CN104123530A - 受检对象姿势检测设备、方法和磁共振成像系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种受检对象姿势检测设备、方法和磁共振成像系统。所述设备包括:用于获取受检对象的热图像的热图像获取模块,和用于在所述热图像中检测预先设定的至少一个身体部位的特征,根据检测结果确定所述受检对象的姿势的姿势识别模块。本发明还提供了一种受检对象姿势检测方法。本发明的技术方案主要采用热成像技术来获取受检对象的热图像,并对热图像进行身体部位的识别来确定受检对象的姿势,降低了受检对象姿势自动检测的成本,有利于受检对象姿势自动检测技术的推广应用。
Description
技术领域
本发明涉及医学图像技术领域,特别涉及一种受检对象姿势检测设备、方法和磁共振成像系统。
背景技术
目前,在获取受检对象(包括人或动物)的医学图像时,一般需要医生手动输入受检对象的姿势,例如头先进或足先进(MR、CT等医学设备),仰卧、俯卧、左侧卧、右侧卧等等。受检对象姿势自动检测技术可以跳过这一过程,缩短受检对象的检查时间,提高检查效率。一种现有的受检对象姿势自动检测技术使用3D深度相机对受检对象进行拍照,然后通过测量场景的深度信息并利用特定的算法来计算获得受检对象的姿势。另一种现有的受检对象姿势自动检测技术利用一种特制的压力感应床垫来测量床垫上各点受到的压力值,从而分析得出受检对象的姿势。
现有的受检对象姿势自动检测技术均需要借助比较昂贵的设备实现,成本较高,不利于推广应用。
发明内容
鉴于现有技术存在的成本高的问题,本发明实施例提供了一种医学图像系统和一种医学图像系统中检测受检对象姿势的方法,可以以较低的成本实现受检对象姿势的自动检测。
本发明实施例提供的技术方案如下。
一种受检对象姿势检测设备,其特征在于,包括:
热图像获取模块,用于获取受检对象的热图像;
姿势识别模块,在所述热图像中检测预先设定的至少一个身体部位的特征,根据检测结果获得所述受检对象的姿势。
一种受检对象姿势检测方法,其特征在于,包括:
获取受检对象的热图像;
在所述热图像中检测预先设定的至少一个身体部位的特征,根据检测结果获得所述受检对象的姿势。
上述方案主要采用热成像技术来获取受检对象的热图像,并对热图像身体部位识别处理来确定受检对象的姿势。由于热成像相机价格较低,降低了受检对象姿势自动检测的成本,有利于该技术的推广应用。
附图说明
图1为本发明一个实施例的受检对象姿势检测设备的结构示意图。
图2为本发明一个实施例的受检对象姿势检测方法流程图。
图3为本发明一个实施例的受检对象姿势检测方法流程图。
图4为本发明一个实施例的受检对象姿势检测方法流程图。
图5为本发明一个实施例的受检对象姿势检测方法流程图。
图6为本发明一个实施例的受检对象姿势检测方法流程图。
图7为本发明一个实施例的受检对象姿势检测方法流程图。
图8为本发明一个实施例的受检对象姿势检测方法流程图。
图9为本发明一个实施例的受检对象姿势检测设备的结构示意图。
具体实施方式
为了描述上的简洁和直观,下文通过描述若干代表性的实施例来对本发明的方案进行阐述。实施例中大量的细节仅用于帮助理解本发明的方案。但是很明显,本发明的技术方案实现时可以不局限于这些细节。为了避免不必要地模糊了本发明的方案,一些实施方式没有进行细致地描述,而是仅给出了框架。下文中,“包括”是指“包括但不限于”,“根据……”是指“至少根据……,但不限于仅根据……”。由于汉语的语言习惯,下文中没有特别指出一个成分的数量时,意味着该成分可以是一个也可以是多个,或可理解为至少一个。
本发明主要采用热成像技术来获取受检对象的热图像,并对热图像身体部位识别处理来确定受检对象的姿势。
图1为本发明一个实施例的受检对象姿势检测设备的结构示意图,主要包括:热图像获取模块11和姿势识别模块12。
图2为本发明一个实施例的受检对象姿势检测方法流程图,可以由图1所示的受检对象姿势检测设备实现,主要包括:
步骤21,热图像获取模块11获取受检对象的热图像;
步骤22,姿势识别模块12在所述热图像中检测预先设定的至少一个身体部位的特征,根据检测结果确定所述受检对象的姿势。
