头颈拐点的检测方法、装置以及计算机设备制造方法及图纸

本申请提供了一种头颈拐点的检测方法、装置以及计算机设备，涉及医学数据处理技术领域，解决了头颈拐点的识别精度较低的技术问题。该方法包括：确定初始中心侧影线的第一数据点集，所述初始中心侧影线是人体头面部点云对象在三维欧式空间中校正后的侧影线；将所述第一数据点集中的所有数据点投影至二维平面，得到二维的第二数据点集；所述二维平面与所述三维欧式空间中的X轴垂直；基于所述第二数据点集通过滑动窗口算法进行平滑处理，得到三维的第三数据点集；计算所述第三数据点集中的每个数据点在所述二维平面上的斜率和方差，并根据所述斜率和所述方差从所述第三数据点集中确定头颈拐点。

Detection method, device and computer equipment of head and neck inflection point

【技术实现步骤摘要】
头颈拐点的检测方法、装置以及计算机设备
本申请涉及医学数据处理
，尤其是涉及一种头颈拐点的检测方法、装置以及计算机设备。
技术介绍
目前，将机器人制造技术应用于医学外科领域已经受到广泛关注，是机器人研究领域的前沿热点之一。机器人技术不仅在手术精确定位、手术微创、无损诊疗等方面带来了巨大的技术变革，而且正在改变常规医疗外科的许多概念，因此机器人化手术医疗设备的开发和研制，无论对临床医学还是康复工程方面都具有十分重要的意义。目前医用外科机器人系统的研究已经广泛应用于多个医疗领域，例如基于超声的远程遥操作外科手术系统、用于心脏瓣膜修复的遥操作机器人系统、用于纤维外科的微创伤机器人系统、用于腹外科的声控手术系统等。无论哪一种外科机器人手术系统，都需要建立计算机图像空间同手术空间的映射关系，这就要求分别提取医学图像某些解剖特征点和真实人体对应位置的特征点进行空间配准。由于无论是粗略配准还是精细配准算法都需要充分利用配准对象和被配准对象对应特征点的空间一致性和位置收敛性，因此配准算法的效果同特征点提取的质量密切相关。在无框架脑外科立体定向机器人的研究中，随着系统自动化和智能化的要求越来越高，人体头面部空间数据的自动获取、模型重建和关键特征识别的技术变得越来越重要，如何有效的在三维人脸曲面上提取头颈拐点等高判别性的，包含独有信息的特征已逐渐成为目前三维人脸识别研究的热点。但是，由于不同人群头颈部形态有着较大差异，如采用普通的模板匹配或基于形态的弯曲识别算法，识别的精度较低。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种头颈拐点的检测方法、装置以及计算机设备，以解决头颈拐点的识别精度较低的技术问题。第一方面，本申请实施例提供了一种头颈拐点的检测方法，所述方法包括：确定初始中心侧影线的第一数据点集，所述初始中心侧影线是人体头面部点云对象在三维欧式空间中校正后的侧影线；将所述第一数据点集中的所有数据点投影至二维平面，得到二维的第二数据点集；所述二维平面与所述三维欧式空间中的X轴垂直；基于所述第二数据点集通过滑动窗口算法进行平滑处理，得到三维的第三数据点集；计算所述第三数据点集中的每个数据点在所述二维平面上的斜率和方差，并根据所述斜率和所述方差从所述第三数据点集中确定头颈拐点。在一个可能的实现中，将所述第一数据点集中的所有数据点投影至二维平面，得到二维的第二数据点集的步骤之前，还包括：建立与所述三维欧式空间中的X轴垂直的二维直角坐标系，得到与所述X轴垂直的二维平面。在一个可能的实现中，将所述第一数据点集中的所有数据点投影至二维平面，得到二维的第二数据点集的步骤，包括：通过降维将所述第一数据点集中的所有数据点映射为所述二维平面上的数据点，得到所述二维平面上的二维的第二数据点集。在一个可能的实现中，基于所述第二数据点集通过滑动窗口算法进行平滑处理，得到三维的第三数据点集的步骤，包括：按照所述二维平面中的X轴坐标值的大小顺序，对所述第二数据点集中的数据点进行排序；基于排序后的所述第二数据点集生成所述二维平面的直方图；将所述直方图的组距作为滑动窗口的窗宽，通过滑动窗口算法对所述直方图的数据进行平滑处理，得到三维的第三数据点集。在一个可能的实现中，根据所述斜率和所述方差从所述第三数据点集中确定头颈拐点的步骤，包括：针对所述第三数据点集中的所有数据点，将所述斜率大于零且所述方差大于预设值的位置对应的目标数据点，确定为头颈拐点。在一个可能的实现中，所述方法还包括：将所述目标数据点的坐标值确定为所述头颈拐点的坐标值，并输出所述头颈拐点的坐标值。第二方面，提供了一种头颈拐点的检测装置，包括：确定模块，用于确定初始中心侧影线的第一数据点集，所述初始中心侧影线是人体头面部点云对象在三维欧式空间中校正后的侧影线；投影模块，用于将所述第一数据点集中的所有数据点投影至二维平面，得到二维的第二数据点集；所述二维平面与所述三维欧式空间中的X轴垂直；处理模块，用于基于所述第二数据点集通过滑动窗口算法进行平滑处理，得到三维的第三数据点集；计算模块，用于计算所述第三数据点集中的每个数据点在所述二维平面上的斜率和方差，并根据所述斜率和所述方差从所述第三数据点集中确定头颈拐点。在一个可能的实现中，所述处理模块具体用于：按照所述二维平面中的X轴坐标值的大小顺序，对所述第二数据点集中的数据点进行排序；基于排序后的所述第二数据点集生成所述二维平面的直方图；将所述直方图的组距作为滑动窗口的窗宽，通过滑动窗口算法对所述直方图的数据进行平滑处理，得到三维的第三数据点集。第三方面，本申请实施例又提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的第一方面所述方法。第四方面，本申请实施例又提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有机器可运行指令，所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，所述计算机可运行指令促使所述处理器运行上述的第一方面所述方法。本申请实施例带来了以下有益效果：本申请实施例提供的一种头颈拐点的检测方法、装置以及计算机设备，能够确定初始中心侧影线的第一数据点集，其中的初始中心侧影线为人体头面部点云对象在三维欧式空间中校正后的侧影线，然后将该第一数据点集中的所有数据点投影至与三维欧式空间中的X轴相垂直的二维平面，从而得到二维的第二数据点集，之后基于该第二数据点集通过滑动窗口算法进行平滑处理从而得到三维的第三数据点集，最后计算该第三数据点集中的每个数据点在二维平面上的斜率和方差，再根据该斜率和该方差从该第三数据点集中确定头颈拐点。通过将第一数据点集中的所有数据点投影至与三维欧式空间中的X轴相垂直的二维平面，基于该第二数据点集通过滑动窗口算法进行平滑处理从而得到三维的第三数据点集，再根据斜率和方差从该第三数据点集中确定头颈拐点，能够更加准确、精确的检测出实际的头颈拐点。为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本申请具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施方式，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的附图。图1为本申请实施例提供的头颈拐点的检测方法的流程图示意图；图2为本申请实施例提供的头颈拐点的检测方法的另一流程图；图3为本申请实施例提供的平面S3上的直方图；图4为本申请实施例提供的Y轴截面与点云的交线点集的示意图；图5中的图A和图B为本申请实施例提供的水平校正的效果图；图6为本申请实施例提供的X轴截面与点云的交线点集条带的示意图；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种头颈拐点的检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n确定初始中心侧影线的第一数据点集，所述初始中心侧影线是人体头面部点云对象在三维欧式空间中校正后的侧影线；/n将所述第一数据点集中的所有数据点投影至二维平面，得到二维的第二数据点集；所述二维平面与所述三维欧式空间中的X轴垂直；/n基于所述第二数据点集通过滑动窗口算法进行平滑处理，得到三维的第三数据点集；/n计算所述第三数据点集中的每个数据点在所述二维平面上的斜率和方差，并根据所述斜率和所述方差从所述第三数据点集中确定头颈拐点。/n

