技术摘要：
本发明属于中医学智能检测的技术领域，公开了一种用于人体头颈部穴位的自动定位方法，包括建立包含多个头颈部图像的第一图像集，对各头颈部图像的多个轮廓点进行训练学习，采用ASM主动形状模型获得包含左右耳根点在内的轮廓点位置信息；建立包含多个已标记好各个穴位点 全部
背景技术：
随着人们对手机、PAD等一系列电子产品的大量使用，导致颈椎长时间不动，严重 威胁着颈椎的健康。中医按摩推拿可以解决95％的颈椎问题，对穴位进行按、揉、点、压、擦 等按摩推拿，可以有效消除颈部肌肉的疲劳，起到疏经通络、行气活血之效，从而改善头颈 部血液循环，有效缓解颈椎病带来的不适。穴位按摩有着便捷易操作的特性，特别适合日常 保健按摩。目前穴位定位多为专业医师手工定位，且需要大量的专业训练，这不利于非专业 人士进行穴位按摩的日常保健，也不利于按摩类医疗器械的自动化实现。 在传统取穴方法中，广泛采用的是以各种同身寸法，如体表解剖标志定位法、骨度 折量定位法、指寸定位法等，这些穴位定位方法由于人体高矮胖瘦的差异，导致同身寸法是 一种较为主观的穴位定位方法，应用最广泛的为定向穴位定位方法和比例穴位定位法，在 同一个穴位点，前者方法对所有测试者穴位定位分布范围为椭圆面积、几乎达到13平方厘 米，后者方法对所有测试者穴位定位分布范围为椭圆面积、接近8平方厘米；目前尚未有对 人体头颈部穴位定位方面的研究，且由于人的头发散落、遮挡，人的发际线高低不同，使得 穴位特征非常不明显，也无法使用发际线等标志进行寻穴，而对头部风池穴、风府穴的定位 都是通过专家手工定位。因此寻找精准穴位定位的客观化方法，对提高治疗疗效和实现按 摩仪器自动化以及帮助非专业人士日常按摩保健，是非常有必要的。
技术实现要素：
本发明提供了一种用于人体头颈部穴位的自动定位方法，解决了现有取穴方法客 观性不强，精度低等问题。 本发明可通过以下技术方案实现： 一种用于人体头颈部穴位的自动定位方法，包括以下步骤： 步骤一、建立包含多个头颈部图像的第一图像集，对各个头颈部图像的多个轮廓 点进行训练学习，采用ASM主动形状模型获得包含左右耳根点在内的轮廓点位置信息； 步骤二、建立包含多个已标记好各个穴位点的头颈部图像的第二图像集，对每个 头颈部图像中各个穴位点相对左右耳根点的中点的相对位置进行统计分析，获得各个穴位 点的平均位置信息； 步骤三、利用所述ASM主动形状模型对待检测头颈部图像中的左右耳根点进行识 别，计算左右耳根点的中点，再结合所述平均位置信息，获得待检测头颈部图像中的各个穴 位点位置。 进一步，以第二图像集的各个头颈部图像中的左右下耳根点的中点为基准点，以 其连线距离为基准距离，计算每个头颈部图像中的其他各个穴位点相对基准点的距离和角 4 CN 111598949 A 说 明 书 2/4 页 度，以及所述距离相对基准距离的距离比例，再计算各个穴位点对应的所有距离比例和角 度的平均值，即获得对应的平均位置信息。 进一步，获得对应的平均位置信息的方法包括以下步骤： 步骤Ⅰ、以每个头颈部图像中的基准点为原点，以其左右下耳根点的连线为横轴， 建立直角坐标系，采用基于Hough圆检测算法对各个标记用的圆形标签进行圆心检测，以计 算得到的圆心坐标作为对应穴位点坐标； 步骤Ⅱ、计算每个头颈部图像中的其他各个穴位点相对原点的距离di和角度θi，以 及所述距离di相对基准距离d的距离比例ki，其中ki＝di/d，i为自然数，表示穴位点个数，再 计算各个穴位点对应的所有距离比例平均值 和角度平均值 即获得平均位置信息，其 中 n为自然数，表示头颈部图像的个数。 进一步，利用所述ASM主动形状模型对待检测头颈部图像中的左右下耳根点进行 识别，计算左右下耳根点之间的距离d′，以其中点为原点，以其连线为横轴，建立直角坐标 系，计算出待检测头颈部图像中各个穴位点相对原点的位置信息Di，其中 进一步，对第一图像集的各个头颈部图像中多个轮廓点包括左右下耳根点进行标 记，通过ASM主动形状模型训练学习获得包含左右下耳根点在内的轮廓点位置信息。 进一步，设置相机与下颚固定支架的相对位置，使被拍摄者的头部置于所述下颚 固定支架上，采集其头颈部图像，再用圆形标签对同一被拍摄者头颈部的各个穴位点进行 标记，采集包含已标记好各个穴位点的头颈部图像，完成第一图像集和第二图像集的建立。 进一步，根据各个被拍摄者的BMI指数不同进行分组，对每组被拍摄者分别采集图 像，完成对应的第一图像集和第二图像集的建立。 进一步，进行分组的标准设置为BMI<20、20
