三维人耳图像解剖学区域分割方法、系统及设备技术方案

本发明专利技术提供了一种三维人耳图像解剖学区域分割方法、系统及设备，该方法包括：获得人耳点云数据；基于人耳点云数据，标出人耳点云数据的分割区域，形成点云区域分割数据集；对点云区域分割数据集进行预处理，获取训练数据集；建立初始识别网络模型，并使用训练数据集对所述初始识别网络模型进行训练，获得识别网络模型；基于识别网络模型，对人耳点云数据进行识别，得出人耳点云数据分割结果。本方案首次构建出人耳三维点云分割数据集，实现了对人耳三维图像语义分割，解决小规模人耳点云数据语义分割问题，且分割性能良好。且分割性能良好。且分割性能良好。

【技术实现步骤摘要】
三维人耳图像解剖学区域分割方法、系统及设备


[0001]本专利技术涉及机器学习及生物特征图像识别
，尤其涉及一种基于PointNet技术的三维人耳图像解剖学区域分割方法、系统及设备。

技术介绍

[0002]耳穴诊断法简称耳诊，是指通过观察耳郭相应部位的形态变化来推断躯体或内脏病变的一种临床辅助诊断方法。在耳郭上出现的相应变化被称为阳性反应点，包括变形、变色、血管充盈、压痛、丘疹、结节、脱屑、电阻改变等。耳诊在辨别体质特征，探究人体状态变化、指导养生方面有着重要意义。
[0003]正确的对耳郭进行分区是进行耳诊的前提。耳穴国家标准《GB/T13734—2008耳穴名称与定位》中规定，依据解剖结构将耳郭划分耳轮、对耳轮、耳屏、对耳屏、耳周、三角窝、耳甲、耳垂八大区域。
[0004]目前，越来越多的计算机图像技术应用于人耳图像的相关研究，如利用改进的梯度矢量流活动轮廓模型算法实现了外耳廓的自动检测和分割，或者运用活动形状模型算法实现外耳轮廓的检测，以及目前提出的基于Gabor特征和遮挡字典的带遮挡人耳识别。以上研究多集中在外耳郭本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.三维人耳图像解剖学区域分割方法，其特征在于，该方法包括：S1、针对原始人耳图像，提取人耳深度图，并获得人耳点云数据；S2、基于人耳点云数据，标出人耳点云数据的分割区域，形成点云区域分割数据集；S3、对点云区域分割数据集进行预处理，获取训练数据集；S4、建立初始识别网络模型，并使用训练数据集对所述初始识别网络模型进行训练，获得识别网络模型；S5、基于识别网络模型，对人耳点云数据进行识别，得出人耳点云数据分割结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3中的预处理包括：随机平移、扰动处理、旋转处理、缩放操作、归一化处理中的一种或其任意组合。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述旋转处理为：通过三个欧拉角α、β、γ定义旋转，针对人耳点云数据中的各个点的坐标分别与旋转矩阵相乘进行旋转，旋转矩阵为：为：为：所述三个欧拉角从0
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2π中随机生成。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述归一化处理的方式为：在人耳点云数据所在的三维空间中，确定能包含所有点的最小立方体，所述立方体的三条边分别与xyz坐标轴平行；将所述立方体的下表面的中心点作为参考点；将人耳点云数据中的所有点的坐标，分别减去参考点的坐标，实现归一化处理。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别网络模型包括依次连接的T
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Net网络层、线性层、联合对齐层、第一MLP层、最大池化层、第二MLP层；所述T
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Net网络层用于对输入数据进行旋转、平移；所述线性层用于对T
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Net网络层输出的数据进行空间特征提取；所述联合对齐层用于对空间特征提取获得的数据进行对齐，获得特征矩阵A；所述第一MLP层，用于基于特征矩阵A获得高维特征表示；所述最大池化层，用于基于获得的...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖文栋，贾世瑾，高枕岳，刘璐瑶，
申请(专利权)人：北京科技大学顺德创新学院，
类型：发明
国别省市：