采用轻量级姿态估计网络的脊柱侧弯筛查方法

脊柱侧弯是一种复杂的脊柱三维畸形，如不及时矫正将对身体健康产生严重影响。通过拍摄X光片或测量人体表面形貌的方法可以对脊柱侧弯进行筛查，但现有方法存在成本高、效率低且不适用于所有人群等缺点。本文提出了一种采用轻量级姿态估计网络的脊柱侧弯筛查方法，首先，将MobileNetV3的前13层作为轻量级人体姿态估计网络的编码器，经过坐标解码得到关键点的二维坐标。其次，利用各关节点的坐标计算人体姿态的空间特征；最后，用3个SVM(support vector machine)二分类器对脊柱侧弯进行详细分级，并将训练好的姿态估计和脊柱侧弯筛查模型移植到嵌入式平台。实验结果显示，该系统可以对4种不同程度的侧弯进行筛查，准确率分别为93.0%、81.7%、81.3%、86.6%。该方法的提出为脊柱侧弯筛查工作提供了一种便捷解决方案，易于在全民健康普测工作中进行推广。