本发明涉及人工智能领域，公开了一种基于图像的颈椎分析方法、装置、设备及存储介质，用于提高颈椎图像分析和计算的准确率。所述方法包括：获取待处理的颈椎CT图像数据，并对所述颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型；对所述颈椎骨组织三维模型进行颈椎软组织重建，得到目标颈椎模型；对所述目标颈椎模型进行有限元网格离散化处理，得到目标有限元模型；根据所述目标有限元模型生成目标计算文件；将所述目标计算文件输入有限元求解器进行计算，得到目标计算结果。
基于图像的颈椎分析方法、装置、设备及存储介质
技术领域
[0001] 本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于图像的颈椎分析方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
[0002] 目前在颈椎分析领域，需要大量的人工介入，且对人员的专业素养要求较高，需要掌握解剖基础和计算力学工具。在CT数据重建三维模型阶段，工作人员需要花费大量时间进行椎体分割；在进行生物力学分析时，有限元技术要求具备深厚专业素养的技术人员进行网格划分和边界条件设置工作。
[0003] 因此导致现有方案的通用型不足，仅能针对个案进行分析；效率低，需要大量的人力和时间投入；存在主观因素，不同的人员进行分析会产生不同的结果。即，现有方案的准确率低。
发明内容
[0004] 本发明提供了一种基于图像的颈椎分析方法、装置、设备及存储介质，用于提高颈椎图像分析和计算的准确率。
[0005] 本发明第一方面提供了一种基于图像的颈椎分析方法，所述基于图像的颈椎分析方法包括：获取待处理的颈椎CT图像数据，并对所述颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型；对所述颈椎骨组织三维模型进行颈椎软组织重建，得到目标颈椎模型；对所述目标颈椎模型进行有限元网格离散化处理，得到目标有限元模型；根据所述目标有限元模型生成目标计算文件；将所述目标计算文件输入预置的有限元求解器进行计算，得到目标计算结果。
[0006] 可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述获取待处理的颈椎CT图像数据，并对所述颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型，包括：获取待处理的颈椎CT图像数据；对所述颈椎CT图像数据进行感兴趣区域分割，得到多个颈椎感兴趣区域图像；根据所述多个颈椎感兴趣区域图像对所述颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型。
[0007] 可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述根据所述多个颈椎感兴趣区域图像对所述颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型，包括：对所述多个颈椎感兴趣区域图像进行数字化信息提取，得到空间坐标数据和灰度值数据；根据所述空间坐标数据和所述灰度值数据对所述多个颈椎感兴趣区域图像进行像素点筛选，得到目标像素点数据；根据所述目标像素点数据对所述颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型。
[0008] 可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述对所述颈椎骨组织三维模型进行颈椎软组织重建，得到目标颈椎模型，包括：对所述颈椎骨组织三维模型进行表面曲率分析，得到曲率分析结果；根据所述曲率分析结果选取曲率异常区域；对所述曲率异常区域进行边界平滑处理，得到光滑颈椎骨组织模型；对所述光滑颈椎骨组织模型进行颈椎软组织重建，得到目标颈椎模型。
[0009] 可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述对所述目标颈椎模型进行有限元网格离散化处理，得到目标有限元模型，包括：对所述目标颈椎模型进行网格离散化处理，得到目标三维四面体形式的离散网格；对所述目标离散网格进行网格优化，得到优化后的三维四面体形式的离散网格；对所述优化后的三维四面体形式的离散网格进行矩阵形式微分方程构建，得到目标有限元模型。
[0010] 可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述根据所述目标有限元模型生成目标计算文件，包括：对所述目标有限元模型进行椎体节段提取，得到初始椎体节段；对所述初始椎体节段进行力学特性参数设置，得到目标椎体节段；根据所述目标椎体节段确定矩阵形式的偏微分方程中的系数和需要求解的变量，得到变量数据；对椎体下终板与解剖学中邻近的椎间盘进行自由度约束，得到自由度参数数据；根据所述变量数据和所述自由度参数数据生成目标计算文件。
[0011] 可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述将所述目标计算文件输入预置的有限元求解器进行计算，得到目标计算结果，包括：将所述目标计算文件输入预置的有限元求解器进行计算，得到初始计算结果；按照预设的文件格式和数据处理方式对所述初始计算结果进行结果整理，生成目标计算结果。
