一种骨骼分节方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种骨骼分节方法及装置，该骨骼分节方法可以包括：确定目标图像中待分节骨骼的尺度范围，所述目标图像中待分节骨骼的每个单节骨骼的边界处比附近其他区域的颜色较深；沿所述待分节骨骼的宽度方向对所述待分节骨骼进行投影，以得到对应于所述待分节骨骼的像素点在所述宽度方向上的灰度值分布，并确定所述灰度值分布中的各个极小值；从所述尺度范围中按照预设尺度间隔选取候选骨骼尺度，并计算每个候选骨骼尺度下各单节骨骼的边界处与所确定出极小值的位置的匹配程度；根据对应于各候选骨骼尺度的匹配程度，从候选骨骼尺度中选取出用于表示所述待分节骨骼的特定尺度；根据所述特定尺度和极小值的位置，对所述待分节骨骼进行分节处理。

【技术实现步骤摘要】
一种骨骼分节方法及装置
本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种骨骼分节方法及装置。
技术介绍
大多数骨骼整体为非刚体结构，那么在采集骨骼的图像时，骨骼形态容易发生变化。以人体的脊柱为例，X光脊柱图像和CT采集的脊柱图像在形态上容易发生变化，导致影响了X光图像与CT图像的配准精度。但是相对于脊柱整体，单节脊柱为刚性结构。因此，可采用单节脊柱的X光图像和CT图像进行配准以达到更高的配准精度。在相关技术中，单节脊柱配准的方法主要依赖于人工手动进行分节，将整体脊柱的图像以单节脊柱为单位进行分节处理。例如，通过人机交互，重建CT数据的三维投影，人工手动调整投影的参数(包括三维空间中的旋转、平移变换、投影成像平面与光源的距离及投影位置、成像的空间分辨率等)来获得和术中X光图像一致的图像。然而，人工手动分节的方式打断了自动化配准的流程，影响了配准的效率，并且分节的准确率较低。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供一种骨骼分节方法及装置。为实现上述目的，本申请提供技术方案如下：根据本申请的第一方面，提出了一种骨骼分节方法，包括：确定目标图像中待分节骨骼的尺度范围，所述目标图像中待分节骨骼的每个单节骨骼的边界处比附近其他区域的颜色较深；沿所述待分节骨骼的宽度方向对所述待分节骨骼进行投影，以得到对应于所述待分节骨骼的像素点在所述宽度方向上的灰度值分布，并确定所述灰度值分布中的各个极小值；从所述尺度范围中按照预设尺度间隔选取候选骨骼尺度，并计算每个候选骨骼尺度下各单节骨骼的边界处与所确定出极小值的位置的匹配程度；根据对应于各候选骨骼尺度的匹配程度，从候选骨骼尺度中选取出用于表示所述待分节骨骼的特定尺度；根据所述特定尺度和极小值的位置，对所述待分节骨骼进行分节处理。可选的，所述确定待分节骨骼的尺度范围，包括：获取C臂机对所述待分节骨骼进行成像得到所述目标图像时的工作距离，所述工作距离为所述待分节骨骼与所述C臂机的成像平面之间的距离；根据预配置的C臂机工作距离与骨骼尺度范围的映射关系，确定与所获取的工作距离对应的骨骼尺度范围。可选的，所述计算每个候选骨骼尺度下各单节骨骼的边界处与所确定出极小值的位置的匹配程度，包括：确定各极小值的权重，任一极小值的权重与所述任一极小值的取值呈负相关；按照预设比例确定对应于各候选骨骼尺度的节间分割线，所述节间分割线位于相邻单节骨骼的间隙范围内；根据每个极小值与任一候选骨骼尺度的各个节间分割线的距离，筛选出所有极小值中与所述任一候选骨骼尺度的边界处对应的极小值，并计算筛选出的极小值的权重总和；其中，所述预设比例为单节骨骼与相邻单节骨骼的间隙之间的长度比例；所述根据对应于各候选骨骼尺度的匹配程度，从候选骨骼尺度中选取出用于表示所述待分节骨骼的特定尺度，包括：选取基于每个候选骨骼尺度下计算得到的权重总和中最大的权重总和，并将与最大的权重总和对应的候选骨骼尺度作为所述特定尺度；所述根据所述特定尺度和极小值的位置，对所述待分节骨骼进行分节处理，包括：根据所述特定尺度与在所述特定尺度下筛选出的极小值的位置，对所述待分节骨骼进行分节处理。可选的，通过下述公式计算各极小值的权重：其中，wi表示第i个极小值的权重；n表示极小值的数量；peaki表示第i个极小值的取值，peakk表示第k个极小值的取值。