CN111583240B - 一种股骨端前后轴线的确定方法、装置和计算机设备 - Google Patents
一种股骨端前后轴线的确定方法、装置和计算机设备 Download PDFInfo
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Abstract
本发明实施例提供的一种股骨端前后轴线的确定方法、装置和计算机设备的技术方案中,从获取的膝关节图像中确定出滑车面区域,根据滑车面区域,确定出多个上边缘区域,上边缘区域为滑车面区域与横断面的交线,计算每个上边缘区域中每个像素点的斜率,根据每个像素点的斜率,确定出每个像素点对应的斜率差,从每个上边缘区域所对应的多个像素点中选取出最凹像素点,得到多个最凹像素点,最凹像素点包括上边缘区域中斜率差最大的像素点,获取多个最凹像素点的投影,并根据多个最凹像素点的投影确定出股骨端前后轴线,提高了所确定的股骨端前后轴线的精确程度,提高了确定股骨端前后轴线的效率。
Description
【技术领域】
本发明涉及通信技术领域,具体地涉及一种股骨端前后轴线的确定方法、装置和计算机设备。
【背景技术】
全膝关节置换手术过程中需要确定股骨假体旋转角度,在医学上,对于无严重畸形的病人,通常采用股骨端前后轴线确定出股骨假体旋转角度。而在相关技术中,通常需要医生在手术过程中由医生利用电刀在病人股骨髁徒手勾画,确定出股骨端前后轴线,从而导致获取的股骨端前后轴线不精确的问题。
【发明内容】
有鉴于此,本发明提供一种股骨端前后轴线的确定方法、装置和计算机设备,通过确定滑车面区域的像素点斜率,从而能够根据斜率的分布状况确定出股骨端前后轴线,避免了手工勾画股骨端前后轴线造成工作量大且前后轴线不精确的问题,提高了所确定的股骨端前后轴线的精确程度,提高了确定股骨端前后轴线的效率。
另一方面,本发明实施例提供了一种股骨端前后轴线的确定方法,包括:
从获取的膝关节图像中确定出滑车面区域;
根据所述滑车面区域,确定出多个上边缘区域,所述上边缘区域为所述滑车面区域与横断面的交线;
计算每个所述上边缘区域中每个像素点的斜率;
根据所述每个像素点的斜率,确定出每个像素点对应的斜率差;
从每个所述上边缘区域所对应的多个像素点中选取出最凹像素点,得到多个最凹像素点,所述最凹像素点包括所述上边缘区域中斜率差最大的像素点;
获取所述多个最凹像素点的投影,并根据所述多个最凹像素点的投影确定出股骨端前后轴线。
可选地,所述从获取的膝关节图像中确定出滑车面区域,包括:
在获取的膝关节图像中建立三维空间坐标系,所述三维空间坐标包括x方向、y方向以及z方向,x方向用于指示矢状面,y方向用于指示冠状面,z方向用于指示横断面;
在建立三维空间坐标系的膝关节图像中,通过用户输入所述z方向的起始位置和结束位置,确定出多个z方向的搜索区域,所述z方向的搜索区域包括滑车面区域;
通过搜索顶点坐标的方式,根据所述多个z方向的搜索区域,确定出对应的多个x方向的搜索区域;
获取每个所述x方向的搜索区域中位于所述冠状面前方的第一个像素点的坐标;
根据多个所述冠状面前方的第一个像素点的坐标,确定出滑车面区域。
可选地,所述通过搜索顶点坐标的方式,根据所述多个z方向的搜索区域,确定出对应的多个x方向的搜索区域,包括:
根据搜索顶点坐标的方式,在所述多个z方向的搜索区域中,获取对应的多个x方向的起始像素点和终止像素点;
根据所述多个x方向的起始像素点和终止像素点,确定出多个x方向的搜索区域,所述x方向的搜索区域包括1个x方向的起始像素点和1个x方向的终止像素点。
可选地,所述根据所述滑车面区域,确定出多个上边缘区域,所述上边缘区域为所述滑车面区域与横断面的交线,包括:
获取所述滑车面区域与多个所述横断面的交线,将每个所述交线确定为上边缘区域。
可选地,所述斜率包括y坐标斜率;
所述计算每个所述上边缘区域中每个像素点的斜率,包括:
