本申請提供了一種脛骨平臺內外側低點計算方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質。該脛骨平臺內外側低點計算方法，包括：獲取髖關節CT圖像；對髖關節CT圖像進行圖像分割，得到脛骨數據；將脛骨數據在橫斷面方向投影，得到投影圖像；基于投影圖像，計算旋轉角度；根據旋轉角度，計算旋轉矩陣；基于脛骨數據和旋轉矩陣，得到旋轉后脛骨圖像；基于旋轉后脛骨圖像，使用隨機梯度下降算法計算脛骨平臺內外側低點。根據本申請實施例，能夠提高脛骨平臺內外側低點計算效率。點計算效率。點計算效率。
【技術實現步驟摘要】
脛骨平臺內外側低點計算方法、裝置、設備及存儲介質
[0001]本申請屬于深度學習智能識別
，尤其涉及一種脛骨平臺內外側低點計算方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質。
技術介紹
[0002]傳統的脛骨平臺內外側低點計算方法，大多是人工采點，工作效率相對較低。
[0003]因此，如何提高脛骨平臺內外側低點計算效率是本領域技術人員亟需解決的技術問題。
技術實現思路
[0004]本申請實施例提供一種脛骨平臺內外側低點計算方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質，能夠提高脛骨平臺內外側低點計算效率。
[0005]第一方面，本申請實施例提供一種脛骨平臺內外側低點計算方法，包括：
[0006]獲取髖關節CT圖像；
[0007]對髖關節CT圖像進行圖像分割，得到脛骨數據；
[0008]將脛骨數據在橫斷面方向投影，得到投影圖像；
[0009]基于投影圖像，計算旋轉角度；
[0010]根據旋轉角度，計算旋轉矩陣；
[0011]基于脛骨數據和旋轉矩陣，得到旋轉后脛骨圖像；
[0012]基于旋轉后脛骨圖像，使用隨機梯度下降算法計算脛骨平臺內外側低點。
[0013]可選的，對髖關節CT圖像進行圖像分割，得到脛骨數據，包括：
[0014]利用2D圖像分割算法和/或3D圖像分割算法，對髖關節CT圖像進行圖像分割，得到脛骨數據。
[0015]可選的，將脛骨數據在橫斷面方向投影，得到投影圖像，包括：
[0016]在脛骨數據是三維數據的情況下，計算脛骨數據在z軸方向上的總和；
[0017]對脛骨數據在z方向上的總和進行歸一化處理；
[0018]將歸一化處理后的總和變換到預設范圍的圖像格式。
[0019]可選的，基于投影圖像，計算旋轉角度，包括：
[0020]計算投影圖像的最小外接矩形；
[0021]計算最小外接矩形與x軸的夾角；
[0022]將夾角確定為旋轉角度。
[0023]可選的，隨機梯度下降算法，包括：
[0024]等概率隨機抽取一個或一組樣本的梯度信息和步長；
[0025]基于梯度信息和步長，確定每個樣本的位置信息。
[0026]可選的，在確定每個樣本的位置信息之后，還包括：
[0027]獲取動量變量；
[0028]利用動量變量對位置信息進行更新。
[0029]可選的，計算脛骨平臺內外側低點，包括：
[0030]將脛骨平臺最高點確定為起始點；
[0031]計算起始點的梯度；
[0032]沿著梯度更新起始點，逐步逼近最佳解，幅度大小以學習率控制，直至梯度接近于0，確定脛骨平臺內外側低點的最佳解。
[0033]第二方面，本申請實施例提供了一種脛骨平臺內外側低點計算裝置，包括：
[0034]圖像獲取模塊，用于獲取髖關節CT圖像；
[0035]圖像分割模塊，用于對髖關節CT圖像進行圖像分割，得到脛骨數據；
[0036]投影模塊，用于將脛骨數據在橫斷面方向投影，得到投影圖像；
[0037]旋轉角度計算模塊，用于基于投影圖像，計算旋轉角度；
[0038]旋轉矩陣計算模塊，用于根據旋轉角度，計算旋轉矩陣；
[0039]旋轉圖像獲取模塊，用于基于脛骨數據和旋轉矩陣，得到旋轉后脛骨圖像；
[0040]關鍵點計算模塊，用于基于旋轉后脛骨圖像，使用隨機梯度下降算法計算脛骨平臺內外側低點。
[0041]第三方面，本申請實施例提供了一種電子設備，電子設備包括：處理器以及存儲有計算機程序指令的存儲器；
[0042]所述處理器執行所述計算機程序指令時實現如第一方面所示的脛骨平臺內外側低點計算方法。
[0043]第四方面，本申請實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令被處理器執行時實現如第一方面所示的脛骨平臺內外側低點計算方法。
[0044]本申請實施例的脛骨平臺內外側低點計算方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質，能夠提高脛骨平臺內外側低點計算效率。