所述受检对象姿势检测设备能够确定受检对象姿势可以为:头在上(例如,指受检对象在医学成像设备获得的医学图像中头在图像上方,某些情况下表示头先进医学设备,等)或足在上(例如,指受检对象在医学成像设备获得的医学图像中足在图像上方,某些情况下表示足先进医学设备,等),或者是仰卧、侧卧、左侧卧、右侧卧、俯卧,或者上面几种的结合,如HFP(Head First-Prone,头先进,俯卧)、HFS(Head First-Supine,头先进,仰卧)、FFP(Feet First-Prone,足先进,俯卧)、FFS(Feet First-Supine,足先进,仰卧)、HFDR(Head First-Decubitus Right,头先进,右侧卧)、HFDL(Head First-Decubitus Left,头先进,左侧卧)、FFDR(Feet First-Decubitus Right,足先进,右侧卧)、FFDL(Feet First-Decubitus Left,足先进,左侧卧),等。具体输出的姿势信息的内容可以根据具体应用的医学图像系统确定,例如,应用于MR(核磁共振)/CT系统时,可以输出HFP、HFS、FFP、FFS、HFDR、HFDL、FFDR、FFDL。
以下通过几个例子来介绍姿势识别模块12确定受检对象姿势的方法。
图3为本发明一个实施例的受检对象姿势检测方法流程图。如图3所示,姿势识别模块12可以根据预先设定的至少一个身体部位的特征确定受检对象的所述至少一个身体部位在所述热图像中的位置(步骤S31),根据所述位置以及预设的与受检对象相对一医学设备的至少两种姿势分别对应的所述至少一个身体部位在热图像中的位置范围确定所述受检对象的姿势(步骤S32)。
例如,如图4的本发明一个实施例的受检对象姿势检测方法流程图所示,姿势识别模块12可以根据预先设定的头部轮廓特征或面部特征或腿部特征确定受检对象的头部或面部或腿部在所述热图像中的位置(步骤S41),根据所述位置以及预设的受检对象头在上或足在上所述医学设备分别对应的头部或面部或腿部在热图像中的位置范围确定所述受检对象的姿势为头在上或足在上(步骤S42)。
在上面的例子中,可以使用头部轮廓的特征,也可以使用面部特征,如五官(眼、鼻、口、耳)的特征等,还可以使用身体其它部位的特征,如臂、手、躯干、腿、脚等。
可以针对每种受检对象姿势为某一身体部位设置一可能存在的位置范围,例如头在上时,头部轮廓一般位于热图像的上部,而腿部一般位于热图像的中下部(全身照时)。具体数据可以根据获取热图像的具体情况,如半身照、全身照等来进行设定,这里不做限制。
图5为本发明一个实施例的受检对象姿势检测方法流程图。如图5所示,姿势识别模块12可以根据预先设定的至少两个身体部位的特征确定受检对象的至少两个身体部位在所述热图像中的相对位置关系(步骤S51),根据所述相对位置关系以及预设的与受检对象相对一医学设备的至少两种姿势分别对应的所述至少两个部位在热图像中的相对位置关系确定所述受检对象的姿势(步骤S52)。
例如,如图6的本发明一个实施例的受检对象姿势检测方法流程图所示,姿势识别模块12可以根据预先设定的头部或面部的特征与腿部特征确定受检对象的头部或面部与腿部在所述热图像中的相对位置关系(步骤S61),根据所述相对位置关系以及预设的受检对象头在上或足在上所述医学设备分别对应的头部或面部与腿部在热图像中的相对位置关系确定所述受检对象的姿势为头在上或足在上(步骤S62)。
上述确定至少两个身体部位之间相对位置关系时,身体部位可以根据需要选择,例如,可以选择利用头部或面部的特征与腿部特征确定受检对象的头部或面部与腿部在所述热图像中的相对位置关系、或者至少两个面部特征在所述热图像中的相对位置关系等。相对位置关系可以为头上腿下、头下腿上、眼上腿下、鼻下腿上、眼上鼻下、口上眼下等,有很多种实现方式,这里不再一一例举。
上面例子中利用身体部位在热图像中的位置或多个身体部位的相对位置关系确定受检对象姿势时,位置或相对位置关系与受检对象姿势之间的关系与热成像相机的拍摄热图像时的摆放位置、摆放方式、与医学设备的相对位置关系等因素有关,可以在设置好热成像相机后由操作人员来设置拍摄到的身体部位的位置或相对位置关系对应的受检对象姿势。当热成像相机是与医学设备成套采购、安装的,则可以读取出厂设置中的数据来确定上述位置或相对位置关系与受检对象姿势之间的关系。
