一种脊柱三维模型的重构方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种脊柱三维模型的重构方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，包括：采集一患者的脊柱正面图像和脊柱侧面图像，并根据所述脊柱正面图像和所述脊柱侧面图像处理得到所述患者的脊柱中每节椎骨的三维体素模型以及每节所述椎骨包含的预设的多个椎骨特征点在一脊柱形状坐标系中的三维坐标；根据对应的各所述三维坐标分别处理得到每节椎骨的旋转角度，并根据所述三维体素模型、各所述三维坐标以及各所述旋转角度生成所述患者的脊柱三维模型。有益效果是不需要人工参与，能够有效避免人工参与过多带来的标记、计算误差等问题，能够较为精确的还原患者真实的椎骨三维模型和脊柱形状。型和脊柱形状。型和脊柱形状。

【技术实现步骤摘要】
一种脊柱三维模型的重构方法及系统


[0001]本专利技术涉及医学图像处理
，尤其涉及一种脊柱三维模型的重构方法及系统。

技术介绍

[0002]脊柱侧弯是一种常见的青少年疾病。病人的三维脊柱模型对于病人的诊断、手术方案确定和矫正效果的评估具有重要的意义。传统医疗检测中，通常采用基于MRI和CT的三维重构方法，但该方案存在着对患者的辐射量大，难以获取患者站立姿势下的脊柱影像等问题，因此不适合周期性的矫正效果检验。相比于MRI、CT成像，X光检测具有成像辐射量小、易于获取患者站姿，在现实应用中广泛应用等特点。然而，传统X光检测是二维成像方式，难以得到脊柱三维信息，本专利技术提供一种基于二维X光检测的个性化三维重构方式。
[0003]在过去的二十年里，涌现出了许多基于双平面X光图像的脊柱三维重构方法，其中主流方案是基于几何和人工参与标注的半自动方法以及基于深度学习网络的全自动重构方法。Humbert et al.l等人使用参数模型提出了一种基于统计推断方法，利用各节椎骨之间的几何关系对椎骨的位置进行统计学推理，以此来重构脊柱的三维模型。Dumas et al.等人提出了一种半自动重构方法，该方法对双平面X光片上C7椎骨和L5椎骨的位置进行插值并且利用C7和L5的轮廓信息对重构结果进行优化。然而这种方法为获得较为精确的结果，需要在重构脊柱三维模型之后，需要进行人工调整，十分费时。Benameur et al.提出了一种方法，将重构出来的三维模型投影到双平面上不断拟合X光平面上的二维脊柱形状。Hamadel et al提出了一种对于目标X光片区域和三维表面模型重投影之间的配准方法，但该方法的初始化依赖于椎骨的精确分割。目前对于椎骨的精确分割同样是一大挑战。
[0004]本文提出一种基于双平面X光图像的个性化脊柱3D重建方法，该方法相较于其他方法具有无需人工干预自动实现重建、个性化、用时短和精度高等优点。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种脊柱三维模型的重构方法，包括：
[0006]步骤S1，采集一患者的脊柱正面图像和脊柱侧面图像，并根据所述脊柱正面图像和所述脊柱侧面图像处理得到所述患者的脊柱中每节椎骨的三维体素模型以及每节所述椎骨包含的预设的多个椎骨特征点在一脊柱形状坐标系中的三维坐标；
[0007]步骤S2，根据对应的各所述三维坐标分别处理得到每节椎骨的旋转角度，并根据所述三维体素模型、各所述三维坐标以及各所述旋转角度生成所述患者的脊柱三维模型。
[0008]优选的，所述步骤S1包括：
[0009]步骤S11，采用预先训练得到的一分割网络分别分割得到所述脊柱正面图像和所述脊柱侧面图像中的每节所述椎骨对应的椎骨正面图像和椎骨侧面图像；
