MATLAB脊柱弯曲度及Cobb角估算工具库介绍

资源摘要信息:"本项目主要集中在脊柱弯曲度和Cobb角的自动估算，通过在MICCAI 2019挑战赛中所采用的方法，实现了一套新颖的框架以准确估算椎骨标志。该框架基于两个独立训练的神经网络：对象检测器用于预测每个椎骨的位置，地标估计器则用于定位每个椎骨中的地标位置。整个网络能够估计68个椎骨界标，每个椎骨4个角，进而构建出脊椎曲线。此外，通过后处理步骤，如离群值剔除和曲线平滑，提高了椎骨检测和估算的准确性。最终，利用椎骨界标的斜率计算出3个主要的Cobb角（MT，PT，TL/L）。项目成果在MICCAI 2019 Workshop-SpinEva2019上发表，并且项目代码已经在系统开源平台上发布。" 知识点详细说明: 1. L-曲线和脊柱弯曲度估算 L-曲线通常用于正则化问题中，通过展示残差和正则化项之间的关系来选择最佳的正则化参数。在此项目中，L曲线的应用于脊柱弯曲度估算的上下文中，暗示了方法可能涉及对脊柱图像数据进行正则化处理，以提高估算的准确性。 2. 自动脊柱曲率估算 项目参与了MICCAI 2019挑战赛，并专注于开发一套自动脊柱曲率估算方法。这类挑战赛通常提供标准化的数据集，用于比较不同研究团队的算法性能。 3. Cobb角计算 Cobb角是评估脊柱侧弯程度的一个重要测量指标。它通常通过选取脊柱侧弯的最高点和最低点的椎体的上终板和下终板的倾斜角度来计算。在该项目中，通过椎骨界标的斜率计算出了3个主要的Cobb角，这可能涉及到复杂的图像处理和几何计算。 4. 框架结构 项目采用的框架包含两个独立训练的网络：一个对象检测器和一个地标检测器。对象检测器负责识别每个椎骨的位置，而地标检测器则定位每个椎骨中的地标位置。 5. 椎骨界标估计 项目使用了深度学习技术来估计68个椎骨界标，每个椎骨4个角，构建出完整的脊椎曲线。这涉及到图像分割、特征提取和模式识别等领域的知识。 6. 后处理步骤 项目中实施了后处理步骤，包括离群值剔除和曲线平滑，以提高检测和估算的准确性。这些步骤帮助改善了自动估算结果的可靠性，并减小了误差。 7. 训练和测试 项目文档中提到了对框架的构建、训练和测试，但未详细说明训练和测试的具体过程。不过，可以推断出为了达成项目目标，需要有相应的数据集、预处理、模型选择、超参数调整和验证/测试等环节。 8. 系统开源和代码使用 项目代码已经开源，并提供了一个文件夹结构以指导用户如何使用代码。开源的项目通常包含一个README文件，对如何运行代码进行说明，可能还包含一个LICENSE文件来规定代码的使用许可。 9. 深度学习技术应用 项目利用了深度学习技术，特别是神经网络来完成任务。这可能涉及卷积神经网络(CNN)用于图像处理，以及循环神经网络(RNN)用于序列数据处理。 10. MICCAI 2019 Workshop-SpinEva2019 在MICCAI 2019 Workshop-SpinEva2019上发表了相关论文，表示该研究成果已经在学术会议上得到了同行的认可，并且提供了进一步深入研究该项目的参考文献和背景资料。 11. 文件名称SpineCurvEst-master SpineCurvEst-master是项目在压缩包文件中的名称，表明该项目代码的版本为master版本，即稳定的版本。一般master分支是指向生产环境的代码，它包含最新的稳定代码，用于日常的开发和部署。 综上所述，该项目为脊柱弯曲度估算提供了一套完整的解决方案，利用深度学习技术和后处理步骤，实现了一种自动化、准确的脊柱曲率和Cobb角估算方法，并在挑战赛中取得了不错的表现。