通过公式计算出每个像素点的y坐标斜率,k表示为y坐标斜率,dy表示为像素点的y方向的坐标,dx表示为像素点的x方向的坐标,x1表示为像素点左侧的x方向的坐标,x2表示为像素点右侧的x方向的坐标,y1表示为像素点左侧的y方向的坐标,y2表示为像素点右侧的y方向的坐标。
可选地,所述根据所述每个像素点的斜率,确定出每个像素点对应的斜率差,包括:
获取所述像素点的左侧多个像素点的斜率之和以及所述像素点的右侧多个像素点的斜率之和;
将所述像素点的左侧多个像素点的斜率之和减去所述像素点的右侧多个像素点的斜率之和,计算出所述像素点对应的斜率差。
可选地,在所述从获取的膝关节图像中确定出滑车面区域之前,还包括:
通过均值滤波算法对初始膝关节图像进行图像平滑处理,生成膝关节图像。
另一方面,本发明实施例提供了一种股骨端前后轴线的确定装置,所述装置包括:
第一确定模块,用于从获取的膝关节图像中确定出滑车面区域;根据所述滑车面区域,确定出多个上边缘区域,所述上边缘区域为所述滑车面区域与横断面的交线;
计算模块,用于计算每个所述上边缘区域中每个像素点的斜率;根据所述每个像素点的斜率,确定出每个像素点对应的斜率差;
选取模块,用于从每个所述上边缘区域所对应的多个像素点中选取出最凹像素点,得到多个最凹像素点,所述最凹像素点包括所述上边缘区域中斜率差最大的像素点;
第二确定模块,用于获取所述多个最凹像素点的投影,并根据所述多个最凹像素点的投影确定出股骨端前后轴线。
另一方面,本发明实施例提供了一种存储介质,所述存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述的股骨端前后轴线的确定方法。
另一方面,本发明实施例提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器用于存储包括程序指令的信息,所述处理器用于控制程序指令的执行,所述程序指令被处理器加载并执行上述的股骨端前后轴线的确定方法的步骤。
本发明实施例提供的技术方案中,从获取的膝关节图像中确定出滑车面区域,根据滑车面区域,确定出多个上边缘区域,上边缘区域为滑车面区域与横断面的交线,计算每个上边缘区域中每个像素点的斜率,根据每个像素点的斜率,确定出每个像素点对应的斜率差,从每个上边缘区域所对应的多个像素点中选取出最凹像素点,得到多个最凹像素点,最凹像素点包括上边缘区域中斜率差最大的像素点,获取多个最凹像素点的投影,并根据多个最凹像素点的投影确定出股骨端前后轴线,提高了所确定的股骨端前后轴线的精确程度,提高了确定股骨端前后轴线的效率。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明一实施例所提供的一种股骨端前后轴线的确定方法的流程图;
图2是本发明又一实施例所提供的一种股骨端前后轴线的确定方法的流程图;
图3是本发明一实施例所提供的一种在人体图像中建立三维坐标系的结构示意图;
图4是本发明一实施例所提供的一种膝关节股骨端的结构示意图;
图5是本发明一实施例所提供的一种滑车面区域的结构示意图;
图6是本发明一实施例所提供的上边缘区域的结构示意图;
图7是本发明一实施例所提供的一种股骨端前后轴线的确定装置的结构示意图;
图8为本发明实施例提供的一种计算机设备的示意图。
【具体实施方式】
为了更好的理解本发明的技术方案,下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。
应当理解,本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,甲和/或乙,可以表示:单独存在甲,同时存在甲和乙,单独存在乙这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
图1为本发明一实施例提供的一种股骨端前后轴线的确定方法的流程图,如图1所示,该方法包括:
步骤101、从获取的膝关节图像中确定出滑车面区域。
步骤102、根据滑车面区域,确定出多个上边缘区域,上边缘区域为滑车面区域与横断面的交线。
