测量脊柱侧弯躯干旋转角的方法、装置及可读存储介质

1.本技术属于计算机技术领域，尤其涉及一种测量脊柱侧弯躯干旋转角的方法、装置及可读存储介质。


背景技术：

2.青少年特发性脊柱侧弯是最常见的3d椎体畸形。早期检测青少年特发性脊柱侧弯可以更好地治疗并防止其进一步恶化。x射线成像是当前青少年特发性脊柱侧弯测量的“金标准”，也是随访评估青少年脊柱畸形进展的“金标准”。然而，青少年在脊柱畸形进展期间反复暴露于电离辐射会增加患恶性肿瘤的风险。因此，一种无辐射的评估和进展监测方法应运而生，该方法为医生通过手动操作脊柱侧弯测量尺测量躯干旋转角实现的，依赖于医生的个人能力。若医生能力不足，可能出现检测不准确的问题。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供了一种测量脊柱侧弯躯干旋转角的方法、装置、设备及可读存储介质，可以解决手动测量躯干旋转角不准确的问题。
4.第一方面，本技术实施例提供了一种测量脊柱侧弯躯干旋转角的方法，包括：
5.获取用户的躯干点云数据；
6.根据所述躯干点云数据，确定所述用户的躯干深度信息；
7.根据所述躯干深度信息，确定所述用户的躯干轮廓信息；
8.根据所述躯干轮廓信息，计算所述用户的躯干旋转角。
9.可选的，所述根据所述躯干点云数据，确定所述用户的躯干深度信息，包括：
10.将所述躯干点云数据划分为多个像素区域；
11.针对每个所述像素区域，计算所述像素区域内点云簇的平均深度值，并将所述平均深度值作为所述像素区域的像素值；
12.当获得每个所述像素区域的像素值，得到所述躯干深度信息。
13.可选的，所述躯干深度信息包含各躯干段的深度信息；
14.所述根据所述躯干深度信息，确定所述用户的躯干轮廓信息，包括：
15.从所述躯干深度信息，获取各躯干段对应的深度信息；
16.针对每个所述躯干段，根据所述躯干段的深度信息，确定所述躯干段的轮廓信息；
17.其中，所述躯干轮廓信息包括各躯干段的轮廓信息。
18.可选的，所述根据所述躯干段的深度信息，确定所述躯干段的轮廓信息，包括：
19.根据所述躯干段的深度信息，确定所述躯干段的轮廓曲线；
20.在所述躯干段的轮廓曲线中，确定波峰数及波谷数；
21.根据所述波峰数及所述波谷数，确定脊柱棘突点；
22.基于脊柱侧弯测量尺的长度，根据所述脊柱棘突点，确定第一应力点及第二应力点，所述第一应力点及所述第二应力点为所述脊柱侧弯测量尺的模拟应力点；
23.其中，所述轮廓信息包括所述脊柱棘突点、所述第一应力点及所述第二应力点的位置信息。
24.可选的，根据所述躯干轮廓信息，计算所述用户的躯干旋转角，包括：
25.根据所述脊柱棘突点，所述第一应力点及所述第二应力点的位置信息，计算躯干旋转角。
26.可选的，所述在所述躯干段的轮廓曲线中，确定波峰数及波谷数，包括：
27.对所述躯干段的轮廓曲线进行去除零值及噪声处理，得到处理后轮廓曲线；
28.根据所述处理后轮廓曲线，确定所述波峰数及所述波谷数。
29.第二方面，本技术实施例提供了一种测量脊柱侧弯躯干旋转角的装置，包括：
30.获取单元，用于获取用户的躯干点云数据；
31.确定单元，用于根据所述躯干点云数据，确定所述用户的躯干深度信息；
32.还用于根据所述躯干深度信息，确定所述用户的躯干轮廓信息；
33.计算单元，用于根据所述躯干轮廓信息，计算所述用户的躯干旋转角。
34.可选的，计算单元，具体用于根据脊柱棘突点，第一应力点及第二应力点的位置信息，计算所述躯干旋转角。
35.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面中任一项所述的方法。
36.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项所述的方法。
37.第五方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面中任一项所述的方法。
38.可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
39.本技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
40.本技术通过获取用户的躯干点云数据；根据所述躯干点云数据，确定所述用户的躯干深度信息；根据所述躯干深度信息，确定所述用户的躯干轮廓信息；根据所述躯干轮廓信息，计算所述用户的躯干旋转角，能够自动且准确测量出躯干旋转角，不再依赖于医生能力，降低医生能力对测量结果的影响。
附图说明
41.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
42.图1是本技术一实施例提供的测量脊柱侧弯躯干旋转角的方法的流程示意图；
43.图2是本技术一实施例提供的获取躯干点云数据的示意图；
