基于数字图像处理的脊柱侧弯快速检测系统

设 计 与 制 造文章编号：1671-7104(2019)04-0259-04

基于数字图像处理的脊柱侧弯快速检测系统

【作 者】陆俊，邢丽冬，钱志余，叶科学

南京航空航天大学 自动化学院，南京市，210016

【摘 要】目的 设计一套能够用于普查的脊柱侧弯快速检测系统。方法 使用摄像机拍摄人体背部正立图像，然后对图像进行感兴趣

区域提取，再经图像预处理后提取得到人体背部脊柱特征点，将特征点拟合成脊柱轮廓曲线，最终根据轮廓曲线计算得到脊柱侧弯Cobb角大小，判断脊柱侧弯程度。结果 通过该方法可以得到脊柱轮廓曲线，计算出脊柱侧弯Cobb角大小，能够快速有效准确地检测脊柱侧弯。结论 与传统的方法相比较，使用数字图像处理的方法能够实现快速无损地检测脊柱侧弯，节省大量人力物力，对全国青少年脊柱侧弯的普查具有重要意义。

【关 键 词】脊柱侧弯；图像处理；特征点提取；曲线拟合【中图分类号】TP317.4

doi: 10.3969/j.issn.1671-7104.2019.04.007【文献标志码】A

Rapid Detection of Scoliosis Based on Digital Image Processing

【 Writers 】LU Jun, XIN Lidong, QIAN Zhiyu, YE Kexue

College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing, 210016

【 Abstract 】Objective To design a rapid scoliosis detection system for general survey. Methods The camera was used to take the

upright image of human back, and then the region of interest was extracted. After image preprocessing, the feature points of human back spine were extracted. The feature points were fitted into the spine contour curve. Finally, the Cobb angle of scoliosis was calculated according to the contour curve, and the scoliosis degree was judged. Results The outline curve of the spine can be obtained by this method, and the Cobb angle of scoliosis can be calculated. It can detect scoliosis quickly, effectively and accurately. Conclusion Compared with the traditional methods, the digital image processing method can achieve rapid and non-destructive detection of scoliosis, save a lot of manpower and material resources, and is of great significance to the national survey of adolescent scoliosis.

【Key words 】scoliosis, image processing, feature point extraction, curve fitting

0 引言

　　脊柱侧弯，是指脊柱的一个或数个节段向侧方弯曲并伴有椎体旋转和矢状面上后凸或前凸的增加或减少的脊柱畸形，是一种三维畸形。国际脊柱侧弯研究学会（Scoliosis Research Society，SRS）对脊柱侧弯定义如下：应用Cobb’s法测量站立位脊柱正位X线片的脊柱弯曲，角度大于10o，称为脊柱侧弯[1]。10o~20o为轻度侧弯，20o~40o为中度侧弯，40o以上为重度侧弯[2]。　　脊柱侧弯不仅会引起人体背部的不对称，造成身体外观异常、运动功能异常，而且严重时甚至会导致继发性胸廓畸形，进而引起心肺功能障碍，该病如果不能尽早发现并治疗，对青少年的身心健康会造成严重伤害[3]。因而研究简单易行的脊柱侧弯检查方法具有十分重要的社会价值和意义。

　　对脊柱侧弯进行检测的方法有许多，大概可以分为物理检测方法和图像检测方法两类。物理检测方法

收稿日期：2018-12-29基金项目：自然科学基金国家重大科研仪器研制项目（81727804，81827803）； 国家自然科学基金（61875085，81601532）；江苏省自然科学基 金（BK20160814）；江苏省社会发展计划（BE2016759）通信作者：邢丽冬，E-mail: xldnuaa@nuaa.edu.cn

是指在对脊柱侧弯进行检测时与人体背部有直接接触的方法，主要有Adams向前弯腰试验、测量肋骨隆凸、应用脊柱侧凸尺测量躯干旋转角度等方法[4]；图像测量方法是指在检测时与人体背部没有直接接触的方法，主要有X光片测量法、莫尔图像测量法、结构光测量法等[5]。 现有的方法虽然能够对脊柱侧弯进行普查，但是由于大多数方法是基于人工的检测，在对大范围人群进行普查时，人工检测将会使普查工作变得复杂繁琐并且效率较低。而使用X光片测量法来进行普查，不仅会对青少年造成很多不必要的辐射伤害，而且花费较高。为了减少人工钱财的浪费，提高效率，避免医师主观因素带来的误差，在对脊柱侧弯进行检测的问题上，运用数字图像处理测量是一种比较快速高效的方法。

1 系统总体设计

　　本系统主要由数码相机、照明灯、PC机等组成，其中PC机上有独自开发的上位机软件。数码相机和照明灯安装在三脚架上，负责拍摄人体背部视频信息，通过USB数据线传输给PC机，操作人员观察

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设 计 与 制 造视频信息对受测人员进行位置调整，调整合适后发出抓拍图片指令，将当前画面图片抓拍并进行保存，以作后续图像处理。