步骤103、计算每个上边缘区域中每个像素点的斜率。
步骤104、根据每个像素点的斜率,确定出每个像素点对应的斜率差。
步骤105、从每个上边缘区域所对应的多个像素点中选取出最凹像素点,得到多个最凹像素点,最凹像素点包括上边缘区域中斜率差最大的像素点。
步骤106、获取多个最凹像素点的投影,并根据多个最凹像素点的投影确定出股骨端前后轴线。
本发明实施例提供的技术方案中,从获取的膝关节图像中确定出滑车面区域,根据滑车面区域,确定出多个上边缘区域,上边缘区域为滑车面区域与横断面的交线,计算每个上边缘区域中每个像素点的斜率,根据每个像素点的斜率,确定出每个像素点对应的斜率差,从每个上边缘区域所对应的多个像素点中选取出最凹像素点,得到多个最凹像素点,最凹像素点包括上边缘区域中斜率差最大的像素点,获取多个最凹像素点的投影,并根据多个最凹像素点的投影确定出股骨端前后轴线,提高了所确定的股骨端前后轴线的精确程度,提高了确定股骨端前后轴线的效率。
图2为本发明又一实施例提供的一种股骨端前后轴线的确定方法的流程图,如图2所示,该方法包括:
步骤201、通过均值滤波算法对初始膝关节图像进行图像平滑处理,生成膝关节图像。
本发明实施例中,需要说明的是初始膝关节图像包括三维图像,且在初始膝关节图像中包括多个体积元素。
因此步骤201可具体包括:通过值滤波算法对初始膝关节图像进行图像平滑处理,生成膝关节图像,其中,i表示为膝关节图像中体积元素在x方向上的位置,j表示为膝关节图像中体积元素在y方向上的位置,k表示为膝关节图像中体积元素在z方向上的位置,I表示当前位置的灰度值。通常来说,当前体积元素的3x3x3邻域内的体积元素灰度值的均值可以作为当前体积元素的灰度值。
本发明实施例中,通过执行步骤201,对初始膝关节图像进行图像平滑处理,能够有效解决了由于股骨端滑车面出现骨赘、骨刺,导致对股骨端前后轴线的识别产生影响的问题,从而能够提高生成的股骨断前后轴线的精确程度。
步骤202、从获取的膝关节图像中确定出滑车面区域。
本发明实施例中,步骤202,具体包括:
步骤2021、在获取的膝关节图像中建立三维空间坐标系,三维空间坐标包括x方向、y方向以及z方向,x方向用于指示矢状面,y方向用于指示冠状面,z方向用于指示横断面。
本发明实施例中,例如,以在人体图像中建立三维空间坐标系为例,如图3所示,在图3中,三维空间坐标包括x方向、y方向以及z方向。其中,x方向所形成的矢状面能够将人体图像划分为左右两侧人体图像,y方向所形成的冠状面能够将人体图像划分为前后两侧人体图像,z方向所形成的横断面能够将人体图像划分为上下两侧人体图像。本发明实施例中,目的是在于获取膝关节股骨端的滑车面区域,因此需要通过在获取的膝关节图像中建立三维空间坐标系,以便于通过执行后续步骤,确定出膝关节股骨的滑车面区域。
步骤2022、在建立三维空间坐标系的膝关节图像中,通过用户输入z方向的起始位置和结束位置,确定出多个z方向的搜索区域,z方向的搜索区域包括滑车面区域。
本发明实施例中,如图4所示,通过用户输入z方向起始位置A和结束位置B,在起始位置A与结束位置B之间可将膝关节图像划分为多个切片,也就是说起始位置A与结束位置B之间可包括多个切片,每一个切片即为一个z方向的搜索区域,因此将形成的多个切片为多个z方向的搜索区域。此外,如图4所示,多个z方向的搜索区域包括滑车面区域。
步骤2023、通过搜索顶点坐标的方式,在多个z方向的搜索区域,确定出对应的多个x方向的搜索区域。
本发明实施例中,步骤2023的执行过程可具体包括:根据搜索顶点坐标的方式,在多个z方向的搜索区域中,获取对应的多个x方向的起始像素点和终止像素点;根据多个x方向的起始像素点和终止像素点,确定出多个x方向的搜索区域,x方向的搜索区域包括1个x方向的起始像素点和1个x方向的终止像素点。
本发明实施例中,在每个z方向的搜索区域中,均具有一个z方向的搜索区域在x方向上的起始像素点和终止像素点,从而能够根据多个x方向的起始像素点和终止像素点,确定出多个x方向的搜索区域。
