CN111466933A - 一种脊柱活动度测量方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种脊柱活动度测量方法及系统,所述方法包括以下步骤:获取脊柱CT序列图像,根据所述CT序列图像对脊柱进行三维建模;基于脊柱的三维模型,对脊柱的生理活动过程进行三维仿真模拟,得到仿真视频;对于所述仿真视频,根据脊柱的活动过程,获取差异最大的两帧图像,分别作为该生理活动的初始图像和结束图像;将初始图像和结束图像进行图像分割,得到脊柱所在位置;对于初始图像和结束图像,根据脊柱最上层椎体的上表面的变化角度,计算脊柱活动度。本发明基于CT图像序列进行三维模拟,基于仿真视频进行活动度的测量,简化了测量方法,提高了活动度测量效率。
Description
技术领域
本发明属于计算机辅助医疗技术领域,尤其涉及一种脊柱活动度测量方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。
计算机信息技术与医学的交叉整合渗透到了整个医学科技领域,国内外许多从事生物医学工程的专家学者相继开展了医工交叉方向的研究和应用,医用生物力学领域中大量的研究会与工程领域的对象相关联,如骨科生物力学、心脏动力学等等。其中主要手段是利用数学理论及物理理论结合工程力学中的相关力学,将这种成熟的力学计算方法应用到医学领域,从而模拟医学的相关运动从而验证其力学特性。
脊柱的活动度包含前屈、后伸、左右侧弯,左右轴向旋转六种生理活动。据发明人了解,目前的脊柱活动度测量方法主要包括皮尺测量、专用工具测量,和Orden氏测量等方法。这些测量方法均需要人工操作,费时费力,且准确性低。另有一种针对尸体标本脊柱的活动度(ROM)的测量方法,采用力学实验机的方式,然而该方法会产生大量的费用,且安全系数低。
发明内容
为克服上述现有技术的不足,本发明提供了一种脊柱活动度测量方法及系统,通过三维重建脊柱模型并借助有限元法,对生物力学模拟后的脊柱进行了活动度的测量,通过这种医工结合的方式能够提高脊柱活动度的测量效率。
为实现上述目的,本发明的一个或多个实施例提供了如下技术方案:
一种脊柱活动度测量方法,包括以下步骤:
获取脊柱CT序列图像,根据所述CT序列图像对脊柱进行三维建模;基于脊柱的三维模型,对脊柱的生理活动过程进行三维仿真模拟,得到仿真视频;
对于所述仿真视频,根据脊柱的活动过程,获取差异最大的两帧图像,分别作为该生理活动的初始图像和结束图像;
将初始图像和结束图像进行图像分割,得到脊柱所在位置;
对于初始图像和结束图像,根据脊柱最上层椎体的上表面的变化角度,计算脊柱活动度。
一个或多个实施例提供了一种脊柱活动度测量系统,包括:
仿真模拟模块,获取脊柱CT序列图像,根据所述CT序列图像对脊柱进行三维建模;基于脊柱的三维模型,对脊柱的生理活动过程进行三维仿真模拟,得到仿真视频;
初始和结束图像确定模块,对于所述仿真视频,根据脊柱的活动过程,获取差异最大的两帧图像,分别作为该生理活动的初始图像和结束图像;
图像分割模块,将初始图像和结束图像进行图像分割,得到脊柱所在位置;
活动度计算模块,对于初始图像和结束图像,根据脊柱最上层椎体的上表面的变化角度,计算脊柱活动度。
一个或多个实施例提供了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现所述的脊柱活动度测量方法。
一个或多个实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,用于指纹图谱相似度计算,该程序被处理器执行时实现所述的脊柱活动度测量方法。
以上一个或多个技术方案存在以下有益效果:
所述脊柱活动度测量方法,源数据容易获取,测量过程通过计算机即可实现,无需借助外部设备,简化了脊柱活动度的测量方法,提高了测量效率。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。
图1为本发明实施例中的一种脊柱活动度测量方法流程图;
图2为本发明实施例中的角度测量示意图;
图3为本发明实施例中的活动度坐标选取示意图;
图4为本发明实施例中不同生理活动的活动度坐标选取示意图。
具体实施方式