可选的，所述根据每个极小值与任一候选骨骼尺度的各个节间分割线的距离，筛选出所有极小值中与所述任一候选骨骼尺度的边界处对应的极小值，包括：当任一极小值与所述任一候选骨骼尺度的任意节间分割线的距离在预设距离误差容忍范围内时，判定所述任一极小值为与所述任一候选骨骼尺度的边界处对应的极小值。可选的，所述节间分割线位于相邻单节骨骼的间隙的中间位置。可选的，所述预设比例包括：单节骨骼与相邻单节骨骼的间隙之间的长度比例为8:3。可选的，所述待分节骨骼包括脊柱，所述脊柱的每一单节脊柱的边界处为比附近其他区域颜色较深的带状区域，且所述带状区域的延伸方向与所述脊柱的宽度方向平行。根据本申请的第二方面，提出了一种骨骼分节装置，包括：确定单元，确定目标图像中待分节骨骼的尺度范围，所述目标图像中待分节骨骼的每个单节骨骼的边界处比附近其他区域的颜色较深；投影单元，沿所述待分节骨骼的宽度方向对所述待分节骨骼进行投影，以得到对应于所述待分节骨骼的像素点在所述宽度方向上的灰度值分布，并确定所述灰度值分布中的各个极小值；候选尺度选取单元，从所述尺度范围中按照预设尺度间隔选取候选骨骼尺度，并计算每个候选骨骼尺度下各单节骨骼的边界处与所确定出极小值的位置的匹配程度；特定尺度选取单元，根据对应于各候选骨骼尺度的匹配程度，从候选骨骼尺度中选取出用于表示所述待分节骨骼的特定尺度；分节单元，根据所述特定尺度和极小值的位置，对所述待分节骨骼进行分节处理。可选的，所述确定单元具体用于：获取C臂机对所述待分节骨骼进行成像得到所述目标图像时的工作距离，所述工作距离为所述待分节骨骼与所述C臂机的成像平面之间的距离；根据预配置的C臂机工作距离与骨骼尺度范围的映射关系，确定与所获取的工作距离对应的骨骼尺度范围。可选的，所述候选尺度选取单元具体用于：确定各极小值的权重，任一极小值的权重与所述任一极小值的取值呈负相关；按照预设比例确定对应于各候选骨骼尺度的节间分割线，所述节间分割线位于相邻单节骨骼的间隙范围内；根据每个极小值与任一候选骨骼尺度的各个节间分割线的距离，筛选出所有极小值中与所述任一候选骨骼尺度的边界处对应的极小值，并计算筛选出的极小值的权重总和；其中，所述预设比例为单节骨骼与相邻单节骨骼的间隙之间的长度比例；所述特定尺度选取单元具体用于：选取基于每个候选骨骼尺度下计算得到的权重总和中最大的权重总和，并将与最大的权重总和对应的候选骨骼尺度作为所述特定尺度；所述分节单元具体用于：根据所述特定尺度与在所述特定尺度下筛选出的极小值的位置，对所述待分节骨骼进行分节处理。可选的，通过下述公式计算各极小值的权重：其中，wi表示第i个极小值的权重；n表示极小值的数量；peaki表示第i个极小值的取值，peakk表示第k个极小值的取值。可选的，所述候选尺度选取单元进一步用于：当任一极小值与所述任一候选骨骼尺度的任意节间分割线的距离在预设距离误差容忍范围内时，判定所述任一极小值为与所述任一候选骨骼尺度的边界处对应的极小值。可选的，所述节间分割线位于相邻单节骨骼的间隙的中间位置。可选的，所述预设比例包括：单节骨骼与相邻单节骨骼的间隙之间的长度比例为8:3。可选的，所述待分节骨骼包括脊柱，所述脊柱的每一单节脊柱的边界处为比附近其他区域颜色较深的带状区域，且所述带状区域的延伸方向与所述脊柱的宽度方向平行。根据本申请的第三方面，提供一种电子本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种骨骼分节方法，其特征在于，包括：/n确定目标图像中待分节骨骼的尺度范围，所述目标图像中待分节骨骼的每个单节骨骼的边界处比附近其他区域的颜色较深；/n沿所述待分节骨骼的宽度方向对所述待分节骨骼进行投影，以得到对应于所述待分节骨骼的像素点在所述宽度方向上的灰度值分布，并确定所述灰度值分布中的各个极小值；/n从所述尺度范围中按照预设尺度间隔选取候选骨骼尺度，并计算每个候选骨骼尺度下各单节骨骼的边界处与所确定出极小值的位置的匹配程度；/n根据对应于各候选骨骼尺度的匹配程度，从候选骨骼尺度中选取出用于表示所述待分节骨骼的特定尺度；/n根据所述特定尺度和极小值的位置，对所述待分节骨骼进行分节处理。/n