[0010]步骤S12，采用预先训练得到的一椎骨特征点标注网络分别于所述椎骨正面图像和所述椎骨侧面图像上进行特征点标注得到标注出的每个所述椎骨特征点在所述脊柱正
面图像和所述脊柱侧面图像中的椎骨特征点二维坐标；
[0011]步骤S13，根据各所述椎骨特征点二维坐标处理得到各所述椎骨特征点在所述脊柱形状坐标系中的所述三维坐标；
[0012]步骤S14，将各节所述椎骨的所述椎骨正面图像和所述椎骨侧面图像分别输入预先训练得到的一椎骨重建网络得到每节所述椎骨的所述三维体素模型。
[0013]优选的，步骤S13包括：
[0014]步骤S131，根据各所述椎骨特征点二维坐标处理得到各所述椎骨特征点在所述脊柱形状坐标系中的椎骨特征点物理三维坐标；
[0015]步骤S132，获取对应的所述脊柱正面图像和所述脊柱侧面图像中的脊柱高度，并根据各所述脊柱高度分别对相应的所述椎骨特征点物理三维坐标进行归一化处理得到归一化三维坐标；
[0016]步骤S133，采用预先构建的一线性生成模型对各所述归一化三维坐标进行优化处理得到各所述椎骨特征点在所述脊柱形状坐标系中的所述三维坐标。
[0017]优选的，所述椎骨特征点包括胸椎第一节至最后一节腰椎的每节椎骨的上下端板的中心点、棘突端点、左右椎弓根的上下端点。
[0018]优选的，执行所述步骤S11之前，还包括一坐标系构建过程，包括：
[0019]步骤A1，将所述脊柱正面图像和所述脊柱侧面图像输入预先训练得到的一坐标系特征点检测网络中得到所述脊柱正面图像和所述脊柱侧面图像中的坐标系特征点的坐标系特征点二维坐标，所述坐标系特征点包括颈椎第七节中心点、股骨头中心点和骶骨第一节的端板中心点；
[0020]步骤A2，根据各所述坐标系特征点二维坐标处理得到所述颈椎第七节中心点、所述股骨头中心点和所述骶骨第一节的端板中心点在成像空间的坐标系特征点物理三维坐标，并根据各所述坐标系特征点物理三维坐标构建得到所述脊柱形状坐标系。
[0021]本专利技术还提供一种脊柱三维模型的重构系统，应用上述的重构方法，所述重构系统包括：
[0022]图像处理模块，用于采集一患者的脊柱正面图像和脊柱侧面图像，并根据所述脊柱正面图像和所述脊柱侧面图像处理得到所述患者的脊柱中每节椎骨的三维体素模型以及每节所述椎骨包含的预设的多个椎骨特征点在一脊柱形状坐标系中的三维坐标；
[0023]模型重构模块，连接所述图像处理模块，用于根据对应的各所述三维坐标分别处理得到每节椎骨的旋转角度，并根据所述三维体素模型、各所述三维坐标以及各所述旋转角度生成所述患者的脊柱三维模型。
[0024]优选的，所述图像处理模块包括：
[0025]图像分割单元，用于采用预先训练得到的一分割网络分别分割得到所述脊柱正面图像和所述脊柱侧面图像中的每节所述椎骨对应的椎骨正面图像和椎骨侧面图像；
[0026]特征点标注单元，连接所述图像分割单元，用于采用预先训练得到的一椎骨特征点标注网络分别于所述椎骨正面图像和所述椎骨侧面图像上进行特征点标注得到标注出的每个所述椎骨特征点在所述脊柱正面图像和所述脊柱侧面图像中的椎骨特征点二维坐标；
[0027]坐标转换单元，连接所述特征点标注单元，用于根据各所述椎骨特征点二维坐标
处理得到各所述椎骨特征点在所述脊柱形状坐标系中的所述三维坐标；
[0028]椎骨重建单元，连接所述图像分割单元，用于将各节所述椎骨的所述椎骨正面图像和所述椎骨侧面图像分别输入预先训练得到的一椎骨重建网络得到每节所述椎骨的所述三维体素模型。
[0029]优选的，所述坐标转换单元包括：
[0030]第一转换子单元，用于根据各所述椎骨特征点二维坐标处理得到各所述椎骨特征点在所述脊柱形状坐标系中的椎骨特征点物理三维坐标；