应该指出,以下详细说明都是示例性的,旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
本实施例公开了一种脊柱活动度(ROM)测量方法,包括图像数据处理部分和活动度计算部分。
图像数据处理部分具体包括:
步骤1:获取脊柱CT序列图像,根据所述CT序列图像对脊柱进行三维建模;基于脊柱的三维模型,对脊柱的生理活动过程进行三维仿真模拟,得到仿真视频;
其中,所述脊柱CT序列图像可以是针对正常人、患有骨质疏松等患者、尸体等,在此不做限定。所述脊柱生理活动过程包括前屈、后伸、左侧弯、右侧弯、左轴向旋转、右轴向旋转,根据需求针对其中一个或多个生理活动过程进行三维仿真模拟。对于患有骨质疏松等患者而言,在医院检查过程中即得到了CT序列图像,因此源数据获取简单,不需额外进行CT扫描。
所述三维仿真模拟可以基于生物力学分析实现,本领域技术人员可以理解,也可以基于其他现有三维建模方法实现。
进行三维仿真模拟后,还包括:根据不同的生理活动状态调整模型视图,使视频的视图与生理活动的变化轨迹所在平面一致。例如,对于前屈和后伸,变化轨迹所在平面即脊柱的侧面,则将视图调整我们的脊柱的侧方即脊柱模型的左视图或者右视图;对于左右侧弯,则需要调整到脊柱的前视图即可;对于左右轴向旋转,需要调整到脊柱的俯视图。
步骤2:对于所述仿真视频,根据脊柱的活动过程,获取差异最大的两帧图像,分别作为该生理活动的初始图像和结束图像;
作为一种实现方式,初始图像和结束图像可通过人工观看视频进行甄别挑选。
作为一种实现方式,若步骤1的视频以一个活动周期进行输出,也就是说输出的视频中包含的内容为图像从初始状态到发生力学形变的整个过程,那么初始图像和结束图像即视频的第一帧和最后一帧图像。
作为一种实现方式,初始图像和结束图像也可通过计算机分析获取。具体地,所述获取差异最大的两帧图像方法为:对视频中的各帧图像进行两两比较,统计两帧图像中发生变化的像素个数,发生变化的像素个数最多的两帧图像即差异最大的两帧图像。
步骤3:将初始图像和结束图像进行图像分割,得到脊柱所在位置。
本实施例中采用分水岭方法进行图像分割,自下而上模拟泛洪过程,这个过程是递归过程。所述图像分割方法包括:首先获取梯度图,然后再梯度图的基础上采用分水岭方法。
梯度图具体定义如下:
g(x,y)=grad(f(x,y))={[f(x,y)-f(x-1,y)]2+[f(x,y)-f(x,y-1)]2}0.5
其中,f(x,y)表示原始图像,grad{.}表示梯度运算。
另外我们为了降低算法中产生的过度分割,通常要对梯度函数进行修改,我们采取对梯度图像进行阈值处理,以减少图像的过度分割:
g(x,y)=max(grad(f(x,y)),g(θ))
其中,g(θ)表示阈值。
得到椎体变化前后的图像后,还对两幅图像分别进行二值化。
活动度测量部分具体包括:
步骤4:对于初始图像和结束图像,根据脊柱最上层椎体的上表面的变化角度,计算脊柱活动度。
具体地,将处理后的初始图像和结束图像读取进入含有X-Y的二维坐标系中,分别选取脊柱最上层椎体的上表面的两个端点,并进行连线;如图2所示,在初始图像中脊柱最上层椎体的上表面选取的两个点为A1(x1,y1),A2(x2,y2),最大活动度的结束图像上椎体上表面选取的两个点为B1(x3,y3),B2(x4,y4),分别生成直线。
为了清楚的说明选点的位置,图3在脊柱模型中展示了不同生理活动的选点位置,这些点的选取均在脊柱的最上层椎体的上表面获得,对于前屈、后伸、左右轴向旋转而言,分别选取椎体上表面上的前端点和后端点(即点3和点1);对于左右侧弯而言,选取椎体上表面最左侧和最右侧的点(即点4和点2)。
即求出两条直线的夹角即为椎体的活动度ROM,其角度计算公式如下:
其中,K1,K2为两条直线斜率
如图4所示,(a)中夹角α表示在前屈、后伸生理活动状态下的活动度;(b)中夹角β表示在左侧弯、右侧弯生理活动状态下的活动度;(c)中夹角γ表示在轴向向左旋转和轴向向右旋转下的生理活动状态下的活动度。
通过以上两部分,便得到有限元虚拟仿真下的脊柱活动度(ROM)测量。