[0012] 本发明第二方面提供了一种基于图像的颈椎分析装置，所述基于图像的颈椎分析装置包括：获取模块，用于获取待处理的颈椎CT图像数据，并对所述颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型；重建模块，用于对所述颈椎骨组织三维模型进行颈椎软组织重建，得到目标颈椎模型；处理模块，用于对所述目标颈椎模型进行有限元网格离散化处理，得到目标有限元模型；生成模块，用于根据所述目标有限元模型生成目标计算文件；计算模块，用于将所述目标计算文件输入预置的有限元求解器进行计算，得到目标计算结果。
[0013] 可选的，在本发明第二方面的第一种实现方式中，所述获取模块还包括：获取单元，用于获取待处理的颈椎CT图像数据；分割单元，用于对所述颈椎CT图像数据进行感兴趣区域分割，得到多个颈椎感兴趣区域图像；重建单元，用于根据所述多个颈椎感兴趣区域图像对所述颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型。
[0014] 可选的，在本发明第二方面的第二种实现方式中，所述重建单元具体用于：对所述多个颈椎感兴趣区域图像进行数字化信息提取，得到空间坐标数据和灰度值数据；根据所述空间坐标数据和所述灰度值数据对所述多个颈椎感兴趣区域图像进行像素点筛选，得到目标像素点数据；根据所述目标像素点数据对所述颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型。
[0015] 可选的，在本发明第二方面的第三种实现方式中，所述重建模块具体用于：对所述颈椎骨组织三维模型进行表面曲率分析，得到曲率分析结果；根据所述曲率分析结果选取曲率异常区域；对所述曲率异常区域进行边界平滑处理，得到光滑颈椎骨组织模型；对所述光滑颈椎骨组织模型进行颈椎软组织重建，得到目标颈椎模型。
[0016] 可选的，在本发明第二方面的第四种实现方式中，所述处理模块具体用于：对所述目标颈椎模型进行网格离散化处理，得到目标三维四面体形式的离散网格；对所述目标三维四面体形式的离散网格进行网格优化，得到优化后的三维四面体形式的离散网格；对所述优化后的三维四面体形式的离散网格进行矩阵形式微分方程构建，得到目标有限元模型。
[0017] 可选的，在本发明第二方面的第五种实现方式中，所述生成模块具体用于：对所述目标有限元模型进行椎体节段提取，得到初始椎体节段；对所述初始椎体节段进行力学特性参数设置，得到目标椎体节段；根据所述目标椎体节段确定矩阵形式的偏微分方程中的系数和需要求解的变量，得到变量数据；对椎体下终板与解剖学中邻近的椎间盘进行自由度约束，得到自由度参数数据；根据所述变量数据和所述自由度参数数据生成目标计算文件。
[0018] 可选的，在本发明第二方面的第六种实现方式中，所述计算模块具体用于：将所述目标计算文件输入有限元求解器进行计算，得到初始计算结果；按照预设的文件格式和数据处理方式对所述初始计算结果进行结果整理，生成目标计算结果。
[0019] 本发明第三方面提供了一种基于图像的颈椎分析设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于图像的颈椎分析设备执行上述的基于图像的颈椎分析方法。
[0020] 本发明的第四方面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中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于图像的颈椎分析方法。
[0021] 本发明提供的技术方案中，获取待处理的颈椎CT图像数据，并对所述颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型；对所述颈椎骨组织三维模型进行颈椎软组织重建，得到目标颈椎模型；对所述目标颈椎模型进行有限元网格离散化处理，得到目标有限元模型；根据所述目标有限元模型生成目标计算文件；将所述目标计算文件输入预置的有限元求解器进行计算，得到目标计算结果，本发明节省了大量的人力成本，减少了生物力学有限元分析的建模时间，降低了使用门槛，通过人工智能的椎体三维重建去除了软件使用者的主观差异，使得所有分析的椎体重建标准保持一致；自动化的有限元网格离散方法避免了不同人员操作带来的网格划分差异，进而提高了颈椎图像分析和计算的精确率。
附图说明
[0022] 图1为本发明实施例中基于图像的颈椎分析方法的一个实施例示意图；
[0023] 图2为本发明实施例中基于图像的颈椎分析方法的另一个实施例示意图；
[0024] 图3为本发明实施例中基于图像的颈椎分析装置的一个实施例示意图；
[0025] 图4为本发明实施例中基于图像的颈椎分析装置的另一个实施例示意图；
[0026] 图5为本发明实施例中基于图像的颈椎分析设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
[0027] 本发明实施例提供了一种基于图像的颈椎分析方法、装置、设备及存储介质，用于提高颈椎图像分析和计算的准确率。本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0028] 为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中基于图像的颈椎分析方法的一个实施例包括：
