标特征在所述样本图像中的位置，得到目标区域的图像，包括：通过预先设置的分类算法对每个目标特征进行分类，得到至少一个分类后的目标特征，所述分类后的目标特征是根据所述样本图像中不同的被检测部位分类的；对每个分类后的目标特征进行线性回归处理，得到至少一个回归特征；根据每个回归特征在所述样本图像中对应的位置，对所述样本图像进行划分，得到所述目标区域的图像。5.如权利要求2所述的髋关节检测方法，其特征在于，所述根据所述目标区域的图像得到样本检测结果，包括：根据所述目标区域的图像进行计算，得到目标参数，所述目标参数用于表示髋关节的状态；将所述目标参数与预先设置的标准参数进行比较，得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜隽，施俊，石静，张欢，胡立伟，沈璐，倪子龙，
申请(专利权)人：上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心，
类型：发明
国别省市：上海,31