44.图3是本技术一实施例提供的确定躯干深度信息的示意图；
45.图4是本技术一实施例提供的确定轮廓曲线的示意图；
46.图5是本技术一实施例提供的脊柱棘突点、第一应力点及第二应力点的示意图；
47.图6是本技术一实施例提供的去除零值的示意图；
48.图7是本技术一实施例提供的去除低频漂移的示意图；
49.图8是本技术一实施例提供的有效性说明的示意图；
50.图9是本技术一实施例提供的测量脊柱侧弯躯干旋转角的装置的结构示意图；
51.图10是本技术一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
52.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本技术的描述。
53.应当理解，当在本技术说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
54.还应当理解，在本技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
55.如在本技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
[0056]
另外，在本技术说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0057]
在本技术说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本技术的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
[0058]
图1是本技术一实施例提供的测量脊柱侧弯躯干旋转角的方法的流程示意图。如图1所示，所述方法，包括：
[0059]
s11：获取用户的躯干点云数据。
[0060]
图2是本技术一实施例提供的获取躯干点云数据的示意图。如图2所示，当用户处于亚当斯试验前屈姿势时，使用3d扫描仪获取该状态下用户躯干的点云数据。图中所示的3d躯干模型为躯干点云数据的表示形式。
[0061]
s12：根据躯干点云数据，确定用户的躯干深度信息；
[0062]
在应用中，利用3d转换到2d的投影方法，从3d躯干模型中获得2d躯干深度图像，即躯干深度信息。
[0063]
其中，躯干深度信息中每一行信息为用户处于亚当斯试验前屈姿势时，医生所看到的用户的躯干轮廓。
[0064]
s13：根据躯干深度信息，确定用户的躯干轮廓信息。
[0065]
在应用中，在躯干深度图像中，获取用户的1d躯干轮廓曲线，即躯干轮廓信息。
[0066]
s14：根据躯干轮廓信息，计算用户的躯干旋转角。
[0067]
在应用中，基于脊柱侧弯测量尺的测量原理，根据躯干轮廓曲线的结构信息，计算出躯干旋转角。
[0068]
可以理解的，实现自动测量躯干旋转角，能够降低医生的工作量及节省检测时间。同时将躯干点云数据的3d特征降维至1d，实现了测量躯干旋转角的实时性。
[0069]
本技术实施例通过获取用户的躯干点云数据；根据所述躯干点云数据，确定所述用户的躯干深度信息；根据所述躯干深度信息，确定所述用户的躯干轮廓信息；根据所述躯干轮廓信息，计算所述用户的躯干旋转角，能够自动且准确测量出躯干旋转角，不再依赖于医生能力，降低医生能力对测量结果的影响。
[0070]
在一个实施例中，步骤s12，包括：
[0071]
s121：将躯干点云数据划分为多个像素区域。
[0072]
s122：针对每个像素区域，计算像素区域内点云簇的平均深度值，并将平均深度值作为像素区域的像素值。
[0073]
s123：当获得每个像素区域的像素值，得到躯干深度信息。
[0074]
图3是本技术一实施例提供的确定躯干深度信息的示意图。如图3所示，因躯干点云数据密集且不规则，投影到像素区域的是点云簇，点云簇中会有多个点。在一个像素区域中，将投影到该像素区域的点的深度值作为像素值，且因躯干表面的深度是连续变化的，计算像素区域内点云簇的平均深度值作为像素区域的像素值。
[0075]
平均深度值的计算公式：其中，d
avg
为平均深度值，m为像素区域内点的数量，i为序号。
[0076]
在一个实施例中，步骤s13：包括：
[0077]
s131：从躯干深度信息，获取各躯干段对应的深度信息。
[0078]
其中，躯干深度信息包含各躯干段的深度信息。
[0079]
s132：针对每个躯干段，根据躯干段的深度信息，确定躯干段的轮廓信息。
[0080]
其中，躯干轮廓信息包括各躯干段的轮廓信息。
[0081]
图4是本技术一实施例提供的确定轮廓曲线的示意图。如图4所示，左侧图显示的是躯干深度图像，躯干深度信息从图2中的3d躯干模型获得的。当用户处于亚当斯试验前屈姿势时，躯干可分为胸段、胸腰段，腰段，则躯干深度图像包括胸段2d深度图像、胸腰段的2d深度图像及腰段的2d深度图像。对应的，右侧第一张图显示的是胸段的1d轮廓曲线。右侧第二张图显示的是胸腰段的1d轮廓曲线。右侧第三张图显示的是腰段的1d轮廓曲线。