步骤2024、获取每个x方向的搜索区域中位于冠状面前方的第一个像素点的坐标。
本发明实施例中,其中,冠状面用于指示y方向的搜索区域。例如,如图4所示,在膝关节图像按照x方向进行划分,能够划分为多个切片,每一个切片即为一个x方向的搜索区域,从而能够获取每一个切片的y方向的搜索区域的第一个像素点。
步骤2025、根据多个冠状面前方的第一个像素点的坐标,生成滑车面区域,。
本发明实施例中,如图4所示,在图4中,黑色线圈所标注的位置,即为根据多个冠状面前方的第一个像素点的集合,根据多个第一个像素点的坐标,生成的滑车面区域。其中,冠状面前方的第一个像素点可理解为滑车面区域的表面像素点。例如,像素点C和像素点D均为冠状面前方的第一个像素点,也是滑车面区域的表面像素点。
步骤203、根据滑车面区域,确定出多个上边缘区域,上边缘区域为滑车面区域与横断面的交线。
本发明实施例中,步骤203可具体包括:获取滑车面区域与多个横断面的交线,将每个交线确定为上边缘区域。
本发明实施例中,具体地,如图5所示,通过确定上边缘轮廓的起始像素点a和终止像素点b,在起始像素点a和终止像素点b之间,以一个像素点为一列的方式,以起始像素点a的x坐标为开始搜索区域,在y坐标方向中按照从上到下的搜索方式,得到起始像素点a对应的y坐标方向的第一个像素点则停止搜索,继续搜索下一列,直至获取到起始像素点b对应的y坐标方向的第一个像素点,将每个像素点b对应的y坐标方向的第一个像素点所形成的集合,确定出上边缘区域。图6为上边缘区域的结构示意图,如图6所示,图6中的线条C即为上边缘区域。
需要说明的是,上边缘区域为滑车面区域与一个横断面的交线,因此,滑车面区域与多个横断面之间,能够所形成的多个交线,即能够形成多个上边缘区域。
步骤204、计算每个上边缘区域中每个像素点的斜率。
因此步骤204的执行过程可具体包括:通过公式计算出每个像素点的y坐标斜率,k表示为y坐标斜率,dy表示为像素点的y方向的坐标,dx表示为像素点的x方向的坐标,x1表示为像素点左侧的x方向的坐标,x2表示为像素点右侧的x方向的坐标,y1表示为像素点左侧的y方向的坐标,y2表示为像素点右侧的y方向的坐标。
步骤205、获取像素点的左侧多个像素点的斜率之和以及像素点的右侧多个像素点的斜率之和。
本发明实施例中,通过执行步骤205,以便于执行后续步骤,计算出每个像素点对应的斜率差。
步骤206、将像素点的左侧多个像素点的斜率之和减去像素点的右侧多个像素点的斜率之和,计算出像素点对应的斜率差。
步骤207、从每个上边缘区域所对应的多个像素点中选取出最凹像素点,得到多个最凹像素点,最凹像素点包括上边缘区域中斜率差最大的像素点。
本发明实施例中,最凹像素点的左侧多个像素点的斜率之和为正数,右侧多个像素点的斜率之和为负数,因此最凹像素点为斜率差最大的像素点。
步骤208、获取多个最凹像素点的投影,并根据多个最凹像素点的投影确定出股骨端前后轴线。
本发明实施例中,通过获取多个上边缘区域的最凹像素点,并获取多个最凹像素点的投影,从而能够根据多个最凹像素点的投影确定出股骨端前后轴线。
本发明实施例中,通过上述步骤确定出股骨端前后轴线之后,从而能够根据股骨端前后轴线确定出股骨假体的旋转角度,避免了手工勾画股骨端前后轴线造成工作量大且前后轴线不精确的问题,提高了所确定的股骨端前后轴线的精确程度,提高了确定股骨端前后轴线的效率,并且由于股骨端前后轴线与通髁线是垂直的关系,通髁线是股骨端内外髁的连线,因此通过股骨端前后轴线可以对通髁线进行矫正,保证通髁线的准确性,提高上肢力线的精度。
本发明实施例提供的技术方案中,从获取的膝关节图像中确定出滑车面区域,根据滑车面区域,确定出多个上边缘区域,上边缘区域为滑车面区域与横断面的交线,计算每个上边缘区域中每个像素点的斜率,根据每个像素点的斜率,确定出每个像素点对应的斜率差,从每个上边缘区域所对应的多个像素点中选取出最凹像素点,得到多个最凹像素点,最凹像素点包括上边缘区域中斜率差最大的像素点,获取多个最凹像素点的投影,并根据多个最凹像素点的投影确定出股骨端前后轴线,提高了所确定的股骨端前后轴线的精确程度,提高了确定股骨端前后轴线的效率。
