【技術實現步驟摘要】
本申請涉及圖像，特別是涉及一種膝關節圖像分割模型的訓練方法、膝關節圖像分割方法、計算機設備和存儲介質。
技術介紹
1、膝關節是人體構造中較復雜的關節，由股骨內、外側髁和脛骨內、外側髁以及髕骨構成。據統計，一個人患上膝關節疾病的概率可以達到75％，而膝關節的髕骨出軌是導致膝關節疾病的主要原因，目前，可以通過醫生對膝關節圖像進行分割，獲取髕骨圖像等中間量來實現膝關節疾病的檢測，但這種方法依賴于醫生的臨床經驗，難以保證膝關節圖像分割的準確性。
技術實現思路
1、基于此，提供一種膝關節圖像分割模型的訓練方法、膝關節圖像分割方法、計算機設備和存儲介質，改善現有技術中膝關節圖像分割準確性較低的問題。
2、第一方面，提供一種膝關節圖像分割模型的訓練方法，所述方法包括：獲取待分割圖像，將所述待分割圖像輸入至初始模型中并進行分類處理，獲得所述待分割圖像的像素點的預測分類結果；根據所述像素點的預測分類結果和實際分類結果，獲得分類結果損失；根據所述分類結果損失，對所述初始模型進行迭代訓練，獲得膝關節圖像分割模型，其中，所述膝關節圖像分割模型用于獲得膝關節圖像中的髕骨元素。
3、結合第一方面，在第一方面的第一種可實施方式中，在獲取待分割圖像，將所述待分割圖像輸入至初始模型中并進行分類處理，獲得所述待分割圖像的像素點的預測分類結果之前，還包括：獲取原始圖像，從所述原始圖像中獲得膝關節元素的定位中心點，其中，所述原始圖像包括膝關節元素；根據所述定位中心點的坐標信息和裁剪尺寸，對所述原始
4、結合第一方面，在第一方面的第二種可實施方式中，從所述原始圖像中獲得膝關節元素的定位中心點，包括：將所述原始圖像進行冠狀面投影，獲得冠狀面投影圖像；對所述冠狀面投影圖像進行閾值分割，獲得所述冠狀面投影圖像中的膝關節元素；獲取所述冠狀面投影圖像中的膝關節元素中各個像素點的冠狀軸坐標信息并求平均，獲得所述膝關節元素的定位中心點的冠狀軸坐標信息。
5、結合第一方面，在第一方面的第三種可實施方式中，從所述原始圖像中獲得膝關節元素的定位中心點，包括：將所述原始圖像進行矢狀面投影，獲得矢狀面投影圖像；對所述矢狀面投影圖像中的膝關節元素進行目標檢測，獲得相應的目標檢測框及所述膝關節元素的定位中心點的矢狀軸坐標信息和橫斷軸坐標信息。
6、結合第一方面，在第一方面的第四種可實施方式中，對所述矢狀面投影圖像中的膝關節元素進行目標檢測，獲得相應的目標檢測框及所述膝關節元素的定位中心點的矢狀軸坐標信息和橫斷軸坐標信息，包括：對所述矢狀面投影圖像中的膝關節元素進行目標檢測，獲得相應的目標檢測框及所述目標檢測框的第一角點的坐標信息和第二角點的坐標信息；對所述第一角點的坐標信息和所述第二角點的坐標信息求平均，獲得所述膝關節元素的定位中心點的矢狀軸坐標信息和橫斷軸坐標。
7、第二方面，提供了一種膝關節圖像分割方法，所述方法包括：獲取原始圖像并進行圖像預處理，獲得待分割圖像，其中，所述原始圖像包括膝關節元素；將所述待分割圖像輸入至第一方面或者第一方面任一項可實施方式所述的膝關節圖像分割模型的訓練方法所獲得的膝關節圖像分割模型中，得到膝關節圖像中的髕骨元素。
8、結合第二方面，在第二方面的第一種可實施方式中，還包括：將待分割圖像輸入至第一方面或者第一方面任一項可實施方式所述的膝關節圖像分割模型的訓練方法所獲得的膝關節圖像分割模型中，得到相應的置信度閾值以及置信度閾值對應的髕骨元素。
9、結合第二方面，在第二方面的第二種可實施方式中，得到膝關節圖像中的髕骨元素的步驟包括：獲取所述原始圖像，將所述原始圖像分別投影至冠狀面和矢狀面，獲得相應的冠狀面投影圖像和矢狀面投影圖像；所述冠狀面投影圖像中的膝關節元素進行目標檢測，獲得相應的目標檢測框；根據所述冠狀面投影圖像和所述膝關節元素的目標檢測框獲得所述膝關節元素的定位中心點的坐標信息，并根據所述定位中心點的坐標信息獲得待分割圖像；對所述待分割圖像的各個像素點進行分類，獲得預測分類結果，根據所述預測分類結果對所述待分割圖像進行圖像分割。
