本文介绍膝关节术前测量DetectKneeKeypointXRay的语法及示例。

功能描述

DetectKneeKeypointXRay可以对输入的下肢全长片正位片，检测到的关键点坐标及其位置标签（最多20个，左右各10个）。

前提条件

请确保您已开通图像分析处理，若未开通服务请立即开通。

输入限制

  • 图片格式：JPEG、JPG、PNG、DCM。
  • 图像大小：图像大小不超过100M。
  • URL地址中不能包含中文字符。

调试

您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。

请求参数

名称 类型 是否必选 示例值 描述
Action String 是 DetectKneeKeypointXRay

系统规定参数。取值：DetectKneeKeypointXRay。
DataFormat String 是 png

图片的格式。目前只支持以下几种：jpeg，jpg，png，dcm。
ImageUrl String 是 https://viapi-test.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/test-team/xuhan/8%E6%9C%88%E4%BB%BD%E5%8C%BB%E7%96%97/sample_png_1.png

图片URL地址。当前仅支持上海地域的OSS链接，如何生成URL请参见生成URL。

OrgId String 是 0001

数据来源机构代码。
OrgName String 是 weiyi

数据来源机构名称。
TracerId String 是 123

提供用户自定义TracerID的功能，为本次请求指定一个ID便于跟踪。

返回数据

名称 类型 示例值 描述
Data Struct

返回的结果数据内容。
ImageUrl String https://viapi-test.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/test-team/xuhan/8%E6%9C%88%E4%BB%BD%E5%8C%BB%E7%96%97/sample_png_1.png

图片URL地址，与请求参数中的ImageUrl一致。

KeyPoints Array of KeyPoints

算法返回的结果。
Coordinates List [198,0]

点的坐标[x1,y1,x2,y2]，左上角点(x1,y1)，右下角点(x2,y2)。

Tag Struct

数据结构。
Direction String R

方向，L表示左，R表示右。

Label String v1

点的标签。

  • V1：股骨头中心
  • V2：股骨中心（上下中心+髓腔中心）
  • V3：股骨平台外侧
  • V4：股骨膝关节中心
  • V5：股骨平台内侧
  • V6：胫骨平台外侧
  • V7：胫骨膝关节中心
  • V8：景观平台内侧
  • V9：胫骨中心（上下中心+髓腔中心）
  • V10：踝关节中心
Value Float 0.3920471668243408

概率值。
OrgId String 0001

数据来源机构代码，与请求参数中的OrgId一致。

OrgName String weiyi

数据来源机构名称，与请求参数中的OrgName一致。

RequestId String ADF539E2-893F-490D-9553-F4415331FE4D

请求ID。

示例

请求示例

http(s)://[Endpoint]/?Action=DetectKneeKeypointXRay
&DataFormat=png
&ImageUrl=https://viapi-test.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/test-team/xuhan/8%E6%9C%88%E4%BB%BD%E5%8C%BB%E7%96%97/sample_png_1.png
&OrgId=0001
&OrgName=weiyi
&TracerId=123
&<公共请求参数>

