【摘 要】
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青少年脊柱侧弯是指由于脊柱椎体在冠状位、矢状位或轴位上偏离正常位置,造成脊柱在三维空间内发生序列形态异常的一类疾病。脊柱侧弯患者的常见表现包括体态改变和腰背疼痛,严重者可出现下肢神经损害,甚至可能影响心肺功能并缩短患者预期寿命。在评估脊柱侧弯的过程中,医生通常使用Cobb角作为判断标准。由于X光图像有着成像快速、经济方便等优点,X光图像作为被用来测量Cobb角的主要图像。测量Cobb角时,医生首先
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青少年脊柱侧弯是指由于脊柱椎体在冠状位、矢状位或轴位上偏离正常位置,造成脊柱在三维空间内发生序列形态异常的一类疾病。脊柱侧弯患者的常见表现包括体态改变和腰背疼痛,严重者可出现下肢神经损害,甚至可能影响心肺功能并缩短患者预期寿命。在评估脊柱侧弯的过程中,医生通常使用Cobb角作为判断标准。由于X光图像有着成像快速、经济方便等优点,X光图像作为被用来测量Cobb角的主要图像。测量Cobb角时,医生首先需要在X光图像上定位脊柱上的关键点,然后使用直尺和量角器在X光图像上进行测量。由于脊柱X光图像遮挡严重,医生在寻找关键点时比较耗时,如果能够快速且准确的自动测量Cobb角则会给医生带来很大便利。本文研究了脊柱X光图像的关键点识别问题,改进了基于坐标回归和基于热力图的两种关键点识别算法,解决了手动寻找关键点费力的问题。此外,本文还提出了角度预估模型,解决了手动测量Cobb角耗时的问题。主要贡献如下:1.收集三甲医院骨科病历,构建了 X光正位图像数据集和X光侧位图像数据集。对X光图像中的脊柱关键点进行人工标注,其中每张图像共标注17块脊椎骨,每块脊椎骨共标注4个端点。该数据集相比现有数据集有着更大的规模,图像质量更高,弥补了现有医学图像数据集中X光侧位图数据集的缺失。2.改进了一种融合分割模型和坐标回归模型的方法并用于X光正位图上的关键点识别。在该方法中,分割模型和坐标回归模型共同预测关键点坐标。结果表明,该方法在脊柱X光图像的关键点识别任务中优于现有的方法,其中关键点像素的误差降低到0.9%。3.改进了一种基于热力图预测的方法并用于X光侧位图上的关键点识别。该方法基于现有的沙漏模型,通过增加跳级结构提升了关键点识别的准确度。结果表明,该方法在脊柱X光图的关键点识别任务中有着更高的精度,其中X光图胸椎区域中关键点像素的误差降低到1.4%,腰椎区域中关键点像素的误差降低到0.8%。4.提出了角度预估模型对Cobb角进行预估。与传统手动地测量Cobb角的方式不同,该模型将整个脊柱的曲线作为约束来预估Cobb角。最终的实验表明,该模型在角度预估任务中有效的降低了离群点坐标导致的角度误差,其中X光正位图中的角度误差降低到3.15°,X光侧位图胸椎区域的角度误差降低到4.48°,X光侧位图腰椎区域的角度误差降低到3.77°。5.开发了脊柱侧弯智能辅助诊断原型系统,该系统提供了正位图辅助诊断功能和侧位图辅助诊断功能,能够有效地节省医生测量Cobb角的时间。
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