图7为本发明一个实施例的受检对象姿势检测方法流程图。如图7所示,姿势识别模块12可以在热图像中检测预先设定的至少一个身体部位在第一姿势时的特征(步骤S71),判断足否检测到(步骤S72),若检测到,则确定所述受检对象的姿势为第一姿势(步骤S73);若没有检测到,则确定所述受检对象的姿势不是第一姿势(步骤S74),此时,姿势识别模块12还可以进行其它姿势的检测。
例如,在检测到下列特征中的至少一个时,可以判断所述受检对象姿势为仰卧:
具有两个眼睛的轮廓;
具有鼻子正面的轮廓;
具有口部正面的轮廓;
具有两个耳朵的轮廓;
具有眼睛或鼻子或口部或耳朵的轮廓,同时具有两条腿的轮廓。
又例如,在检测到下列特征中的至少一个时,判断所述受检对象姿势为侧卧:
只有一个眼睛的轮廓;
具有鼻子侧面的轮廓;
具有口部侧面的轮廓;
只有一个耳朵的轮廓;
具有眼睛或鼻子或口部或耳朵的轮廓,同时只有一条腿的轮廓。
或者,在检测到下列特征中的至少一个时,判断所述受检对象姿势为左侧卧或右侧卧:
只有一个眼睛的轮廓,且所述眼睛轮廓位于在热图像左边缘或右边缘;
具有鼻子侧面的轮廓,且所述鼻子侧面轮廓位于所述热图像左边缘或右边缘;
具有口部侧面的轮廓,且所述口部侧面轮廓位于所述热图像左边缘或右边缘;
只有一个耳朵的轮廓,且所述眼睛轮廓位于在热图像左边缘或右边缘;
具有腿部的轮廓,且所述腿部为向左弯曲或向右弯曲。
根据一个实施例,如图8所示的本发明一个实施例的受检对象姿势检测方法流程图,可以先利用上面的方法判断受检对象姿势是否为仰卧(步骤81、步骤82);当确定受检对象姿势非仰卧时,利用上面的方法判断受检对象姿势是否为侧卧或者是否为左侧卧或右侧卧(步骤83、步骤84);当确定受检对象姿势非侧卧时,确定所述受检对象姿势为俯卧(步骤85)。
根据另一个实施例,当没有检测到眼睛或鼻子或口部特征时,判断所述受检对象姿势为俯卧。
上面的实施例中,可以利用现有的人脸检测的方法判断是否存在面像并进一步提取面像,例如,参考模板法、人面规则法、样品学习法、肤色模型法、特征子面法、基于几何特征的人面识别方法、基于特征面(PCA)的人面识别方法、基于神经网络的人面识别方法、弹性图匹配法、线段Hausdorff距离(LHD)法、支持向量机(SVM)的人面识别方法等,也可以根据具体情况专门设计的人脸检测方法。
检测面部某一部位(如眼、耳、鼻、口)的位置时,可以首先利用上述的人脸检测方法确定人脸在热图像中的位置,然后在识别出的人脸范围内使用该部位的几何特征来识别该部位的位置。
根据一个实施例,如图9的受检对象姿势检测设备的结构示意图所示,所述受检对象姿势检测设备还可以包括:热图像获取模块91、姿势识别模块92、热成像模块93、控制模块94、存储模块95、姿势信息输出模块96以及内部总线97。其中,热图像获取模块91、姿势识别模块92与上述热图像获取模块11、姿势识别模块12的功能相同。
热成像模块93可以由热成像相机实现。热图像获取模块91通过有线或无线连接直接与热成像模块93相连,获取热成像模块93生成的受检对象的热图像。或者,热图像获取模块91和热成像模块93也可以分别通过有线或无线连接与存储模块95相连,热成像模块93将生成的受检对象的热图像存储到存储模块95,热图像获取模块91从存储模块95读取热图像。
姿势信息输出模块96可以与一服务器或与一医疗设备通过有线或无线连接相连,将姿势识别模块92确定的受检对象姿势的信息输出到服务器或医疗设备,并保存到受检对象的病案或医学图像(如X光、磁共振图像)数据等当中。
控制模块94可以由通用处理器或专用处理器实现,协助其它模块进行数据计算。
存储模块95可以存储热图像、受检对象数据、中间暂存数据等。
内部总线97用于连接各模块,实现各模块间的数据通信,可以由一条或多条有线或无线通信链路组成。
以上热图像获取模块91、姿势识别模块92、热成像模块93、姿势信息输出模块96的功能可能需要借助控制模块94、存储模块95、以及内部总线97来实现,在上面的描述中,为了简明,全部简单描述为由热图像获取模块91、姿势识别模块92、热成像模块93、姿势信息输出模块96实现。
上述的有线或无线连接可以采用现有的有线或无线通信技术和相关协议来实现,本文不进行限定。
本发明实施例还提供一种磁共振成像系统,该系统采用上述的受检对象姿势检测设备来对磁共振成像系统的受检对象进行自动姿势识别,从而无需医生手动输入。