10、第三方面，提供了一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如一方面或者第一方面的任一項可實施方式所述的膝關節圖像分割模型的訓練方法，或者，實現如第二方面或者第二方面的任一項可實施方式所述的膝關節圖像分割方法的步驟。
11、第四方面，提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如第一方面或者第一方面的任一項可實施方式所述的膝關節圖像分割模型的訓練方法，或者，實現如第二方面或者第二方面的任一項可實施方式所述的膝關節圖像分割方法的步驟。
12、上述膝關節圖像分割模型的訓練方法、膝關節圖像分割方法、計算機設備和存儲介質，可以應用于對膝關節圖像的分割中，包括對膝關節圖像中的髕骨元素、股骨元素等進行分割，通過將獲取待分割圖像，將待分割圖像輸入至初始模型中，獲得待分割圖像的像素點的預測分類結果；根據像素點的預測分類結果和實際分類結果，獲得損失分類結果；根據損失分類結果，對初始模型進行迭代訓練，獲得膝關節圖像分割模型，其中，膝關節圖像分割模型用于對膝關節圖像中的髕骨元素進行分割，以改善現有技術中膝關節圖像分割準確性較低的問題。
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1.一種膝關節圖像分割模型的訓練方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的膝關節圖像分割模型的訓練方法，其特征在于，在獲取待分割圖像，將所述待分割圖像輸入至初始模型中并進行分類處理，獲得所述待分割圖像的像素點的預測分類結果之前，還包括：
3.如權利要求2所述的膝關節圖像分割模型的訓練方法，其特征在于，從所述原始圖像中獲得膝關節元素的定位中心點，包括：
4.如權利要求2所述的膝關節圖像分割模型的訓練方法，其特征在于，從所述原始圖像中獲得膝關節元素的定位中心點，包括：
5.如權利要求4所述的膝關節圖像分割模型的訓練方法，其特征在于，對所述矢狀面投影圖像中的膝關節元素進行目標檢測，獲得相應的目標檢測框及所述膝關節元素的定位中心點的矢狀軸坐標信息和橫斷軸坐標信息，包括：
6.一種膝關節圖像分割方法，其特征在于，包括：
7.如權利要求6所述的膝關節圖像分割方法，其特征在于，還包括：
8.如權利要求6所述的膝關節圖像分割方法，其特征在于，得到膝關節圖像中的髕骨元素的步驟包括：
9.一種計算機
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至5中任一項所述的膝關節圖像分割模型的訓練方法，或者，實現如權利要求6至8中任一項所述的膝關節圖像分割方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種膝關節圖像分割模型的訓練方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的膝關節圖像分割模型的訓練方法，其特征在于，在獲取待分割圖像，將所述待分割圖像輸入至初始模型中并進行分類處理，獲得所述待分割圖像的像素點的預測分類結果之前，還包括：
3.如權利要求2所述的膝關節圖像分割模型的訓練方法，其特征在于，從所述原始圖像中獲得膝關節元素的定位中心點，包括：
4.如權利要求2所述的膝關節圖像分割模型的訓練方法，其特征在于，從所述原始圖像中獲得膝關節元素的定位中心點，包括：
5.如權利要求4所述的膝關節圖像分割模型的訓練方法，其特征在于，對所述矢狀面投影圖像中的膝關節元素進行目標檢測，獲得相應的目標檢測框及所述膝關節元素的定位中心點的矢狀軸坐標信息和橫斷軸坐標信息，包括：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：夏桂鋒，黃偉，胡寧，趙辰，李佳，陳誠，廖軍義，
申請(專利權)人：重慶博仕康科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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