数字化颈椎牵引系统技术方案

公开了一种数字化颈椎牵引系统

【技术实现步骤摘要】
数字化颈椎牵引系统


[0001]本申请涉及智能诊断领域，且更为具体地，涉及一种数字化颈椎牵引系统
。

技术介绍

[0002]颈椎牵引治疗是非手术治疗颈椎病的一项重要物理疗法，临床广泛使用
。
牵引作用时，根据患者颈椎生理弧度的改变和肌张力的情况来制定患者牵引时的角度
、
力度和牵引时间与治疗疗程
。
[0003]在颈椎牵引治疗的过程中，需对患者进行颈椎拍片，并对颈椎拍片进行分析以得到颈椎的病况数据
(
如颈椎的弯曲程度等
)
，从而基于病况数据来制定针对性的牵引治疗方案
。
但是，现有没有成熟的应用于颈椎拍片的方案，目前还停留于依赖于医护人员的临床经验和专业知识的阶段
。
[0004]因此，期待一种数字化颈椎牵引系统
。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，提出了本申请
。
本申请的实施例提供了一种数字化颈椎牵引系统
。
其首先将待诊断对象的颈椎拍片图像进行图像分块处理后通过第一
ViT
模型以得到待诊断对象颈椎图像特征向量，接着，将标注弯曲程度的参考颈椎拍片图像进行图像分块处理后通过第二
ViT
模型以得到参考颈椎图像特征向量，然后，对所述参考颈椎图像特征向量和所述待诊断对象颈椎图像特征向量进行关联编码以得到解码特征矩阵，接着，将所述解码特征矩阵通过解码器进行解码回归以得到用于表示相关系数的解码值，最后，将所述解码值与所述弯曲程度进行相乘以得到所述待诊断对象的颈椎弯曲程度
。
这样，可以准确判断待诊断对象的颈椎弯曲程度
。
[0006]根据本申请的一个方面，提供了一种数字化颈椎牵引系统，其包括：
[0007]颈椎拍片图像获取模块，用于获取待诊断对象的颈椎拍片图像和标注有弯曲程度的参考颈椎拍片图像；
[0008]待分析图像特征提取模块，用于将所述待诊断对象的颈椎拍片图像进行图像分块处理后通过第一
ViT
模型以得到待诊断对象颈椎图像特征向量；
[0009]参考图像特征提取模块，用于将所述标注弯曲程度的参考颈椎拍片图像进行图像分块处理后通过第二
ViT
模型以得到参考颈椎图像特征向量；
[0010]关联编码模块，用于对所述参考颈椎图像特征向量和所述待诊断对象颈椎图像特征向量进行关联编码以得到解码特征矩阵；
[0011]相关系数解码模块，用于将所述解码特征矩阵通过解码器进行解码回归以得到解码值，所述解码值用于表示相关系数；以及
[0012]图像分析结果生成模块，用于将所述解码值与所述弯曲程度进行相乘以得到所述待诊断对象的颈椎弯曲程度
。
[0013]在上述的数字化颈椎牵引系统中，所述待分析图像特征提取模块，包括：
[0014]待分析图像分块单元，用于对所述待诊断对象的颈椎拍片图像进行图像分块以得到多个待诊断对象的颈椎拍片图像块的序列；
[0015]待分析嵌入化单元，用于使用所述第一
ViT
模型的嵌入层分别对所述多个待诊断对象的颈椎拍片图像块的序列中的各个待诊断对象的颈椎拍片图像块进行嵌入化以得到多个待诊断对象的颈椎拍片图像块嵌入向量的序列；以及
[0016]第一视觉转换单元，用于将所述多个待诊断对象的颈椎拍片图像块嵌入向量的序列通过所述第一
ViT
模型以得到所述待诊断对象颈椎图像特征向量
。
[0017]在上述的数字化颈椎牵引系统中，所述参考图像特征提取模块，包括：
[0018]参考图像分块单元，用于对所述标注弯曲程度的参考颈椎拍片图像进行图像分块以得到多个参考颈椎拍片图像块的序列；
[0019]参考嵌入化单元，用于使用所述第二
ViT
模型的嵌入层分别对所述多个参考颈椎拍片图像块的序列中的各个参考颈椎拍片图像块进行嵌入化以得到多个参考颈椎拍片图像块嵌入向量的序列；以及
[0020]第二视觉转换单元，用于将所述多个参考颈椎拍片图像块嵌入向量的序列通过所述第二
ViT
模型以得到所述参考颈椎图像特征向量
。
[0021]在上述的数字化颈椎牵引系统中，所述关联编码模块，包括：
[0022]联合高斯密度图构造单元，用于计算所述参考颈椎图像特征向量和所述待诊断对象颈椎图像特征向量的联合高斯密度图，所述联合高斯密度图的均值向量为所述述参考颈椎图像特征向量和所述待诊断对象颈椎图像特征向量的加权均值向量，所述联合高斯密度图的协方差矩阵中各个位置的值为所述加权均值向量中相应两个位置的特征值之间的方差；
[0023]分布距离度量单元，用于计算所述参考颈椎图像特征向量和所述待诊断对象颈椎图像特征向量相对于所述联合高斯密度图的高斯概率密度分布距离指数以得到第一高斯概率密度分布距离指数和第二高斯概率密度分布距离指数；