【技术特征摘要】
1.一种骨骼分节方法，其特征在于，包括：
确定目标图像中待分节骨骼的尺度范围，所述目标图像中待分节骨骼的每个单节骨骼的边界处比附近其他区域的颜色较深；
沿所述待分节骨骼的宽度方向对所述待分节骨骼进行投影，以得到对应于所述待分节骨骼的像素点在所述宽度方向上的灰度值分布，并确定所述灰度值分布中的各个极小值；
从所述尺度范围中按照预设尺度间隔选取候选骨骼尺度，并计算每个候选骨骼尺度下各单节骨骼的边界处与所确定出极小值的位置的匹配程度；
根据对应于各候选骨骼尺度的匹配程度，从候选骨骼尺度中选取出用于表示所述待分节骨骼的特定尺度；
根据所述特定尺度和极小值的位置，对所述待分节骨骼进行分节处理。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定待分节骨骼的尺度范围，包括：
获取C臂机对所述待分节骨骼进行成像得到所述目标图像时的工作距离，所述工作距离为所述待分节骨骼与所述C臂机的成像平面之间的距离；
根据预配置的C臂机工作距离与骨骼尺度范围的映射关系，确定与所获取的工作距离对应的骨骼尺度范围。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述计算每个候选骨骼尺度下各单节骨骼的边界处与所确定出极小值的位置的匹配程度，包括：确定各极小值的权重，任一极小值的权重与所述任一极小值的取值呈负相关；按照预设比例确定对应于各候选骨骼尺度的节间分割线，所述节间分割线位于相邻单节骨骼的间隙范围内；根据每个极小值与任一候选骨骼尺度的各个节间分割线的距离，筛选出所有极小值中与所述任一候选骨骼尺度的边界处对应的极小值，并计算筛选出的极小值的权重总和；其中，所述预设比例为单节骨骼与相邻单节骨骼的间隙之间的长度比例；
所述根据对应于各候选骨骼尺度的匹配程度，从候选骨骼尺度中选取出用于表示所述待分节骨骼的特定尺度，包括：选取基于每个候选骨骼尺度下计算得到的权重总和中最大的权重总和，并将与最大的权重总和对应的候选骨骼尺度作为所述特定尺度；
所述根据所述特定尺度和极小值的位置，对所述待分节骨骼进行分节处理，包括：根据所述特定尺度与在所述特定尺度下筛选出的极小值的位置，对所述待分节骨骼进行分节处理。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过下述公式计算各极小值的权重：



其中，wi表示第i个极小值的权重；
n表示极小值的数量；
peaki表示第i个极小值的取值，peakk表示第k个极小值的取值。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每个极小值与任一候选骨骼尺度的各个节间分割线的距离，筛选出所有极小值中与所述任一候选骨骼尺度的边界处对应的极小值，包括：
当任一极小值与所述任一候选骨骼尺度的任意节间分割线的距离在预设距离误差容忍范围内时，判定所述任一极小值为与所述任一候选骨骼尺度的边界处对应的极小值。


6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述节间分割线位于相邻单节骨骼的间隙的中间位置。


7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设比例包括：单节骨骼与相邻单节骨骼的间隙之间的长度比例为8:3。


8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待分节骨骼包括脊柱，所述脊柱的每一单节脊柱的边界处为比附近其他区域颜色较深的带状区域，且所述带状区域的延伸方向与所述脊柱的宽度方向平行。


9.一种骨骼分节装置，其特征在于，包括：
确定单元，确定目标图...

【专利技术属性】
技术研发人员：何滨，李海丰，沈丽萍，李嗣生，范龙飞，
申请(专利权)人：杭州三坛医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33