图7是本发明一实施例所提供的一种股骨端前后轴线的确定装置的结构示意图,如图7所示,该装置包括:第一确定模块11、计算模块12、选取模块13以及第二确定模块14。
第一确定模块11用于从获取的膝关节图像中确定出滑车面区域。
所述第一确定模块11还用于根据所述滑车面区域,确定出多个上边缘区域,所述上边缘区域为所述滑车面区域与横断面的交线。
计算模块12用于计算每个所述上边缘区域中每个像素点的斜率;根据所述每个像素点的斜率,确定出每个像素点对应的斜率差。
选取模块13用于从每个所述上边缘区域所对应的多个像素点中选取出最凹像素点,得到多个最凹像素点,所述最凹像素点包括所述上边缘区域中斜率差最大的像素点。
第二确定模块14用于获取所述多个最凹像素点的投影,并根据所述多个最凹像素点的投影确定出股骨端前后轴线。
本发明实施例中,所述装置的第一确定模块11,具体包括:建立子模块111、确定子模块112、获取子模块113以及生成子模块114。
建立子模块111用于在获取的膝关节图像中建立三维空间坐标系,所述三维空间坐标包括x方向、y方向以及z方向,x方向用于指示矢状面,y方向用于指示冠状面,z方向用于指示横断面。
确定子模块112用于在建立三维空间坐标系的膝关节图像中,通过用户输入所述z方向的起始位置和结束位置,确定出多个z方向的搜索区域,所述z方向的搜索区域包括滑车面区域。
所述确定子模块112还用于通过搜索顶点坐标的方式,根据所述多个z方向的搜索区域,确定出对应的多个x方向的搜索区域。
获取子模块113用于获取每个所述x方向的搜索区域中位于所述冠状面前方的第一个像素点的坐标。
生成子模块114用于根据多个所述冠状面前方的第一个像素点的坐标,确定出滑车面区域。
本发明实施例中,该装置的确定子模块112具体用于根据搜索顶点坐标的方式,在所述多个z方向的搜索区域中,获取对应的多个x方向的起始像素点和终止像素点;根据所述多个x方向的起始像素点和终止像素点,确定出多个x方向的搜索区域,所述x方向的搜索区域包括1个x方向的起始像素点和1个x方向的终止像素点。
本发明实施例中,所述装置的第一确定模块11还用于获取所述滑车面区域与多个所述横断面的交线,将每个所述交线确定为上边缘区域。
本发明实施例中,所述斜率包括y坐标斜率;该装置的计算模块,具体用于通过公式计算出每个像素点的y坐标斜率,k表示为y坐标斜率,dy表示为像素点的y方向的坐标,dx表示为像素点的x方向的坐标,x1表示为像素点左侧的x方向的坐标,x2表示为像素点右侧的x方向的坐标,y1表示为像素点左侧的y方向的坐标,y2表示为像素点右侧的y方向的坐标。
本发明实施例中,该装置的计算模块,具体用于获取所述像素点的左侧多个像素点的斜率之和以及所述像素点的右侧多个像素点的斜率之和;将所述像素点的左侧多个像素点的斜率之和减去所述像素点的右侧多个像素点的斜率之和,计算出所述像素点对应的斜率差。
本发明实施例中,该装置还包括:生成模块15。
生成模块15用于通过均值滤波算法对初始膝关节图像进行图像平滑处理,生成膝关节图像。
本发明实施例提供的技术方案中,从获取的膝关节图像中确定出滑车面区域,根据滑车面区域,确定出多个上边缘区域,上边缘区域为滑车面区域与横断面的交线,计算每个上边缘区域中每个像素点的斜率,根据每个像素点的斜率,确定出每个像素点对应的斜率差,从每个上边缘区域所对应的多个像素点中选取出最凹像素点,得到多个最凹像素点,最凹像素点包括上边缘区域中斜率差最大的像素点,获取多个最凹像素点的投影,并根据多个最凹像素点的投影确定出股骨端前后轴线,提高了所确定的股骨端前后轴线的精确程度,提高了确定股骨端前后轴线的效率。
本发明实施例提供了一种存储介质,存储介质包括存储的程序,其中,在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述股骨端前后轴线的确定方法的实施例的各步骤,具体描述可参见上述股骨端前后轴线的确定方法的实施例。
