一种基于医学图像的髋臼杯匹配方法、程序产品及设备与流程

本说明书涉及图像处理，尤其涉及一种基于医学图像的髋臼杯匹配方法、程序产品及设备。

背景技术：

1、近年来，随着医疗科技的发展，人工髋关节置换术已经成为治疗髋关节疾病的一种标准方法。髋关节置换手术的疗效与置入假体选择的正确性有关，同时与截骨方向和截骨量及肢体与假体的对位也有很大的关系。通常需要在术前确定需要使用何种参数的假体用于手术。

2、在现有技术中，一般采用x射线模板测量法。用户通过假体厂家提供的假体模板贴附在打印出的x射线的胶片上，进行人工配对，确定要使用的假体。而为了更准确的适配不同的患者，假体厂家通常基于细微的参数差别提供不同假体，使得人工配对准确度不够高，通常需要准备大量的候选假体。并且，患者髋关节骨性结构个体化差异大，进一步增加了人工配对的难度。

3、可见，现有人工配对的方法，导致临床手术前在假体选择、匹配过程中存在准确率低，耗时长等问题，甚至影响手术成功率。为此，本说明书提供了一种基于医学图像的髋臼杯匹配方法。

技术实现思路

1、本技术提供一种基于医学图像的髋臼杯匹配方法、程序产品及设备，以部分解决现有技术存在的上述问题。

2、本技术采用下述技术方案：

3、确定全髋正位的医学图像，所述医学图像为二维x射线图像；

4、将所述医学图像输入训练完成的结构分割模型，得到所述医学图像中髋部结构的分割图像；

5、将所述医学图像输入训练完成的关键点检测模型，确定所述医学图像上所述髋部结构的髋臼上关键点的位置；

6、根据所述分割图像，确定所述髋部结构的外边缘，并根据所述关键点的位置，在所述外边缘上确定髋臼对应的曲线；

7、根据所述关键点的位置，确定用于约束髋臼杯的中心位置的第一约束函数，以及根据所述曲线确定用于约束所述髋臼杯的尺寸的第二约束函数；

8、以所述第一约束函数以及所述第二约束函数最小为优化目标，确定所述髋臼杯的目标尺寸；

9、根据所述目标尺寸从各髋臼杯中确定目标假体。

10、可选的，所述关键点至少包括：髋臼外缘点、坐骨结节最低点以及泪滴最低点；

11、采用下述方法训练所述关键点检测模型，其中：

12、获取已标注关键点位置的全髋正位的医学图像，作为关键点训练样本；

13、针对每个关键点，以该关键点的位置为中心，根据预设的掩膜尺寸，确定该关键点对应的掩膜，作为关键点对应的掩膜标注；

14、根据所述关键点训练样本包含的各关键点对应的掩膜标注，确定所述关键点训练样本总标注；

15、将所述关键点训练样本作为输入，输入待训练的关键点检测模型，得到输出的各关键点对应的预测掩膜；

16、以所述各关键点对应的掩膜标注与所述各关键点对应的预测掩膜的差异最小为优化目标，训练所述关键点检测模型。

17、可选的，所述方法还包括：

18、在所述关键点训练样本中，确定指定数量的非关键点；

19、针对每个非关键点，以该非关键点的位置为中心，根据预设的掩膜尺寸，确定该非关键点对应的掩膜，作为非关键点对应的掩膜标注；

20、根据所述关键点训练样本包含的各非关键点对应的掩膜标注，确定所述关键点训练样本的负样本标注；

21、以所述各关键点对应的掩膜标注与所述各关键点对应的预测掩膜的差异最小为优化目标，训练所述关键点检测模型，具体包括：

22、根据所述各关键点对应的掩膜标注与所述各关键点对应的预测掩膜的差异最小，以及所述各非关键点对应的掩膜标注与所述各关键点对应的预测掩膜的差异最大，确定总损失，并以所述总损失最小为优化目标，训练所述关键点检测模型。

23、可选的，将所述关键点训练样本作为输入，输入待训练的关键点检测模型之前，所述方法还包括：

24、根据所述关键点训练样本的髋部结构的分割图像，分别建立左髋部结构以及右髋部结构的外接矩形框，并确定外接矩形框的中心位置；

25、针对每个外接矩形框，根据该外接矩形框的长宽比与预设的长宽比的差异，对所述分割图像以及所述关键点训练样本的分辨率进行调整；

26、根据分辨率调整后的分割图像以及关键点训练样本，以所述中心位置，重新确定外接矩形框；

27、根据重新确定的外接矩形框，确定分辨率调整后的分割图像以及关键点训练样本中，输入所述待训练的关键点检测模型的图像。

28、可选的，所述关键点至少包括：髋臼外缘点、坐骨结节最低点以及泪滴最低点；

29、根据所述关键点的位置，在所述外边缘上确定髋臼对应的曲线，具体包括：

30、根据所述髋臼外缘点的位置，在所述外边缘上确定第一位置点；

31、根据所述泪滴最低点的位置，在所述外边缘上确定第二位置点；

32、确定所述外边缘上所述第一位置点到所述第二位置点的曲线，作为髋臼对应的曲线。

33、可选的，所述关键点至少包括：髋臼外缘点、坐骨结节最低点以及泪滴最低点；

34、根据所述关键点的位置，确定髋臼杯的中心位置的第一约束函数，具体包括：

35、根据所述髋臼外缘点的位置和所述坐骨结节最低点的位置，确定所述髋臼杯的期望旋转中心对应的直线；

36、以所述髋臼杯的中心位置到所述直线的距离，确定所述第一约束函数。

37、可选的，根据所述曲线确定所述髋臼杯的尺寸的第二约束函数，具体包括：

38、根据所述曲线以及预设的采样数量，确定采样步长；

39、根据所述采样步长，在所述曲线上采样，确定各采样点的位置；

40、以各采样点的位置到达所述髋臼杯的中心位置的距离与所述髋臼杯的半径，确定所述第二约束函数。

41、可选的，根据所述目标尺寸从各髋臼杯中确定目标假体，具体包括：

42、根据所述目标尺寸以及对应分割图像分辨率，得到髋臼杯的目标物理尺寸；

43、针对每个待选髋臼杯，确定该待选髋臼杯的物理尺寸与所述目标物理尺寸的差值；

44、根据确定出的各差值，从各待选髋臼杯中确定目标假体。

45、可选的，一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被处理器执行时实现所述一种基于医学图像的髋臼杯匹配方法。

46、可选的，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一种基于医学图像的髋臼杯匹配方法。

47、本说明书采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

48、在本说明书提供的基于医学图像的髋臼杯匹配方法中，由服务器确定全髋正位的医学图像。将医学图像输入结构分割模型，得到分割图像；将医学图像输入关键点检测模型，确定关键点位置。根据分割图像，确定髋部结构外边缘，并根据关键点位置，在外边缘上确定髋臼对应的曲线。根据关键点位置，确定约束髋臼杯的中心位置的第一约束函数，以及根据曲线确定约束所述髋臼杯的尺寸的第二约束函数。以第一约束函数以及第二约束函数最小为优化目标，确定髋臼杯的目标尺寸，并根据目标尺寸确定目标假体。

49、从上述方法中可以看出，先通过分割图像和检测出的关键点，确定出了髋臼对应的曲线，然后通过建立约束髋臼杯的中心位置的第一约束函数，以及约束所述髋臼杯的尺寸符合该曲线的第二约束函数，再通过优化算法确定髋臼杯的期望尺寸，即目标尺寸，使得仅通过二维x射线图就可以准确的匹配出目标假体，避免了人工匹配耗时长的问题。