【技术特征摘要】
1.一种头颈拐点的检测方法，其特征在于，所述方法包括：
确定初始中心侧影线的第一数据点集，所述初始中心侧影线是人体头面部点云对象在三维欧式空间中校正后的侧影线；
将所述第一数据点集中的所有数据点投影至二维平面，得到二维的第二数据点集；所述二维平面与所述三维欧式空间中的X轴垂直；
基于所述第二数据点集通过滑动窗口算法进行平滑处理，得到三维的第三数据点集；
计算所述第三数据点集中的每个数据点在所述二维平面上的斜率和方差，并根据所述斜率和所述方差从所述第三数据点集中确定头颈拐点。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述第一数据点集中的所有数据点投影至二维平面，得到二维的第二数据点集的步骤之前，还包括：
建立与所述三维欧式空间中的X轴垂直的二维直角坐标系，得到与所述X轴垂直的二维平面。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述第一数据点集中的所有数据点投影至二维平面，得到二维的第二数据点集的步骤，包括：
通过降维将所述第一数据点集中的所有数据点映射为所述二维平面上的数据点，得到所述二维平面上的二维的第二数据点集。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第二数据点集通过滑动窗口算法进行平滑处理，得到三维的第三数据点集的步骤，包括：
按照所述二维平面中的X轴坐标值的大小顺序，对所述第二数据点集中的数据点进行排序；
基于排序后的所述第二数据点集生成所述二维平面的直方图；
将所述直方图的组距作为滑动窗口的窗宽，通过滑动窗口算法对所述直方图的数据进行平滑处理，得到三维的第三数据点集。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述斜率和所述方差从所述第三数据点集中确定头颈拐点的步骤，包括：
针对所述第三数据点集中的所有数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：王荣军，张晶，刘利康，
申请(专利权)人：华志微创医疗科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11