【技术实现步骤摘要】
本公开涉及图像处理，尤其涉及一种关键点检测方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
1、x光影像是一种常规的医学影像，在临床上，医生在患者的x光影像上手动标记出多个关键点，手动将关键点连线，得到肢体的力线。此种方法存在依赖于医生的临床经验，主观性强。近年来，随着人工智能技术的不断发展，基于深度学习的关键点检测技术可以实现从x光影像中自动提取关键点位置。
2、相关技术中，通常是采集多个x光影像作为训练样本，利用该训练样本对神经网络进行训练，得到关键点检测模型。然后将患者的x光影像输入至训练好的关键点检测模型，得到该患者x光影像中的各个关键点。
3、由于上述关键点检测模型输入只是x光影像，模型性能容易受影像质量的影响，因此模型的泛化性较低。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本公开提供了一种关键点检测方法、装置、设备和存储介质，减小模型对影像质量的依赖，提升模型的泛化性，实现对关键点的准确检测。
2、第一方面，本公开提供了一种关键点检测方法，该方法包括：...
【技术保护点】
1.一种关键点检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先确定的关键点概率矩阵包括：关键点频次概率矩阵和/或关键点时间概率矩阵；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本影像中各个关键点的观察总时长以及各个关键点的坐标确定关键点时长矩阵，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本影像中各个样本关键点的出现总次数以及各个所述...
【技术特征摘要】
1.一种关键点检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先确定的关键点概率矩阵包括：关键点频次概率矩阵和/或关键点时间概率矩阵；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本影像中各个关键点的观察总时长以及各个关键点的坐标确定关键点时长矩阵，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱文伟，刘森，张洪凯，李松林，徐鸿俊，李理博，李健增，
申请(专利权)人：中国医学科学院北京协和医院，
类型：发明
国别省市：
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