需要说明的是,上述各流程和各结构图中不是所有的步骤和模块部是必须的,可以根据实际的需要忽略某些步骤或模块。各步骤的执行顺序不是固定的,可以根据需要进行调整。各模块的划分仅仅是为了便于描述采用的功能上的划分,实际实现时,一个模块可以分由多个模块实现,多个模块的功能也可以由同一个模块实现,这些模块可以位于同一个设备中,也可以位于不同的设备中。另外,上面描述中采用“第一”、“第二”仅仅为了方便区分具有同一含义的两个对象,并不表示其有实质的区别。
各实施例中的硬件模块可以以机械方式或电子方式实现。例如,一个硬件模块可以包括专门设计的永久性电路或逻辑器件(如专用处理器,如FPGA或ASIC)用于完成特定的操作。硬件模块也可以包括由软件临时配置的可编程逻辑器件或电路(如包括通用处理器或其它可编程处理器)用于执行特定操作。至于具体采用机械方式,或是采用专用的永久性电路,或是采用临时配置的电路(如由软件进行配置)来实现硬件模块,可以根据成本和时间上的考虑来决定。
本发明还提供了一种机器可读的存储介质,存储用于使一机器执行如本文所述方法的指令。具体地,可以提供配有存储介质的系统或者装置,在该存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码,且使该系统或者装置的计算机(或CPU或MPU)读出并执行存储在存储介质中的程序代码。此外,还可以通过基于程序代码的指令使计算机上操作的操作系统等来完成部分或者全部的实际操作。还可以将从存储介质读出的程序代码写到插入计算机内的扩展板中所设置的存储器中或者写到与计算机相连接的扩展单元中设置的存储器中,随后基于程序代码的指令使安装在扩展板或者扩展单元上的CPU等来执行部分和全部实际操作,从而实现上述实施例中任一实施例的功能。
用于提供程序代码的存储介质实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD-ROM、DVD-RAM、DVD-RW、DVD+RW)、磁带、非易失性存储卡和ROM。可选择地,可以由通信网络从服务器计算机上下载程序代码。
Claims (27)
1.一种受检对象姿势检测设备,其特征在于,包括:
一热图像获取模块,用于获取受检对象的热图像;以及
一姿势识别模块,用于在所述热图像中检测预先设定的至少一个身体部位的特征,根据检测结果确定所述受检对象的姿势。
2.根据权1所述的受检对象姿势检测设备,其特征在于,所述姿势识别模块用于根据预先设定的至少一个身体部位的特征确定受检对象的所述至少一个身体部位在所述热图像中的位置,根据所述位置以及预设的与受检对象相对一医学设备的至少两种姿势分别对应的所述至少一个身体部位在热图像中的位置范围确定所述受检对象的一第一姿势。
3.根据权2所述的受检对象姿势检测设备,其特征在于,所述姿势识别模块用于根据预先设定的头部轮廓特征或面部特征或腿部特征确定受检对象的头部或面部或腿部在所述热图像中的位置,根据所述位置以及预设的受检对象头在上或足在上分别对应的头部或面部或腿部在热图像中的位置范围确定所述第一姿势为头在上或足在上。
4.根据权1所述的受检对象姿势检测设备,其特征在于,所述姿势识别模块用于根据预先设定的至少两个身体部位的特征确定受检对象的至少两个身体部位在所述热图像中的相对位置关系,根据所述相对位置关系以及预设的与受检对象相对一医学设备的姿势对应的所述至少两个部位在热图像中的相对位置关系确定所述第一姿势。
5.根据权4所述的受检对象姿势检测设备,其特征在于,所述姿势识别模块用于根据预先设定的头部或面部的特征与腿部特征确定受检对象的头部或面部与腿部在所述热图像中的相对位置关系、或者至少两个面部特征在所述热图像中的相对位置关系,根据所述相对位置关系以及预设的受检对象头在上或足在上分别对应的头部或面部与腿部在热图像中的相对位置关系确定所述第一姿势为头在上或足在上。
6.根据权1所述的受检对象姿势检测设备,其特征在于,所述姿势识别模块用于在所述热图像中检测预先设定的至少一个身体部位在一第二姿势时的特征,若检测到所述特征,则确定所述受检对象的处于所述第二姿势。
7.根据权6所述的受检对象姿势检测设备,其特征在于,所述姿势识别模块用于在检测到下列特征中的至少一个时,确定所述第二姿势为仰卧:
具有两个眼睛的轮廓;
具有鼻子正面的轮廓;
具有口部正面的轮廓;
具有两个耳朵的轮廓;
具有眼睛或鼻子或口部或耳朵的轮廓,同时具有两条腿的轮廓。
8.根据权7所述的受检对象姿势检测设备,其特征在于,所述姿势识别模块进一步用于在检测到下列特征中的至少一个时,确定所述第二姿势为侧卧:
只有一个眼睛的轮廓;
具有鼻子侧面的轮廓;
具有口部侧面的轮廓;
只有一个耳朵的轮廓;
具有眼睛或鼻子或口部或耳朵的轮廓,同时只有一条腿的轮廓。
9.根据权7所述的受检对象姿势检测设备,其特征在于,所述姿势识别模块进一步用于在检测到下列特征中的至少一个时,确定所述第二姿势为左侧卧或右侧卧:
只有一个眼睛的轮廓,且所述眼睛轮廓位于在热图像左边缘或右边缘;
具有鼻子侧面的轮廓,且所述鼻子侧面轮廓位于所述热图像左边缘或右边缘;
具有口部侧面的轮廓,且所述口部侧面轮廓位于所述热图像左边缘或右边缘;
只有一个耳朵的轮廓,且所述眼睛轮廓位于在热图像左边缘或右边缘;
具有腿部的轮廓,且所述腿部为向左弯曲或向右弯曲。
10.根据权8或9所述的受检对象姿势检测设备,其特征在于,所述姿势识别模块用于当判断所述第二姿势不是仰卧也不是侧卧时,确定所述第二姿势为俯卧。
11.根据权8或9所述的受检对象姿势检测设备,其特征在于,所述姿势识别模块用于当没有检测到眼睛或鼻子或口部特征时,确定所述第二姿势为俯卧。
12.根据权6所述的受检对象姿势检测设备,其特征在于,所述姿势识别模块进一步用于在检测到下列特征中的至少一个时,确定所述第二姿势为侧卧:
只有一个眼睛的轮廓;
具有鼻子侧面的轮廓;
具有口部侧面的轮廓;
只有一个耳朵的轮廓;
具有眼睛或鼻子或口部或耳朵的轮廓,同时只有一条腿的轮廓。
13.根据权6所述的受检对象姿势检测设备,其特征在于,所述姿势识别模块进一步用于在检测到下列特征中的至少一个时,确定所述第二姿势为左侧卧或右侧卧:
只有一个眼睛的轮廓,且所述眼睛轮廓位于在热图像左边缘或右边缘;
具有鼻子侧面的轮廓,且所述鼻子侧面轮廓位于所述热图像左边缘或右边缘;
具有口部侧面的轮廓,且所述口部侧面轮廓位于所述热图像左边缘或右边缘;
只有一个耳朵的轮廓,且所述眼睛轮廓位于在热图像左边缘或右边缘;
具有腿部的轮廓,且所述腿部为向左弯曲或向右弯曲。
14.一种受检对象姿势检测方法,其特征在于,包括:
获取受检对象的热图像;
在所述热图像中检测预先设定的至少一个身体部位的特征,根据检测结果确定所述受检对象的姿势。
15.根据权14所述的受检对象姿势检测方法,其特征在于,所述在热图像中检测预先设定的至少一个身体部位的特征,根据检测结果确定所述受检对象的姿势包括:
根据预先设定的至少一个身体部位特征确定受检对象的所述身体部位在所述热图像中的位置,根据所述位置以及预设的与受检对象相对一医学设备的至少两种姿势分别对应的所述至少一个身体部位在热图像中的位置范围确定所述受检对象的一第一姿势。
16.根据权15所述的受检对象姿势检测方法,其特征在于,所述根据预先设定的至少一个身体部位特征确定受检对象的所述身体部位在所述热图像中的位置,根据所述位置以及预设的与受检对象相对一医学设备的至少两种姿势分别对应的所述至少一个身体部位在热图像中的位置范围确定所述第一姿势包括:
根据预先设定的头部轮廓特征或面部特征或腿部特征确定受检对象的头部或面部或腿部在所述热图像中的位置,根据所述位置以及预设的受检对象头在上或足在上分别对应的头部或面部或腿部在热图像中的位置范围确定所述受检对象第一姿势为头在上或足在上。
17.根据权14所述的受检对象姿势检测方法,其特征在于,所述在热图像中检测预先设定的至少一 个身体部位的特征,根据检测结果确定所述受检对象的姿势包括:根据预先设定的至少两个部位的特征确定受检对象的至少两个部位在所述热图像中的相对位置关系,根据所述相对位置关系以及预设的与受检对象相对一医学设备的姿势对应的所述至少两个部位在热图像中的相对位置关系确定所述第一姿势。
18.根据权17所述的受检对象姿势检测方法,其特征在于,所述根据预先设定的至少两个部位的特征确定受检对象的至少两个部位在所述热图像中的相对位置关系,根据所述相对位置关系以及预设的与受检对象相对一医学设备的姿势对应的所述至少两个部位在热图像中的相对位置关系确定所述第一姿势包括:
根据预先设定的头部或面部的特征与腿部特征确定受检对象的头部或面部与腿部在所述热图像中的相对位置关系、或者至少两个面部特征在所述热图像中的相对位置关系,根据所述相对位置关系以及预设的受检对象头在上或足在上分别对应的头部或面部与腿部在热图像中的相对位置关系确定所述第一姿势为头在上或足在上。
19.根据权14所述的受检对象姿势检测方法,其特征在于,在热图像中检测预先设定的至少一个身体部位的特征,根据检测结果确定所述受检对象的姿势包括:
在所述热图像中检测预先设定的至少一个身体部位在一第二姿势时的特征,若检测到,则确定所述受检对象的姿势为所述第二姿势。
20.根据权19所述的受检对象姿势检测方法,其特征在于,所述在热图像中检测预先设定的至少一个身体部位在第二姿势时的特征,若检测到,则确定所述受检对象的姿势为所述第二姿势包括:
在检测到下列特征中的至少一个时,确定所述第二姿势为仰卧:
具有两个眼睛的轮廓;
具有鼻子正面的轮廓;
具有口部正面的轮廓;
具有两个耳朵的轮廓;
具有眼睛或鼻子或口部或耳朵的轮廓,同时具有两条腿的轮廓。
21.根据权20所述的受检对象姿势检测方法,其特征在于,进一步包括:
在检测到下列特征中的至少一个时,确定所述第二姿势为侧卧:
只有一个眼睛的轮廓;
具有鼻子侧面的轮廓;
具有口部侧面的轮廓;
只有一个耳朵的轮廓;
具有眼睛或鼻子或口部或耳朵的轮廓,同时只有一条腿的轮廓。
22.根据权20所述的受检对象姿势检测方法,其特征在于,进一步包括:
在检测到下列特征中的至少一个时,确定所述第二姿势为左侧卧或右侧卧:
只有一个眼睛的轮廓,且所述眼睛轮廓位于在热图像左边缘或右边缘;
具有鼻子侧面的轮廓,且所述鼻子侧面轮廓位于所述热图像左边缘或右边缘;
具有口部侧面的轮廓,且所述口部侧面轮廓位于所述热图像左边缘或右边缘;
只有一个耳朵的轮廓,且所述眼睛轮廓位于在热图像左边缘或右边缘;
具有腿部的轮廓,且所述腿部为向左弯曲或向右弯曲。
23.根据权21或22所述的受检对象姿势检测方法,其特征在于,进一步包括:
当判断所述第二姿势不是仰卧也不是侧卧时,判断所述第二姿势为俯卧。
24.根据权21或22所述的受检对象姿势检测方法,其特征在于,进一步包括:
当没有检测到眼睛或鼻子或口部特征时,确定所述第二姿势为俯卧。
25.根据权19所述的受检对象姿势检测方法,其特征在于,进一步包括:
在检测到下列特征中的至少一个时,判断所述第二姿势为侧卧:
只有一个眼睛的轮廓;
具有鼻子侧面的轮廓;
具有口部侧面的轮廓;
只有一个耳朵的轮廓;
具有眼睛或鼻子或口部或耳朵的轮廓,同时只有一条腿的轮廓。
26.根据权19所述的受检对象姿势检测方法,其特征在于,进一步包括:
在检测到下列特征中的至少一个时,判断所述第二姿势为左侧卧或右侧卧:
只有一个眼睛的轮廓,且所述眼睛轮廓位于在热图像左边缘或右边缘;
具有鼻子侧面的轮廓,且所述鼻子侧面轮廓位于所述热图像左边缘或右边缘;
具有口部侧面的轮廓,且所述口部侧面轮廓位于所述热图像左边缘或右边缘;
只有一个耳朵的轮廓,且所述眼睛轮廓位于在热图像左边缘或右边缘;
具有腿部的轮廓,且所述腿部为向左弯曲或向右弯曲。
27.一种磁共振成像系统,其特征在于,包括如权利要求1至13中任一所述的设备。
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Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108009496A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-05-08 | 西安科锐盛创新科技有限公司 | 面部遮挡识别方法 |
CN108509838A (zh) * | 2018-01-30 | 2018-09-07 | 中山大学 | 一种在联合条件下进行群体着装解析的方法 |
CN108652625A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-10-16 | 苏州朗润医疗系统有限公司 | 一种用于保障磁共振扫描安全的图像识别方法及系统 |
CN109792824A (zh) * | 2016-09-29 | 2019-05-21 | 昕诺飞控股有限公司 | 利用热感测的深度队列 |