[0031]第二转换子单元，连接所述第一转换子单元，用于获取对应的所述脊柱正面图像和所述脊柱侧面图像中的脊柱高度，并根据各所述脊柱高度分别对相应的所述椎骨特征点物理三维坐标进行归一化处理得到归一化三维坐标；
[0032]优化处理子单元，连接所述第二转换子单元，用于采用预先构建的一线性生本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种脊柱三维模型的重构方法，其特征在于，包括：步骤S1，采集一患者的脊柱正面图像和脊柱侧面图像，并根据所述脊柱正面图像和所述脊柱侧面图像处理得到所述患者的脊柱中每节椎骨的三维体素模型以及每节所述椎骨包含的预设的多个椎骨特征点在一脊柱形状坐标系中的三维坐标；步骤S2，根据对应的各所述三维坐标分别处理得到每节椎骨的旋转角度，并根据所述三维体素模型、各所述三维坐标以及各所述旋转角度生成所述患者的脊柱三维模型。2.根据权利要求1所述的重构方法，其特征在于，所述步骤S1包括：步骤S11，采用预先训练得到的一分割网络分别分割得到所述脊柱正面图像和所述脊柱侧面图像中的每节所述椎骨对应的椎骨正面图像和椎骨侧面图像；步骤S12，采用预先训练得到的一椎骨特征点标注网络分别于所述椎骨正面图像和所述椎骨侧面图像上进行特征点标注得到标注出的每个所述椎骨特征点在所述脊柱正面图像和所述脊柱侧面图像中的椎骨特征点二维坐标；步骤S13，根据各所述椎骨特征点二维坐标处理得到各所述椎骨特征点在所述脊柱形状坐标系中的所述三维坐标；步骤S14，将各节所述椎骨的所述椎骨正面图像和所述椎骨侧面图像分别输入预先训练得到的一椎骨重建网络得到每节所述椎骨的所述三维体素模型。3.根据权利要求2所述的重构方法，其特征在于，步骤S13包括：步骤S131，根据各所述椎骨特征点二维坐标处理得到各所述椎骨特征点在所述脊柱形状坐标系中的椎骨特征点物理三维坐标；步骤S132，获取对应的所述脊柱正面图像和所述脊柱侧面图像中的脊柱高度，并根据各所述脊柱高度分别对相应的所述椎骨特征点物理三维坐标进行归一化处理得到归一化三维坐标；步骤S133，采用预先构建的一线性生成模型对各所述归一化三维坐标进行优化处理得到各所述椎骨特征点在所述脊柱形状坐标系中的所述三维坐标。4.根据权利要求1或2或3所述的重构方法，其特征在于，所述椎骨特征点包括胸椎第一节至最后一节腰椎的每节椎骨的上下端板的中心点、棘突端点、左右椎弓根的上下端点。5.根据权利要求2所述的重构方法，其特征在于，执行所述步骤S11之前，还包括一坐标系构建过程，包括：步骤A1，将所述脊柱正面图像和所述脊柱侧面图像输入预先训练得到的一坐标系特征点检测网络中得到所述脊柱正面图像和所述脊柱侧面图像中的坐标系特征点的坐标系特征点二维坐标，所述坐标系特征点包括颈椎第七节中心点、股骨头中心点和骶骨第一节的端板中心点；步骤A2，根据各所述坐标系特征点二维坐标处理得到所述颈椎第七节中心点、所述股骨头中心点和所述骶骨第一节的端板中心点在成像空间的坐标系特征点物理三维坐标，并根据各所述坐标系特征点物理三维坐标构建得到所述脊柱形状坐标系。6.一种脊柱三维模型的重构系统，其特征在于，应用如权利要求1
‑
5中任意一项所述的重构方法，所述重构系统包括：图像处理模块，用于采集一患者的脊柱正面图像和脊柱侧面图像，并...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘仁进，郭立君，申浩，叶绪伦，张荣，高孟豪，邹炉琳，冯存，
申请(专利权)人：宁波全网云医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：