[0082]
在应用中，根据躯干段的深度信息，确定躯干段的轮廓曲线，在躯干段的轮廓曲线中，确定波峰数及波谷数，根据波峰数及波谷数，确定脊柱棘突点。
[0083]
一般情况下，当用户处于亚当斯试验前屈姿势时，会充分暴露脊柱，因此，在3d躯干模型中，脊柱棘突的尖端最接近皮肤表面，且脊柱棘突的尖端为具有特定深度的点。这为确定脊柱棘突点提供了基础。具体的，每个1d轮廓曲线均执行如下操作：从2d深度图像中确
定1d轮廓曲线后，对轮廓曲线进行二阶微积分法确定波峰数及波谷数。根据波峰数确定轮廓曲线的类型，根据轮廓曲线的类型及波谷数计算脊柱棘突点的位置信息。
[0084]
基于脊柱侧弯测量尺的长度，根据脊柱棘突点，确定第一应力点及第二应力点，第一应力点及第二应力点为脊柱侧弯测量尺的模拟应力点。一般情况下，以脊柱侧弯测量尺的长度为搜索范围，在脊柱棘突点的左右侧搜索最高点。因此在脊柱棘突点左侧的搜索范围内查找最高点，作为第一应力点；在脊柱棘突点右侧的搜索范围内查找最高点，作为第二应力点。
[0085]
对应的，轮廓信息包括脊柱棘突点、第一应力点及第二应力点的位置信息。图5是本技术一实施例提供的脊柱棘突点、第一应力点及第二应力点的示意图。如图5所示，第一张图显示的是胸段的轮廓曲线，从左到右，第一个点为第一应力点，第二个点为脊柱棘突点，第三个点为第二应力点。第二张图显示的是胸腰段的轮廓曲线，从左到右，第一个点为第一应力点，第二个点为脊柱棘突点，第三个点为第二应力点。第三张图显示的是腰段的轮廓曲线，从左到右，第一个点为第一应力点，第二个点为脊柱棘突点，第三个点为第二应力点。
[0086]
本实施例通过根据躯干段的深度信息，确定躯干段的轮廓曲线，在躯干段的轮廓曲线中，确定波峰数及波谷数，根据波峰数及波谷数，确定脊柱棘突点，基于脊柱侧弯测量尺的长度，根据脊柱棘突点，确定第一应力点及第二应力点，能够准确定位各种躯干段的轮廓曲线的脊柱棘突点、第一应力点及第二应力点，具有很强的鲁棒性。
[0087]
步骤s14，包括：
[0088]
根据脊柱棘突点，第一应力点及第二应力点的位置信息，计算躯干旋转角。
[0089]
在应用中，基于脊柱侧弯测量尺测量原理，根据各点的位置信息，计算躯干旋转角。
[0090]
在一个实施例中，在躯干段的轮廓曲线中，确定波峰数及波谷数，包括：
[0091]
对躯干段的轮廓曲线进行去除零值及噪声处理，得到处理后轮廓曲线；根据处理后轮廓曲线，确定波峰数及波谷数。
[0092]
在应用中，因点云及噪声的离散分布特征，导致轮廓曲线存在零值和/或低频漂移。为了更好地从轮廓曲线中获得更准确的信息，对躯干段的轮廓曲线进行去除零值及噪声处理。图6是本技术一实施例提供的去除零值的示意图，如图6所示，左侧图显示的是存在零值的轮廓曲线，右侧图显示的是经过低通滤波器去除零值后的轮廓曲线。图7是本技术一实施例提供的去除低频漂移的示意图。如图7所示，左侧图显示的是存在低频漂移的轮廓曲线，右侧图显示的是经过动态滤波器去除噪声后的轮廓曲线。
[0093]
另外，将本技术实施例所述的自动测量方法与手动测量法进行对比，以叙述有效性。图8是本技术一实施例提供的有效性说明的示意图。如图8所示，在atr(躯干旋转角)≤5
°
的对比图(a)中，本技术实施例的自动测量方法确定的脊柱棘突点及两个应力点的位置与手动测量法确定的大致相同。在atr(躯干旋转角)》5
°
的对比图(b)中，本技术实施例的自动测量方法确定的脊柱棘突点与两个应力点的位置与手动测量法确定的大致相同。针对对比图(b)中第五列的图，若人处于亚当斯试验前屈姿势时难以暴露胸腰段的脊柱棘突点，及对于背部严重变形或身体质量指数较大的人更难在亚当斯试验前屈姿势时暴露胸腰段的脊柱棘突。在此情况下，手动测量法会难检测到脊柱棘突。而本技术实施例的自动测量方法
涉及脊柱棘突点的相邻位置信息，能够定位脊柱棘突点，则本技术实施例所述的自动测量方法能够自动地、有效地测量不同变形程度的躯干的旋转角。
[0094]
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
[0095]
对应于上文实施例所述的方法，为了便于说明，仅示出了与本技术实施例相关的部分。
[0096]
图9是本技术一实施例提供的测量脊柱侧弯躯干旋转角的装置的结构示意图。如图9所示，所述装置，包括：
[0097]
获取单元10，用于获取用户的躯干点云数据。
[0098]
确定单元11，用于根据躯干点云数据，确定用户的躯干深度信息；
[0099]
还用于根据躯干深度信息，确定用户的躯干轮廓信息。
[0100]
计算单元12，用于根据躯干轮廓信息，计算用户的躯干旋转角。
[0101]