CN110299199A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-01 | 上海联影医疗科技有限公司 | 医学影像扫描方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110309722A (zh) * | 2019-06-03 | 2019-10-08 | 辽宁师范大学 | 基于动作热点图的体育运动视频动作识别方法 |
CN110472481A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-11-19 | 华南师范大学 | 一种睡姿检测方法、装置及设备 |
CN110507349A (zh) * | 2019-09-03 | 2019-11-29 | 上海联影医疗科技有限公司 | 自动扫描方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质 |
CN111803071A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-10-23 | 山东大学 | 耳朵外观轮廓三维扫描系统及方法 |
CN113075599A (zh) * | 2020-01-03 | 2021-07-06 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 磁共振信号采集方法、磁共振系统及介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101251894A (zh) * | 2008-01-28 | 2008-08-27 | 天津大学 | 基于红外热成像的步态特征提取方法和步态识别方法 |
EP2230641A1 (de) * | 2009-03-18 | 2010-09-22 | BrainLAB AG | Verfahren zur Ermittlung der Lage einer Struktur in einem Körper |
US20110054300A1 (en) * | 2006-02-09 | 2011-03-03 | National University Corporation Hamamatsu University School Of Medicine | Surgery support device, surgery support method, and computer readable recording medium storing surgery support program |
CN102622603A (zh) * | 2011-01-31 | 2012-08-01 | 索尼公司 | 用于评价人体姿势识别技术的方法和装置 |
CN102961186A (zh) * | 2011-09-01 | 2013-03-13 | 通用电气公司 | 用于确定受检者方位的方法和设备 |
-
2013
- 2013-04-27 CN CN201310151608.XA patent/CN104123530A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110054300A1 (en) * | 2006-02-09 | 2011-03-03 | National University Corporation Hamamatsu University School Of Medicine | Surgery support device, surgery support method, and computer readable recording medium storing surgery support program |
CN101251894A (zh) * | 2008-01-28 | 2008-08-27 | 天津大学 | 基于红外热成像的步态特征提取方法和步态识别方法 |
EP2230641A1 (de) * | 2009-03-18 | 2010-09-22 | BrainLAB AG | Verfahren zur Ermittlung der Lage einer Struktur in einem Körper |