2 图像处理流程

本系统的脊柱背部图像处理流程主要分为图像预处理、特征点提取、角度测取三大部分，如图1所示。

直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围，从而可达到增强图像整体对比度的效果。图3(a)为人体背部的彩色图像，图3(b)为截取的感兴趣区域，3(c)为其转化的灰度图，图3(d)为直方图均衡化图像。

(a) Source image

Fig.1 Image processing flow

(a) 源图像

(b) Region of interest

(b) 感兴趣区域

图1 图像处理流程

(c) Grayscale image

(c) 灰度图像

(d) 灰度均衡化图像

(d) Gray Level equalization Image

2.1 图像预处理

在对特征点提取和角度测取之前，必须对图像进行预处理，预处理过程包括感兴趣区域截取、灰度化、二值化和图像去噪。2.1.1 感兴趣区域截取 人体背部脊柱轮廓区域与头部矩阵的位置、大小存在一定关系，可由规律总结得出。本方法首先对待处理图像使用颜色模型，确定背面头部矩阵的位置，用HeadRect表示。以点（(HeadRect.left+HeadRect.right)/2, HeadRect.top）为基准点向下垂直移动Headrect.height×1.4行，定义为图像中RoiRect的上边缘中心点，RoiRect.width为HeadRect.width×0.67，RoiRect.height为HeadRect.height×2.3，如图2所示，RoiRect区域即是要提取的感兴趣区域。

(e) Binary image

(e) 二值化图像

(f) Open operational

image

(f) 开运算图像

(g) Corrosion image(h) Thinning image

(g) 腐蚀操作

图像(h) 细化操作

图像

Fig.3 Preprocessing image

图3 预处理图像

图2 感兴趣区域示意图

2.1.2 图像的灰度化

　　通过相机采集到的背部图像一般是彩色图像，为了便于处理，需先将彩色图像转化成灰度图像，以加快图像处理速度。由于实际得到的灰度图像对比度较低，所以采用灰度图像直方图均衡化方法将灰度图像对比度提高。直方图均衡化的基本思想是把原始图的

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Fig.2 Region of interest

2.1.3 灰度图的二值化

　　图像的二值化就是将灰度图像变成0、1的二值图像, 将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果，使图像信息更加清晰简洁。由于人体背部皮肤亮度差别不明显，所以常规的阈值二值化法不适用于脊柱表面轮廓的提取。本文采用图像每行极小值点取1的方法来对背部图像进行二值化，首先预建一幅大小与截取感兴趣区域相等的0值图像，当感兴趣区域中像素点f(i, j)在行像素点中的亮度是极小值时，则将0值图像相同位置像素点亮度置1。结果如图3(e)所示。

2.1.4 图像降噪处理

　　图像二值化以后会有许多白色噪声点，会对脊柱轮廓曲线的拟合造成干扰，严重影响图像处理的结果，需要采取降噪处理减少噪声点干扰。常用的图像降噪的方法有均值滤波、自适应维纳滤波、中值滤波、形态学降噪、小波去噪。经过多次尝试，形态学降噪处理得到的结果最好。形态学图像处理包括腐蚀、膨胀、开、闭等操作。首先删除二值图像中8

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设 计 与 制 造邻域面积小于P的对象，得到如图3(f)所示图像，再对其进行腐蚀操作得到如图3(g)所示图像，之后对图3(g)进行细化操作，得到如图3(h)所示图像。图像的细化，是指将图像上的曲线等几何元素的线条，沿其中心线将其处理成一个像素宽线条的过程。2.2 特征点提取

2.2.1 模板匹配 脊柱轮廓上的特征点是脊柱轮廓曲线拟合的最重要依据。如何从降噪后图像的众多像素点中准确提取脊柱轮廓曲线特征点对于拟合曲线的准确性具有重要影响。

　　首先需要建立模板，对图3(c)中的灰度值图像进行如式(1)的判定运算，如成立，则在空白图像相同位置像素点亮度置1，得到图4(a)所示二值化图像。(1) f(i, j)< f(i, j-3)& f(i, j)< f(i, j+3) 然后将得到的二值图像中8邻域面积小于P的对象删除，得到如图4(b)所示图像，之后对其进行膨胀操作得到如图4(c)所示模板图像，再将图3(h)中的细化图像和图4(c)中的模板图像按照式(2)进行点乘得到

(2)如图4(d)所示特征点图像。

f(i, j)= f1(i, j) f2(i, j)

2.2.2 去除干扰点

　　如图4(d)所示特征点图像仍有一些干扰点，不利于轮廓曲线的拟合，因此需要去除这些干扰点。首先将所有像素点自左向右、自上而下按顺序建立点集合，然后将点按照顺序进行如式(3)斜率计算，若

●

2.3 曲线拟合和角度测取

2.3.1 曲线拟合

　　曲线方程包含着丰富的曲线信息，如曲线的斜率、极值与最值等，只要得到了曲线方程，就可以对曲线进行必要的求导、积分等操作，得到所需的曲线信息，这将大大减少工作量，提高工作效率，保证正确率。

