基于深度学习的膝关节模拟手术自动规划方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了基于深度学习的膝关节模拟手术自动规划方法及系统，方法包括：获取膝关节的医学图像，对所述膝关节的医学图像中的像素转换为实际长度；选取膝关节的医学图像的关键区域图像，并对关键区域图像进行目标检测，提取关键点；利用提取的关键点的坐标，通过标注关键点及力线，计算矫正角度，再计算旋转角度，模拟骨骼切割以及骨骼旋转得到手术规划图像，进行胫骨高位截骨术和股骨远端截骨术两类手术的自动规划。本发明专利技术采用深度学习技术预测关键点位置，计算下肢x光片中力线的角度，医生可根据显示的角度在8种手术方案中进行选择，系统将自动实现方案的规划和模拟，不需要人工操作，大大提升了工作效率。大大提升了工作效率。大大提升了工作效率。

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的膝关节模拟手术自动规划方法及系统


[0001]本专利技术属于数据处理
，尤其是涉及一种基于深度学习的膝关节模拟手术自动规划方法及系统。

技术介绍

[0002]膝骨关节炎是困扰着人们的主要骨科疾病之一，对于该类疾病，医学临床外科上使用胫骨高位截骨手术和股骨远端截骨手术来调整人体异常的下肢力线，延长膝关节的使用寿命。术前诊断和规划需要根据病人下肢全长X射线图像，判断膝关节手术的关键点需要专业医生花费大量时间，手术方案规划的工作量限制了医生单位时间能够治疗的病人数量。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术设计了一种基于深度学习的膝关节模拟手术自动规划方法及系统，采用深度学习技术预测关键点位置，计算下肢x光片中力线的角度，供医生选择，可以有效地辅助医生进行膝关节周围手术的规划，不需要人工操作，大大提升了工作效率。
[0004]为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
[0005]基于深度学习的膝关节模拟手术自动规划方法，包括：
[0006]获取膝关节的医学图像，对所述膝关节本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于深度学习的膝关节模拟手术自动规划方法，其特征在于，包括：获取膝关节的医学图像，对所述膝关节的医学图像中的像素转换为实际长度；选取膝关节的医学图像的关键区域图像，并对关键区域图像进行目标检测，提取关键点；利用提取的关键点的坐标，通过标注关键点及力线，计算矫正角度，再计算旋转角度，模拟骨骼切割以及骨骼旋转得到手术规划图像，进行胫骨高位截骨术和股骨远端截骨术两类手术的自动规划。2.根据权利要求1所述的基于深度学习的膝关节模拟手术自动规划方法，其特征在于：对所述膝关节的医学图像中的像素转换为实际长度包括：获取标尺图像，筛选出标尺图像中的白色像素点，然后通过LSD直线检测算法检测标尺图像；获取到标尺的首尾端点坐标后，对标尺的首尾端点坐标(X
A
和X
B
)在X方向上的像素差值与毫米单位做转换，得到毫米单位与坐标值之间的关系系数α，其中，3.根据权利要求1所述的基于深度学习的膝关节模拟手术自动规划方法，其特征在于：选取膝关节的医学图像的关键区域图像，并对关键区域图像进行目标检测，提取关键点包括：选取髋关节、膝关节、踝关节区域的图像为关键区域图像；采用YOLOX神经网络算法对髋关节、膝关节、踝关节区域的图像进行目标检测；采用PFDNet网络提取髋关节中心点、膝关节...

【专利技术属性】
技术研发人员：马信龙，马剑雄，武志超，柏豪豪，王颖，卢斌，孙磊，靳洪震，李岩，
申请(专利权)人：天津市天津医院，
类型：发明
国别省市：