本发明实施例提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,存储器用于存储包括程序指令的信息,处理器用于控制程序指令的执行,程序指令被处理器加载并执行时实现上述股骨端前后轴线的确定方法的步骤。具体描述可参见上述股骨端前后轴线的确定方法的实施例。
图8为本发明实施例提供的一种计算机设备的示意图。如图8所示,该实施例的计算机设备4包括:处理器41、存储器42以及存储在存储42中并可在处理器41上运行的计算机程序43,该计算机程序43被处理器41执行时实现实施例中的应用于股骨端前后轴线的确定方法,为避免重复,此处不一一赘述。或者,该计算机程序被处理器41执行时实现实施例中应用于股骨端前后轴线的确定装置中各模型/单元的功能,为避免重复,此处不一一赘述。
计算机设备4包括,但不仅限于,处理器41、存储器42。本领域技术人员可以理解,图8仅仅是计算机设备4的示例,并不构成对计算机设备4的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如计算机设备4还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器41可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器42可以是计算机设备4的内部存储单元,例如计算机设备4的硬盘或内存。存储器42也可以是计算机设备4的外部存储设备,例如计算机设备4上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(FlashCard)等。进一步地,存储器42还可以既包括计算机设备4的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器42用于存储计算机程序以及计算机设备4所需的其他程序和数据。存储器42还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统,装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如,多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机,服务器,或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明保护的范围之内。
Claims (9)
1.一种股骨端前后轴线的确定方法,其特征在于,包括:
从获取的膝关节图像中确定出滑车面区域;
根据所述滑车面区域,确定出多个上边缘区域,所述上边缘区域为所述滑车面区域与横断面的交线;
计算每个所述上边缘区域中每个像素点的斜率;
根据所述每个像素点的斜率,确定出每个像素点对应的斜率差;
从每个所述上边缘区域所对应的多个像素点中选取出最凹像素点,得到多个最凹像素点,所述最凹像素点包括所述上边缘区域中斜率差最大的像素点;
获取所述多个最凹像素点的投影,并根据所述多个最凹像素点的投影确定出股骨端前后轴线;
所述根据所述每个像素点的斜率,确定出每个像素点对应的斜率差,包括:
获取所述像素点的左侧多个像素点的斜率之和以及所述像素点的右侧多个像素点的斜率之和;
将所述像素点的左侧多个像素点的斜率之和减去所述像素点的右侧多个像素点的斜率之和,计算出所述像素点对应的斜率差。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从获取的膝关节图像中确定出滑车面区域,包括:
在获取的膝关节图像中建立三维空间坐标系,所述三维空间坐标包括x方向、y方向以及z方向,x方向用于指示矢状面,y方向用于指示冠状面,z方向用于指示横断面;