[0045]該脛骨平臺內外側低點計算方法，包括：獲取髖關節CT圖像；對髖關節CT圖像進行圖像分割，得到脛骨數據；將脛骨數據在橫斷面方向投影，得到投影圖像；基于投影圖像，計算旋轉角度；根據旋轉角度，計算旋轉矩陣；基于脛骨數據和旋轉矩陣，得到旋轉后脛骨圖像；基于旋轉后脛骨圖像，使用隨機梯度下降算法計算脛骨平臺內外側低點。
附圖說明
[0046]為了更清楚地說明本專利技術具體實施方式或現有技術中的技術方案，下面將對具體實施方式或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本申請的一些實施方式，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0047]圖1是本申請一個實施例提供的脛骨平臺內外側低點計算方法的流程示意圖；
[0048]圖2是本申請一個實施例提供的旋轉角度示意圖；
[0049]圖3是本申請一個實施例提供的旋轉后脛骨圖像的示意圖；
[0050]圖4是本申請一個實施例提供的使用隨機梯度下降算法尋找全局最低點的示意圖；
[0051]圖5是本申請一個實施例提供的脛骨平臺內外側低點的示意圖；
[0052]圖6是本申請一個實施例提供的脛骨平臺內外側低點計算裝置的結構示意圖；
[0053]圖7是本申請一個實施例提供的電子設備的結構示意圖。
具體實施方式
[0054]下面將詳細描述本申請的各個方面的特征和示例性實施例，為了使本申請的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及具體實施例，對本申請進行進一步詳細描述。應理解，此處所描述的具體實施例僅意在解釋本申請，而不是限定本申請。對于本領域技術人員來說，本申請可以在不需要這些具體細節中的一些細節的情況下實施。下面對實施例的描述僅僅是為了通過示出本申請的示例來提供對本申請更好的理解。
[0055]需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關系術語僅僅用來將一個實體或者操作與另一個實體或操作區分開來，而不一定要求或者暗示這些實體或操作之間存在任何這種實際的關系或者順序。而且，術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設備中還存在另外的相同要素。
[0056]傳統的脛骨平臺內外側低點計算方法，大多是人工采點，工作效率相對較低。
[0057]為了解決現有技術問題，本申請實施例提供了一種脛骨平臺內外側低點計算方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質。下面首本文檔來自技高網...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.一種脛骨平臺內外側低點計算方法，其特征在于，包括：獲取髖關節CT圖像；對髖關節CT圖像進行圖像分割，得到脛骨數據；將脛骨數據在橫斷面方向投影，得到投影圖像；基于投影圖像，計算旋轉角度；根據旋轉角度，計算旋轉矩陣；基于脛骨數據和旋轉矩陣，得到旋轉后脛骨圖像；基于旋轉后脛骨圖像，使用隨機梯度下降算法計算脛骨平臺內外側低點。2.根據權利要求1所述的脛骨平臺內外側低點計算方法，其特征在于，對髖關節CT圖像進行圖像分割，得到脛骨數據，包括：利用2D圖像分割算法和/或3D圖像分割算法，對髖關節CT圖像進行圖像分割，得到脛骨數據。3.根據權利要求1所述的脛骨平臺內外側低點計算方法，其特征在于，將脛骨數據在橫斷面方向投影，得到投影圖像，包括：在脛骨數據是三維數據的情況下，計算脛骨數據在z軸方向上的總和；對脛骨數據在z方向上的總和進行歸一化處理；將歸一化處理后的總和變換到預設范圍的圖像格式。4.根據權利要求1所述的脛骨平臺內外側低點計算方法，其特征在于，基于投影圖像，計算旋轉角度，包括：計算投影圖像的最小外接矩形；計算最小外接矩形與x軸的夾角；將夾角確定為旋轉角度。5.根據權利要求1所述的脛骨平臺內外側低點計算方法，其特征在于，隨機梯度下降算法，包括：等概率隨機抽取一個或一組樣本的梯度信息和步長；基于梯度信息和步長，確定每個樣本的位置信息。6.根據權利要求5所述的脛骨平臺內外側低點計算方法，其特征在于，在確定每個樣本的...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張逸凌，劉星宇，
申請(專利權)人：張逸凌，
類型：發明
國別省市：
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