[0029] 101、获取待处理的颈椎CT图像数据，并对颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型；
[0030] 可以理解的是，本发明的执行主体可以为基于图像的颈椎分析装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。
[0031] 具体的，获取颈椎CT图像数据样本对应的二维医学图像样本，将二维医学图像样本输入三维重建网络，获得二维医学图像样本对应的三维重建分割图像，其中，三维重建分割图像为重建的分割后的颈椎CT图像数据，基于三维重建分割图像和颈椎CT图像数据样本上标记的三维分割数据，对三维重建网络进行训练，能够可以使训练得到的三维重建网络为医生提供更丰富、更直观的三维信息，帮助医生诊断更精确，减少医生的漏诊、误诊，提高医生的工作效率。
[0032] 102、对颈椎骨组织三维模型进行颈椎软组织重建，得到目标颈椎模型；
[0033] 具体的，基于标准模型颈椎软组织表面曲率分布，在发生曲率突变的区域进行软组织重建，得到目标颈椎模型。
[0034] 103、对目标颈椎模型进行有限元网格离散化处理，得到目标有限元模型；
[0035] 具体的，先获取颈椎骨组织和软组织的三维模型，并进行可视化处理，然后在骨组织与软组织的三维模型外表面，均匀布置网格节点，基于布置的网格节点，使用八叉树方法和波前方法对骨组织和软组织的三维模型进行三维四面体形式的网格离散，然后对离散获得的三维四面体形式的网格进行矩阵形式微分方程构建，最终得到目标有限元模型。
[0036] 104、根据目标有限元模型生成目标计算文件；
[0037] 具体的，根据前述目标有限元模型，提取三维四面体形式的网格节点信息和矩阵形式的微分方程，生成目标计算文件。
[0038] 105、将目标计算文件输入预置的有限元求解器进行计算，得到目标计算结果。
[0039] 具体的，读取目标计算文件中的三维四面体形式的网格节点信息和矩阵形式的微分方程，根据三维四面体形式的网格节点信息对矩阵形式的微分方程进行消元处理，消除多余的微分方程自由度，然后使用共轭梯度法求解矩阵形式的微分方程中的未知量，进而得到目标计算结果。
[0040] 本发明实施例中，获取待处理的颈椎CT图像数据，并对颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型；对颈椎骨组织三维模型进行颈椎软组织重建，得到目标颈椎模型；对目标颈椎模型进行有限元网格离散化处理，得到目标有限元模型；根据目标有限元模型生成目标计算文件；将目标计算文件输入有限元求解器进行计算，得到目标计算结果，本发明节省了大量的人力成本，减少了生物力学有限元分析的建模时间，降低了使用门槛，通过人工智能的椎体三维重建去除了软件使用者的主观差异，使得所有分析的椎体重建标准保持一致；自动化的有限元网格离散方法避免了不同人员操作带来的网格划分差异，进而提高了颈椎图像分析和计算的精确率。
[0041] 请参阅图2，本发明实施例中基于图像的颈椎分析方法的另一个实施例包括：
[0042] 201、获取待处理的颈椎CT图像数据；
[0043] 202、对颈椎CT图像数据进行感兴趣区域分割，得到多个颈椎感兴趣区域图像；
[0044] 203、根据多个颈椎感兴趣区域图像对颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型；
[0045] 具体的，对多个颈椎感兴趣区域图像进行数字化信息提取，得到空间坐标数据和灰度值数据；根据空间坐标数据和灰度值数据对多个颈椎感兴趣区域图像进行像素点筛选，得到目标像素点数据；根据目标像素点数据对颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型。
[0046] 204、对颈椎骨组织三维模型进行颈椎软组织重建，得到目标颈椎模型；
[0047] 具体的，对颈椎骨组织三维模型进行表面曲率分析，得到曲率分析结果；根据曲率分析结果选取曲率异常区域；对曲率异常区域进行边界平滑处理，得到光滑颈椎骨组织模型；对光滑颈椎骨组织模型进行颈椎软组织重建，得到目标颈椎模型。
[0048] 其中，根据颈椎骨组织模型的表面坐标数据，进行高斯表面曲率计算和进行平均表面曲率计算，获取高斯表面曲率图和平均表面曲率分布图，分析高斯表面曲率分布图和平均表面曲率分布图，得到检测结果，并对对曲率异常区域进行边界平滑处理，得到光滑颈椎骨组织模型；对光滑颈椎骨组织模型进行颈椎软组织重建，得到目标颈椎模型。
[0049] 205、对目标颈椎模型进行有限元网格离散化处理，得到目标有限元模型；
[0050] 具体的，对目标颈椎模型进行三维四面体网格离散化处理，得到目标三维四面体形式的离散网格；对目标三维四面体形式的离散网格进行网格优化，得到优化后的三维四面体形式的离散网格；对优化后的离散网格进行矩阵形式的微分方程构建，得到目标有限元模型。
[0051] 其中，包括对目标颈椎模型进行三维四面体形式的网格离散化处理，并获得三维四面体形式网格的最小单元体积、单元塌缩比、单元扭曲值，以最小单元体积大于1，单元塌缩比等于1以及单元扭曲值等于1为目标，采用多目标优化算法对三维四面体形式的网格节点的空间坐标进行优化调整，得到优化后的三维四面体形式的离散网格；对优化后的离散网格进行矩阵形式的微分方程构建，得到目标有限元模型。