在一个实施例中，确定单元，具体用于将躯干点云数据划分为多个像素区域；
[0102]
具体用于针对每个像素区域，计算像素区域内点云簇的平均深度值，并将平均深度值作为像素区域的像素值；
[0103]
具体用于当获得每个像素区域的像素值，得到躯干深度信息。
[0104]
在一个实施例中，确定单元，具体用于从躯干深度信息，获取各躯干段对应的深度信息；
[0105]
具体用于针对每个躯干段，根据躯干段的深度信息，确定躯干段的轮廓曲线；
[0106]
其中，躯干深度信息包含各躯干段的深度信息，躯干轮廓信息包括各躯干段的轮廓信息。
[0107]
在一个实施例中，确定单元，具体用于在躯干段的轮廓曲线中，确定波峰数及波谷数；
[0108]
具体用于根据波峰数及波谷数，确定脊柱棘突点；
[0109]
具体用于基于脊柱侧弯测量尺的长度，根据脊柱棘突点，确定第一应力点及第二应力点，第一应力点及第二应力点为脊柱侧弯测量尺的模拟应力点；
[0110]
其中，轮廓信息包括脊柱棘突点、第一应力点及第二应力点的位置信息。
[0111]
在一个实施例中，计算单元，具体用于根据脊柱棘突点，第一应力点及第二应力点的位置信息，计算躯干旋转角。
[0112]
图10为本技术一实施例提供的电子设备的结构示意图。如图10所示，该实施例的电子设备2包括：至少一个处理器20(图10中仅示出一个)、存储器21以及存储在所述存储器21中并可在所述至少一个处理器20上运行的计算机程序22，所述处理器20执行所述计算机程序22时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。
[0113]
所述电子设备2可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。该电子设备2可包括，但不仅限于，处理器20、存储器21。本领域技术人员可以理解，图10仅仅是电子设备2的举例，并不构成对电子设备2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，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
[0114]
所称处理器20可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，该处理器
20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)、现成可编程门阵列(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。
[0115]
所述存储器21在一些实施例中可以是所述电子设备2的内部存储单元，例如电子设备2的硬盘或内存。所述存储器21在另一些实施例中也可以是所述电子设备2的外部存储设备，例如所述电子设备2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(flash card)等。进一步地，所述存储器21还可以既包括所述电子设备2的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器21用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(bootloader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器21还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0116]
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本技术方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
[0117]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块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，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0118]
本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。
[0119]
本技术实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。
[0120]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如u盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
[0121]