本实施例所提供的脊柱活动度测量方法,由图像数据处理和活动度计算两部分组成。将图像处理与角度测量等部分有效结合在一起,提高了活动度测量的效率、大大减少了数据分析的工作量。这种智能化的脊柱活动度(ROM)测量方法与传统的人工测量方式有所区别,不需要手动采集坐标数据,数据采集过程完全依靠系统来完成,而且本方法不受实验室设备的限制,且降低了物理实验的安全系数,解决了以往费时费力的问题。
实施例二
本实施例的目的是提供一种脊柱活动度测量系统,所述系统包括:
仿真模拟模块,获取脊柱CT序列图像,根据所述CT序列图像对脊柱进行三维建模;基于脊柱的三维模型,对脊柱的生理活动过程进行三维仿真模拟,得到仿真视频;
初始和结束图像确定模块,对于所述仿真视频,根据脊柱的活动过程,获取差异最大的两帧图像,分别作为该生理活动的初始图像和结束图像;
图像分割模块,将初始图像和结束图像进行图像分割,得到脊柱所在位置;
活动度计算模块,对于初始图像和结束图像,根据脊柱最上层椎体的上表面的变化角度,计算脊柱活动度。
实施例三
本实施例的目的是提供一种电子设备。
一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现以下步骤,包括:
获取脊柱CT序列图像,根据所述CT序列图像对脊柱进行三维建模;基于脊柱的三维模型,对脊柱的生理活动过程进行三维仿真模拟,得到仿真视频;
对于所述仿真视频,根据脊柱的活动过程,获取差异最大的两帧图像,分别作为该生理活动的初始图像和结束图像;
将初始图像和结束图像进行图像分割,得到脊柱所在位置;
对于初始图像和结束图像,根据脊柱最上层椎体的上表面的变化角度,计算脊柱活动度。
实施例四
本实施例的目的是提供一种计算机可读存储介质。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,用于指纹图谱相似度计算,该程序被处理器执行时执行以下步骤:
获取脊柱CT序列图像,根据所述CT序列图像对脊柱进行三维建模;基于脊柱的三维模型,对脊柱的生理活动过程进行三维仿真模拟,得到仿真视频;
对于所述仿真视频,根据脊柱的活动过程,获取差异最大的两帧图像,分别作为该生理活动的初始图像和结束图像;
将初始图像和结束图像进行图像分割,得到脊柱所在位置;
对于初始图像和结束图像,根据脊柱最上层椎体的上表面的变化角度,计算脊柱活动度。
实施例五
本实施例提供了一种脊柱活动度测量系统,所述系统包括:计算设备显示设备和用户交互设备,所述计算设备被配置为:
获取脊柱CT序列图像,根据所述CT序列图像对脊柱进行三维建模;基于脊柱的三维模型,对脊柱的生理活动过程进行三维仿真模拟,得到仿真视频;
对于所述仿真视频,根据脊柱的活动过程,获取差异最大的两帧图像,分别作为该生理活动的初始图像和结束图像;
将初始图像和结束图像进行图像分割,得到脊柱所在位置;
对于初始图像和结束图像,根据脊柱最上层椎体的上表面的变化角度,计算脊柱活动度;
所述用户交互设备被配置为:
接收用户针对初始图像和结束图像的选择和确认;
所述显示设备被配置为:
将脊柱活动度的测量结果进行输出和显示。
以上实施例二至五中涉及的各步骤与方法实施例一相对应,具体实施方式可参见实施例一的相关说明部分。术语“计算机可读存储介质”应该理解为包括一个或多个指令集的单个介质或多个介质;还应当被理解为包括任何介质,所述任何介质能够存储、编码或承载用于由处理器执行的指令集并使处理器执行本发明中的任一方法。
本领域技术人员应该明白,上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算机装置来实现,可选地,它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述,但并非对本发明保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本发明的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (10)
1.一种脊柱活动度测量方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取脊柱CT序列图像,根据所述CT序列图像对脊柱进行三维建模;基于脊柱的三维模型,对脊柱的生理活动过程进行三维仿真模拟,得到仿真视频;