在建立三维空间坐标系的膝关节图像中,通过用户输入所述z方向的起始位置和结束位置,确定出多个z方向的搜索区域,所述z方向的搜索区域包括滑车面区域;
通过搜索顶点坐标的方式,根据所述多个z方向的搜索区域,确定出对应的多个x方向的搜索区域;
获取每个所述x方向的搜索区域中位于所述冠状面前方的第一个像素点的坐标;
根据多个所述冠状面前方的第一个像素点的坐标,确定出滑车面区域。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述通过搜索顶点坐标的方式,根据所述多个z方向的搜索区域,确定出对应的多个x方向的搜索区域,包括:
根据搜索顶点坐标的方式,在所述多个z方向的搜索区域中,获取对应的多个x方向的起始像素点和终止像素点;
根据所述多个x方向的起始像素点和终止像素点,确定出多个x方向的搜索区域,所述x方向的搜索区域包括1个x方向的起始像素点和1个x方向的终止像素点。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述滑车面区域,确定出多个上边缘区域,所述上边缘区域为所述滑车面区域与横断面的交线,包括:
获取所述滑车面区域与多个所述横断面的交线,将每个所述交线确定为上边缘区域。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述从获取的膝关节图像中确定出滑车面区域之前,还包括:
通过均值滤波算法对初始膝关节图像进行图像平滑处理,生成膝关节图像。
7.一种股骨端前后轴线的确定装置,其特征在于,所述装置包括:
第一确定模块,用于从获取的膝关节图像中确定出滑车面区域;根据所述滑车面区域,确定出多个上边缘区域,所述上边缘区域为所述滑车面区域与横断面的交线;
计算模块,用于计算每个所述上边缘区域中每个像素点的斜率;根据所述每个像素点的斜率,确定出每个像素点对应的斜率差;
选取模块,用于从每个所述上边缘区域所对应的多个像素点中选取出最凹像素点,得到多个最凹像素点,所述最凹像素点包括所述上边缘区域中斜率差最大的像素点;
第二确定模块,用于获取所述多个最凹像素点的投影,并根据所述多个最凹像素点的投影确定出股骨端前后轴线;
所述计算模块,具体用于获取所述像素点的左侧多个像素点的斜率之和以及所述像素点的右侧多个像素点的斜率之和;将所述像素点的左侧多个像素点的斜率之和减去所述像素点的右侧多个像素点的斜率之和,计算出所述像素点对应的斜率差。
8.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至6中任意一项所述的股骨端前后轴线的确定方法。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器用于存储包括程序指令的信息,所述处理器用于控制程序指令的执行,其特征在于,所述程序指令被处理器加载并执行时实现权利要求1至6任意一项所述的股骨端前后轴线的确定方法的步骤。
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US20060235290A1 (en) * | 2005-04-04 | 2006-10-19 | Aesculap Ag & Co. Kg | Method and apparatus for positioning a cutting tool for orthopedic surgery using a localization system |
WO2013131066A1 (en) * | 2012-03-02 | 2013-09-06 | Conformis, Inc. | Patient-adapted posterior stabilized knee implants, designs and related methods and tools |
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