[0052] 206、根据目标有限元模型生成目标计算文件；
[0053] 具体的，对目标有限元模型进行椎体节段提取，得到初始椎体节段；对初始椎体节段进行力学特性参数设置，得到目标椎体节段；根据目标椎体节段确定矩阵形式的偏微分方程中的系数和需要求解的变量，得到变量数据；对椎体下终板与解剖学中邻近的椎间盘进行自由度约束，得到自由度参数数据；根据变量数据和自由度参数数据生成目标计算文件。
[0054] 207、将目标计算文件输入预置的有限元求解器进行计算，得到目标计算结果。
[0055] 具体的，将目标计算文件输入有限元求解器进行计算，得到初始计算结果；按照预设的文件格式和数据处理方式对初始计算结果进行结果整理，生成目标计算结果。
[0056] 其中，将目标计算文件输入预置的有限元求解器进行计算，得到初始计算结果，具体的，有限元求解器读取计算文件中的矩阵形式的微分方程和三维四面体形式的网格节点信息，根据三维四面体形式的网格节点信息对矩阵形式的微分方程进行消元处理，然后使用共轭梯度法进行微分方程求解，生成目标计算结果。
[0057] 本发明实施例中，获取待处理的颈椎CT图像数据，并对颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型；对颈椎骨组织三维模型进行颈椎软组织重建，得到目标颈椎模型；对目标颈椎模型进行有限元网格离散化处理，得到目标有限元模型；根据目标有限元模型生成目标计算文件；将目标计算文件输入有限元求解器进行计算，得到目标计算结果，本发明节省了大量的人力成本，减少了生物力学有限元分析的建模时间，降低了使用门槛，通过人工智能的椎体三维重建去除了软件使用者的主观差异，使得所有分析的椎体重建标准保持一致；自动化的有限元网格离散方法避免了不同人员操作带来的网格划分差异，进而提高了颈椎图像分析和计算的精确率。
[0058] 上面对本发明实施例中基于图像的颈椎分析方法进行了描述，下面对本发明实施例中基于图像的颈椎分析装置进行描述，请参阅图3，本发明实施例中基于图像的颈椎分析装置一个实施例包括：
[0059] 获取模块301，用于获取待处理的颈椎CT图像数据，并对所述颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型；
[0060] 重建模块302，用于对所述颈椎骨组织三维模型进行颈椎软组织重建，得到目标颈椎模型；
[0061] 处理模块303，用于对所述目标颈椎模型进行有限元网格离散化处理，得到目标有限元模型；
[0062] 生成模块304，用于根据所述目标有限元模型生成目标计算文件；
[0063] 计算模块305，用于将所述目标计算文件输入有限元求解器进行计算，得到目标计算结果。
[0064] 本发明实施例中，获取待处理的颈椎CT图像数据，并对所述颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型；对所述颈椎骨组织三维模型进行颈椎软组织重建，得到目标颈椎模型；对所述目标颈椎模型进行有限元网格离散化处理，得到目标有限元模型；根据所述目标有限元模型生成目标计算文件；将所述目标计算文件输入有限元求解器进行计算，得到目标计算结果，本发明节省了大量的人力成本，减少了生物力学有限元分析的建模时间，降低了使用门槛，通过人工智能的椎体三维重建去除了软件使用者的主观差异，使得所有分析的椎体重建标准保持一致；自动化的有限元网格离散方法避免了不同人员操作带来的网格划分差异，进而提高了颈椎图像分析和计算的精确率。
[0065] 请参阅图4，本发明实施例中基于图像的颈椎分析装置另一个实施例包括：
[0066] 获取模块301，用于获取待处理的颈椎CT图像数据，并对所述颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型；
[0067] 重建模块302，用于对所述颈椎骨组织三维模型进行颈椎软组织重建，得到目标颈椎模型；
[0068] 处理模块303，用于对所述目标颈椎模型进行有限元网格离散化处理，得到目标有限元模型；
[0069] 生成模块304，用于根据所述目标有限元模型生成目标计算文件；
[0070] 计算模块305，用于将所述目标计算文件输入有限元求解器进行计算，得到目标计算结果。
[0071] 可选的，所述获取模块301还包括：
[0072] 获取单元3011，用于获取待处理的颈椎CT图像数据；
[0073] 分割单元3012，用于对所述颈椎CT图像数据进行感兴趣区域分割，得到多个颈椎感兴趣区域图像；
[0074] 重建单元3013，用于根据所述多个颈椎感兴趣区域图像对所述颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型。
[0075] 可选的，所述重建单元3013具体用于：
[0076] 对所述多个颈椎感兴趣区域图像进行数字化信息提取，得到空间坐标数据和灰度值数据；根据所述空间坐标数据和所述灰度值数据对所述多个颈椎感兴趣区域图像进行像素点筛选，得到目标像素点数据；根据所述目标像素点数据对所述颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型。