CN102622603A (zh) * | 2011-01-31 | 2012-08-01 | 索尼公司 | 用于评价人体姿势识别技术的方法和装置 |
CN102961186A (zh) * | 2011-09-01 | 2013-03-13 | 通用电气公司 | 用于确定受检者方位的方法和设备 |
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109792824A (zh) * | 2016-09-29 | 2019-05-21 | 昕诺飞控股有限公司 | 利用热感测的深度队列 |
CN109792824B (zh) * | 2016-09-29 | 2022-04-15 | 昕诺飞控股有限公司 | 表征照明环境的方法、系统及确定对象深度队列的方法 |
CN108009496A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-05-08 | 西安科锐盛创新科技有限公司 | 面部遮挡识别方法 |
CN108509838A (zh) * | 2018-01-30 | 2018-09-07 | 中山大学 | 一种在联合条件下进行群体着装解析的方法 |
CN108509838B (zh) * | 2018-01-30 | 2022-03-25 | 中山大学 | 一种在联合条件下进行群体着装解析的方法 |
CN108652625B (zh) * | 2018-02-05 | 2021-07-16 | 苏州朗润医疗系统有限公司 | 一种用于保障磁共振扫描安全的图像识别方法及系统 |
CN108652625A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-10-16 | 苏州朗润医疗系统有限公司 | 一种用于保障磁共振扫描安全的图像识别方法及系统 |
CN110309722A (zh) * | 2019-06-03 | 2019-10-08 | 辽宁师范大学 | 基于动作热点图的体育运动视频动作识别方法 |
CN110309722B (zh) * | 2019-06-03 | 2023-04-18 | 辽宁师范大学 | 基于动作热点图的体育运动视频动作识别方法 |
CN110299199A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-01 | 上海联影医疗科技有限公司 | 医学影像扫描方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110472481A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-11-19 | 华南师范大学 | 一种睡姿检测方法、装置及设备 |
CN110472481B (zh) * | 2019-07-01 | 2024-01-05 | 华南师范大学 | 一种睡姿检测方法、装置及设备 |
CN110507349A (zh) * | 2019-09-03 | 2019-11-29 | 上海联影医疗科技有限公司 | 自动扫描方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质 |
CN113075599A (zh) * | 2020-01-03 | 2021-07-06 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 磁共振信号采集方法、磁共振系统及介质 |
CN111803071B (zh) * | 2020-06-23 | 2021-10-15 | 山东大学 | 耳朵外观轮廓三维扫描系统及方法 |
CN111803071A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-10-23 | 山东大学 | 耳朵外观轮廓三维扫描系统及方法 |
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