[0024]修正单元，用于以所述第一高斯概率密度分布距离指数和所述第二高斯概率密度分布距离指数作为权重，对所述参考颈椎图像特征向量和所述待诊断对象颈椎图像特征向量进行加权以得到优化后参考颈椎图像特征向量和优化后待诊断对象颈椎图像特征向量；以及
[0025]关联单元，用于对所述优化后参考颈椎图像特征向量和所述优化后待诊断对象颈椎图像特征向量进行关联编码以得到所述解码特征矩阵
。
[0026]在上述的数字化颈椎牵引系统中，所述分布距离度量单元，用于：
[0027]以如下分布距离度量公式计算所述参考颈椎图像特征向量和所述待诊断对象颈椎图像特征向量相对于所述联合高斯密度图的高斯概率密度分布距离指数以得到所述第一高斯概率密度分布距离指数和所述第二高斯概率密度分布距离指数；
[0028]其中，所述分布距离度量公式为：
[0029][0030][0031]其中，
V1表示所述参考颈椎图像特征向量，
V2表示所述待诊断对象颈椎图像特征向量，
μ
u
表示所述参考颈椎图像特征向量和所述待诊断对象颈椎图像特征向量的加权均值向量，
Σ
u
表示所述参考颈椎图像特征向量和所述待诊断对象颈椎图像特征向量的逐位置方差矩阵，其中向量为列向量，
w1表示所述第一高斯概率密度分布距离指数，
w2表示所述第二高斯概率密度分布距离指数，和分别表示按位置减法和按位置乘法，
exp(
·
)
表示矩阵的指数运算，所述矩阵的指数运算表示计算以矩阵中各个位置的特征值为幂的自然指数函数值
。
[0032]在上述的数字化颈椎牵引系统中，所述关联单元，用于：
[0033]以如下关联编码公式对所述优化后参考颈椎图像特征向量和所述优化后待诊断对象颈椎图像特征向量进行关联编码以得到所述解码特征矩阵；
[0034]其中，所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种数字化颈椎牵引系统，其特征在于，包括：颈椎拍片图像获取模块，用于获取待诊断对象的颈椎拍片图像和标注有弯曲程度的参考颈椎拍片图像；待分析图像特征提取模块，用于将所述待诊断对象的颈椎拍片图像进行图像分块处理后通过第一
ViT
模型以得到待诊断对象颈椎图像特征向量；参考图像特征提取模块，用于将所述标注弯曲程度的参考颈椎拍片图像进行图像分块处理后通过第二
ViT
模型以得到参考颈椎图像特征向量；关联编码模块，用于对所述参考颈椎图像特征向量和所述待诊断对象颈椎图像特征向量进行关联编码以得到解码特征矩阵；相关系数解码模块，用于将所述解码特征矩阵通过解码器进行解码回归以得到解码值，所述解码值用于表示相关系数；以及图像分析结果生成模块，用于将所述解码值与所述弯曲程度进行相乘以得到所述待诊断对象的颈椎弯曲程度
。2.
根据权利要求1所述的数字化颈椎牵引系统，其特征在于，所述待分析图像特征提取模块，包括：待分析图像分块单元，用于对所述待诊断对象的颈椎拍片图像进行图像分块以得到多个待诊断对象的颈椎拍片图像块的序列；待分析嵌入化单元，用于使用所述第一
ViT
模型的嵌入层分别对所述多个待诊断对象的颈椎拍片图像块的序列中的各个待诊断对象的颈椎拍片图像块进行嵌入化以得到多个待诊断对象的颈椎拍片图像块嵌入向量的序列；以及第一视觉转换单元，用于将所述多个待诊断对象的颈椎拍片图像块嵌入向量的序列通过所述第一
ViT
模型以得到所述待诊断对象颈椎图像特征向量
。3.
根据权利要求2所述的数字化颈椎牵引系统，其特征在于，所述参考图像特征提取模块，包括：参考图像分块单元，用于对所述标注弯曲程度的参考颈椎拍片图像进行图像分块以得到多个参考颈椎拍片图像块的序列；参考嵌入化单元，用于使用所述第二
ViT
模型的嵌入层分别对所述多个参考颈椎拍片图像块的序列中的各个参考颈椎拍片图像块进行嵌入化以得到多个参考颈椎拍片图像块嵌入向量的序列；以及第二视觉转换单元，用于将所述多个参考颈椎拍片图像块嵌入向量的序列通过所述第二
ViT
模型以得到所述参考颈椎图像特征向量
。4.
根据权利要求3所述的数字化颈椎牵引系统，其特征在于，所述关联编码模块，包括：联合高斯密度图构造单元，用于计算所述参考颈椎图像特征向量和所述待诊断对象颈椎图像特征向量的联合高斯密度图，所述联合高斯密度图的均值向量为所述述参考颈椎图像特征向量和所述待诊断对象颈椎图像特征向量的加权均值向量，所述联合高斯密度图的协方差矩阵中各个位置的值为所述加权均值向量中相应两个位置的特征值之间的方差；分布距离度量单元，用于计算所述参考颈椎图像特征向量和所述待诊断对象颈椎图像特征向量相对于所...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘一震，罗睿勇，
申请(专利权)人：杭州一真医疗器械有限公司，
类型：发明
国别省市：