正常返回示例

XML 格式 

<RequestId>ADF539E2-893F-490D-9553-F4415331FE4D</RequestId>
<Data>
    <OrgId>0001</OrgId>
    <KeyPoints>
        <Coordinates>198</Coordinates>
        <Coordinates>0</Coordinates>
        <Value>0.3920471668243408</Value>
        <Tag>
            <Label>v1</Label>
            <Direction>R</Direction>
        </Tag>
    </KeyPoints>
    <KeyPoints>
        <Coordinates>101</Coordinates>
        <Coordinates>426</Coordinates>
        <Value>0.709830105304718</Value>
        <Tag>
            <Label>v2</Label>
            <Direction>R</Direction>
        </Tag>
    </KeyPoints>
    <KeyPoints>
        <Coordinates>146</Coordinates>
        <Coordinates>103</Coordinates>
        <Value>0.326011061668396</Value>
        <Tag>
            <Label>v3</Label>
            <Direction>R</Direction>
        </Tag>
    </KeyPoints>
    <KeyPoints>
        <Coordinates>152</Coordinates>
        <Coordinates>103</Coordinates>
        <Value>0.5343582630157471</Value>
        <Tag>
            <Label>v4</Label>
            <Direction>R</Direction>
        </Tag>
    </KeyPoints>
    <KeyPoints>
        <Coordinates>254</Coordinates>
        <Coordinates>116</Coordinates>
        <Value>0.681907594203949</Value>
        <Tag>
            <Label>v5</Label>
            <Direction>R</Direction>
        </Tag>
    </KeyPoints>
    <KeyPoints>
        <Coordinates>3</Coordinates>
        <Coordinates>93</Coordinates>
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        <Tag>
            <Label>v6</Label>
            <Direction>R</Direction>
        </Tag>
    </KeyPoints>
    <KeyPoints>
        <Coordinates>149</Coordinates>
        <Coordinates>106</Coordinates>
        <Value>0.9705429077148438</Value>
        <Tag>
            <Label>v7</Label>
            <Direction>R</Direction>
        </Tag>
    </KeyPoints>
    <KeyPoints>
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        <Tag>
            <Label>v8</Label>
            <Direction>R</Direction>
        </Tag>
    </KeyPoints>
    <KeyPoints>
        <Coordinates>171</Coordinates>
        <Coordinates>153</Coordinates>
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        <Tag>
            <Label>v9</Label>
            <Direction>R</Direction>
        </Tag>
    </KeyPoints>
    <KeyPoints>
        <Coordinates>299</Coordinates>
        <Coordinates>329</Coordinates>
        <Value>0.1713046133518219</Value>
        <Tag>
            <Label>v10</Label>
            <Direction>R</Direction>
        </Tag>
    </KeyPoints>
    <KeyPoints>
        <Coordinates>350</Coordinates>
        <Coordinates>217</Coordinates>
        <Value>0.6529710292816162</Value>
        <Tag>
            <Label>v1</Label>
            <Direction>L</Direction>
        </Tag>
    </KeyPoints>
    <KeyPoints>
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        <Value>0.5352941751480103</Value>
        <Tag>
            <Label>v2</Label>
            <Direction>L</Direction>
        </Tag>
    </KeyPoints>
    <KeyPoints>
        <Coordinates>344</Coordinates>
        <Coordinates>121</Coordinates>
        <Value>0.27702343463897705</Value>
        <Tag>
            <Label>v3</Label>
            <Direction>L</Direction>
        </Tag>
    </KeyPoints>
    <KeyPoints>
        <Coordinates>340</Coordinates>
        <Coordinates>154</Coordinates>
        <Value>0.2746117115020752</Value>
        <Tag>
            <Label>v4</Label>
            <Direction>L</Direction>
        </Tag>
    </KeyPoints>
    <KeyPoints>
        <Coordinates>337</Coordinates>
        <Coordinates>153</Coordinates>
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        <Tag>
            <Label>v5</Label>
            <Direction>L</Direction>
        </Tag>
    </KeyPoints>
    <KeyPoints>
        <Coordinates>344</Coordinates>
        <Coordinates>122</Coordinates>
        <Value>0.43878501653671265</Value>
        <Tag>
            <Label>v6</Label>
            <Direction>L</Direction>
        </Tag>
    </KeyPoints>
    <KeyPoints>
        <Coordinates>241</Coordinates>
        <Coordinates>321</Coordinates>
        <Value>0.5788975954055786</Value>
        <Tag>
            <Label>v7</Label>
            <Direction>L</Direction>
        </Tag>
    </KeyPoints>
    <KeyPoints>
        <Coordinates>340</Coordinates>
        <Coordinates>154</Coordinates>
        <Value>0.38519006967544556</Value>
        <Tag>
            <Label>v8</Label>
            <Direction>L</Direction>
        </Tag>
    </KeyPoints>
    <KeyPoints>
        <Coordinates>392</Coordinates>
        <Coordinates>327</Coordinates>
        <Value>0.23624108731746674</Value>
        <Tag>
            <Label>v9</Label>
            <Direction>L</Direction>
        </Tag>
    </KeyPoints>
    <KeyPoints>
        <Coordinates>219</Coordinates>
        <Coordinates>457</Coordinates>
        <Value>0.07069363445043564</Value>
        <Tag>
            <Label>v10</Label>
            <Direction>L</Direction>
        </Tag>
    </KeyPoints>
    <ImageUrl>http://viapi-test.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/test-team/xuhan/8%E6%9C%88%E4%BB%BD%E5%8C%BB%E7%96%97/sample_png_1.png</ImageUrl>
    <OrgName>weiyi</OrgName>
</Data>

JSON 格式 

{
    "RequestId": "ADF539E2-893F-490D-9553-F4415331FE4D",
    "Data": {
        "OrgId": 1,
        "KeyPoints": [
            {
                "Coordinates": [
                    198,
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                ],
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                "Tag": {
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                "Coordinates": [
                    101,
                    426
                ],
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                "Tag": {
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                "Coordinates": [
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                    103
                ],
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                    103
                ],
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            {
                "Coordinates": [
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                ],
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                }
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            {
                "Coordinates": [
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                ],
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                    "Direction": "R"
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            },
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                "Coordinates": [
                    149,
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                ],
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            {
                "Coordinates": [
                    251,
                    119
                ],
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            {
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                    299,
                    329
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                    217
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                    329
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                    344,
                    121
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错误码

关于膝关节术前测量的错误码。详情请参见常见错误码。

SDK参考

阿里云视觉AI能力支持使用SDK调用，具体可参见SDK总览下载安装。

安全声明

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