[0077] 可选的，所述重建模块302具体用于：
[0078] 对所述颈椎骨组织三维模型进行表面曲率分析，得到曲率分析结果；根据所述曲率分析结果选取曲率异常区域；对所述曲率异常区域进行边界平滑处理，得到光滑颈椎骨组织三维模型；对所述光滑颈椎骨组织三维模型进行颈椎软组织重建，得到目标颈椎模型。
[0079] 可选的，所述处理模块303具体用于：
[0080] 对所述目标颈椎模型进行三维四面体形式的网格离散化处理，得到目标三维四面体形式的离散网格；对所述目标三维四面体形式的离散网格进行网格优化，得到优化后的三维四面体形式的离散网格；对所述优化后的三维四面体形式的离散网格进行矩阵形式的微分方程构建，得到目标有限元模型。
[0081] 可选的，所述生成模块304具体用于：
[0082] 对所述目标有限元模型进行椎体节段提取，得到初始椎体节段；对所述初始椎体节段进行力学特性参数设置，得到目标椎体节段；根据所述目标椎体节段确定矩阵形式的偏微分方程中的系数和需要求解的变量，得到变量数据；对椎体下终板与解剖学中邻近的椎间盘进行自由度约束，得到自由度参数数据；根据所述变量数据和所述自由度参数数据生成目标计算文件。
[0083] 可选的，所述计算模块305具体用于：
[0084] 将所述目标计算文件输入预置的有限元求解器进行计算，得到初始计算结果；按照预设的文件格式和数据处理方式对所述初始计算结果进行结果整理，生成目标计算结果。
[0085] 本发明实施例中，获取待处理的颈椎CT图像数据，并对所述颈椎CT图像数据进行三维重建，得到颈椎骨组织三维模型；对所述颈椎骨组织三维模型进行颈椎软组织重建，得到目标颈椎模型；对所述目标颈椎模型进行有限元网格离散化处理，得到目标有限元模型；根据所述目标有限元模型生成目标计算文件；将所述目标计算文件输入有限元求解器进行计算，得到目标计算结果，本发明节省了大量的人力成本，减少了生物力学有限元分析的建模时间，降低了使用门槛，通过人工智能的椎体三维重建去除了软件使用者的主观差异，使得所有分析的椎体重建标准保持一致；自动化的有限元网格离散方法避免了不同人员操作带来的网格划分差异，进而提高了颈椎图像分析和计算的精确率。
[0086] 上面图3和图4从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的基于图像的颈椎分析装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中基于图像的颈椎分析设备进行详细描述。
[0087] 图5是本发明实施例提供的一种基于图像的颈椎分析设备的结构示意图，该基于图像的颈椎分析设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器（central processing units，CPU）510（例如，一个或一个以上处理器）和存储器520，一个或一个以上存储应用程序533或数据532的存储介质530（例如一个或一个以上海量存储设备）。其中，存储器520和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块（图示没标出），每个模块可以包括对基于图像的颈椎分析设备500中的一系列指令操作。更进一步地，处理器510可以设置为与存储介质530通信，在基于图像的颈椎分析设备500上执行存储介质530中的一系列指令操作。
[0088] 基于图像的颈椎分析设备500还可以包括一个或一个以上电源540，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口560，和/或，一个或一个以上操作系统531，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图5示出的基于图像的颈椎分析设备结构并不构成对基于图像的颈椎分析设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0089] 本发明还提供一种基于图像的颈椎分析设备，所述基于图像的颈椎分析设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的所述基于图像的颈椎分析方法的步骤。
[0090] 本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述基于图像的颈椎分析方法的步骤。
[0091] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0092] 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，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read‑only memory， ROM）、随机存取存储器（random access memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0093] 以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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发明各实施例技术方案的精神和范围。