　　首先将脊柱轮廓特征点投射到x-y坐标系，再运用多项式拟合方式，经过多次实验得到8次多项式拟合为最优，将坐标系中的特征点拟合成人体背部脊柱轮廓特征曲线，特征曲线如图5所示。

Fig.5 Spinal contour curve

图5 脊柱轮廓曲线

2.3.2 角度测取

　　Cobb角是目前判断脊柱侧弯程度最常用的衡量指标，它定义为上端椎的上缘平面与下端椎的下缘平面的夹角[6]，如图6(a)所示。通过对特征曲线求导，得到曲线斜率，再对斜率求导，得到斜率的极大值点及其切线斜率k1和k2，可以将这两斜率极值点当作上端椎和下端椎，根据式（4）计算得到Cobb角大小，由此判断脊柱侧凸程度。

(4)

kn <1，则将点n删除，下一个点向前递补成为n点，

以此类推，最终得到脊柱外部轮廓特征点，如图4(e)所示。

(3)

(a) Schematic diagram of Cobb

angle principle

(a) Cobb角原理示意图

(b) Schematic map of Cobb angle

(b) Cobb角测取示意图

measurement

　　　　　　 图6 脊柱Cobb角图像

Fig.6 Image of Cobb angle　　　

3 软件功能设计

Windows平台软件的主要功能包括用户登记、设

备连接、图像采集、图像显示、图像处理、图像存储和报告打印等功能。软件界面基于Windows操作系统，以Visual Studio 2017为编译环境，采用MFC对话框结构设计，对图像的存放和处理则采用OpenCV库函数。261

(a) 二值化图像

(a) Binary (b) Open imageoperational image

(b) 开运算

图像

(e) 干扰点去除图像

(c) Template (d) Characteristic (e) Noise

image

point image

filtering image

(c) 模板图像(d) 特征点图像

图4 特征点提取图像

　　Fig.4 Image of feature point extraction

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设 计 与 制 造 4 实验结果

采集10组脊柱侧弯病人的背部外观照片和X光照片，如图7所示，对前者使用该系统方法进行测量，对后者使用常规方法测量，脊柱侧弯最大角度测量结果误差在20%以内，符合预期要求，说明该系统可以用于脊柱侧弯的初步筛查。

理，再提取出脊柱轮廓曲线特征点，最后根据特征点拟合脊柱轮廓曲线并计算脊柱侧弯角度，判定脊柱侧弯程度。 本系统方法相较于传统的人工检测和X光检测而言，具有无损、无辐射、快速准确等优点，可以节省大量人力物力，这将大大提高青少年脊柱侧凸普查效率，对全国青少年的身心健康具有重要意义。

　　系统不足之处在于不能有效检测出背部脊柱外部轮廓非常不明显的患者，目前还在作进一步的研究和改善，以求能够扩大检查范围和提高检出率。

参考文献

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角测量在脊柱侧弯筛查的重复性研究[J]. 中国矫形外科杂志, 2010, 18(11):954-955.

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(a) 可见光图片 (b) 处理后图片　　　　　　　(a) Visible light picture(b) Processed image 　　　　　图7 实验图片

(c) X-ray picture

(c) X光图片

Fig.7 Experimental picture

5 总结与讨论

本文提出了一种基于数字图像处理的脊柱侧弯快速检测的方法。使用摄像机拍摄人体背部正立图像并截取感兴趣区域去除无关信息，之后对图像进行预处

　　 由中国医学装备协会临床工程学分会指导，上海市中西医结合学会医学工程专业委员会、上海市医院协会医学装备管理专业委员会和上海市计量测试学会医学专业委员会共同主办的第五届医学工程中欧国际论坛已于2019年5月16日在沪召开。来自英国、法国、德国等国家和国内的医学工程以及临床领域的相关专家出席会议。 中国医学装备协会临床工程学分会副主任委员、上海市中西医结合学会医学工程专业委员会和上海市计量测试学会医学专业委员会主任委员、上海交通大学医学院附属仁济医院资产管理办公室主任张坚主持会议，中国中西医结合学会副会长王文健教授、上海市医院协会副会长钟海忠院长、上海市卫生健康委员会科教处张勘处长和中国医学装备协会临床工程学分会主任严汉民教授等分别致大会贺辞。 随着国家“互联网+”和现代科学技术以及新成果不断地渗透到医学科学领域，精准、智能、整合、智慧等新技术与新模态不断地创新，医学科技和医学装备高速发展的时代已到来，提升上海乃至国家的医疗机构医学工程、装备技术和管理的水平迫在眉睫。

据悉，2020年的国际交流将朝着更广阔的维度发展，为国际与国内医学装备领域的专家提供更广阔的交流与合作的平台，相信医学工程中欧国际论坛的思想碰撞与经验交流一定会为上海、长三角地区乃至全国的医学工程发展做出新的贡献和服务。 （本刊讯）

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第五届医学工程中欧国际论坛在沪召开