对于所述仿真视频,根据脊柱的活动过程,获取差异最大的两帧图像,分别作为该生理活动的初始图像和结束图像;
将初始图像和结束图像进行图像分割,得到脊柱所在位置;
对于初始图像和结束图像,根据脊柱最上层椎体的上表面的变化角度,计算脊柱活动度。
2.如权利要求1所述的一种脊柱活动度测量方法,其特征在于,进行三维仿真模拟后,还包括:根据不同的生理活动状态调整模型视图,使视频的视图与生理活动的变化轨迹所在平面一致。
3.如权利要求1所述的一种脊柱活动度测量方法,其特征在于,所述仿真视频对应一个生理活动周期。
4.如权利要求3所述的一种脊柱活动度测量方法,其特征在于,该生理活动的初始图像和结束图像分别为仿真视频第一帧和最后一帧。
5.如权利要求1所述的一种脊柱活动度测量方法,其特征在于,所述图像分割采用分水岭方法。
6.如权利要求1所述的一种脊柱活动度测量方法,其特征在于,将初始图像和结束图像进行图像分割后,还进行二值化。
7.如权利要求1所述的一种脊柱活动度测量方法,其特征在于,计算脊柱活动度包括:
将初始图像和结束图像读入同一坐标系;
分别选取脊柱最上层椎体的上表面的两个端点,并进行连线;
两条直线的夹角即为脊柱的活动度。
8.一种脊柱活动度测量系统,其特征在于,包括:
仿真模拟模块,获取脊柱CT序列图像,根据所述CT序列图像对脊柱进行三维建模;基于脊柱的三维模型,对脊柱的生理活动过程进行三维仿真模拟,得到仿真视频;
初始和结束图像确定模块,对于所述仿真视频,根据脊柱的活动过程,获取差异最大的两帧图像,分别作为该生理活动的初始图像和结束图像;
图像分割模块,将初始图像和结束图像进行图像分割,得到脊柱所在位置;
活动度计算模块,对于初始图像和结束图像,根据脊柱最上层椎体的上表面的变化角度,计算脊柱活动度。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的脊柱活动度测量方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,用于指纹图谱相似度计算,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的脊柱活动度测量方法。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114078120A (zh) * | 2021-11-22 | 2022-02-22 | 北京欧应信息技术有限公司 | 用于检测脊柱侧弯的方法、设备和介质 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102018527A (zh) * | 2010-11-12 | 2011-04-20 | 北京航空航天大学 | 脊柱三维动态测量分析系统及方法 |
CN108711187A (zh) * | 2018-08-03 | 2018-10-26 | 华侨大学 | 配准融合ct和mri信号建立人体腰椎三维仿真模型的方法 |
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102018527A (zh) * | 2010-11-12 | 2011-04-20 | 北京航空航天大学 | 脊柱三维动态测量分析系统及方法 |
CN108711187A (zh) * | 2018-08-03 | 2018-10-26 | 华侨大学 | 配准融合ct和mri信号建立人体腰椎三维仿真模型的方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114078120A (zh) * | 2021-11-22 | 2022-02-22 | 北京欧应信息技术有限公司 | 用于检测脊柱侧弯的方法、设备和介质 |
CN114078120B (zh) * | 2021-11-22 | 2022-05-20 | 北京欧应信息技术有限公司 | 用于检测脊柱侧弯的方法、设备和介质 |
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200731 |