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记
载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
[0122]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
[0123]
在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，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讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0124]
所述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。
[0125]
以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。

技术特征：
1.一种测量脊柱侧弯躯干旋转角的方法，其特征在于，包括：获取用户的躯干点云数据；根据所述躯干点云数据，确定所述用户的躯干深度信息；根据所述躯干深度信息，确定所述用户的躯干轮廓信息；根据所述躯干轮廓信息，计算所述用户的躯干旋转角。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述躯干点云数据，确定所述用户的躯干深度信息，包括：将所述躯干点云数据划分为多个像素区域；针对每个所述像素区域，计算所述像素区域内点云簇的平均深度值，并将所述平均深度值作为所述像素区域的像素值；当获得每个所述像素区域的像素值，得到所述躯干深度信息。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：所述躯干深度信息包含各躯干段的深度信息；所述根据所述躯干深度信息，确定所述用户的躯干轮廓信息，包括：从所述躯干深度信息，获取各躯干段对应的深度信息；针对每个所述躯干段，根据所述躯干段的深度信息，确定所述躯干段的轮廓信息；其中，所述躯干轮廓信息包括各躯干段的轮廓信息。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述躯干段的深度信息，确定所述躯干段的轮廓信息，包括：根据所述躯干段的深度信息，确定所述躯干段的轮廓曲线；在所述躯干段的轮廓曲线中，确定波峰数及波谷数；根据所述波峰数及所述波谷数，确定脊柱棘突点；基于脊柱侧弯测量尺的长度，根据所述脊柱棘突点，确定第一应力点及第二应力点，所述第一应力点及所述第二应力点为所述脊柱侧弯测量尺的模拟应力点；其中，所述轮廓信息包括所述脊柱棘突点、所述第一应力点及所述第二应力点的位置信息。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述躯干轮廓信息，计算所述用户的躯干旋转角，包括：根据所述脊柱棘突点，所述第一应力点及所述第二应力点的位置信息，计算躯干旋转角。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述躯干段的轮廓曲线中，确定波峰数及波谷数，包括：对所述躯干段的轮廓曲线进行去除零值及噪声处理，得到处理后轮廓曲线；根据所述处理后轮廓曲线，确定所述波峰数及所述波谷数。7.一种测量脊柱侧弯躯干旋转角的装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取用户的躯干点云数据；确定单元，用于根据所述躯干点云数据，确定所述用户的躯干深度信息；还用于根据所述躯干深度信息，确定所述用户的躯干轮廓信息；计算单元，用于根据所述躯干轮廓信息，计算所述用户的躯干旋转角。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，计算单元，具体用于根据脊柱棘突点，第一应力点及第二应力点的位置信息，计算所述躯干旋转角。9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的方法。

技术总结
本申请适用于计算机技术领域，提供了一种测量脊柱侧弯躯干旋转角的方法、装置及可读存储介质。所述方法包括：获取用户的躯干点云数据；根据所述躯干点云数据，确定所述用户的躯干深度信息；根据所述躯干深度信息，确定所述用户的躯干轮廓信息；根据所述躯干轮廓信息，计算所述用户的躯干旋转角，能够自动且准确测量出躯干旋转角，不再依赖于医生能力，降低医生能力对测量结果的影响。生能力对测量结果的影响。生能力对测量结果的影响。


技术研发人员：孟庆虎 杨洁 赵梓淇 王建坤
受保护的技术使用者：南方科技大学
技术研发日：2022.12.02
技术公布日：2023/9/22