🦴 OpenClaw Skill 集成文档

将脊柱侧弯 Cobb 角测量能力集成到 OpenClaw 生态系统

🚀 快速开始

安装 Skill

$ openclaw skills install scoliosis-cobb-measurement

在对话中使用

你: [上传脊柱 X 光片]

你: 帮我测量这张 X 光片的 Cobb 角

OpenClaw: [自动调用 Skill 并返回测量结果]

✨ 功能特性

🤖

AI 驱动

使用 Keypoint RCNN 深度学习模型，自动识别椎骨关键点

⚡

快速准确

3 秒内完成测量，准确率高达 98%

📊

专业报告

自动生成包含 PT/MT/TL Cobb 角度和弯曲类型的诊断报告

🔧

易于集成

标准 REST API，支持多种编程语言调用

💡 使用示例

Python 调用

import requests

# 准备图片文件
with open('spine_xray.jpg', 'rb') as f:
    files = {'image': f}

    # 发送请求
    response = requests.post(
        'https://cobb-macapi.occcc.cc/v2/getprediction',
        files=files
    )

    # 解析结果
    result = response.json()
    print(f"检测到 {len(result['detections'])} 个椎骨")
    print(f"最大 Cobb 角: {max(
        result['angles']['pt']['angle'],
        result['angles']['mt']['angle'],
        result['angles']['tl']['angle']
    )}°")

cURL 调用

curl -X POST https://cobb-macapi.occcc.cc/v2/getprediction \

-F "image=@spine_xray.jpg"

📋 API 响应格式

{
  "detections": [
    {
      "class": 0,
      "confidence": 0.95,
      "name": "vert",
      "xmin": 100,
      "ymin": 50,
      "xmax": 200,
      "ymax": 150
    }
  ],
  "landmarks": [120, 75, 180, 75, ...],
  "angles": {
    "pt": { "angle": 12.5, "idxs": [0, 5] },
    "mt": { "angle": 18.3, "idxs": [5, 10] },
    "tl": { "angle": 8.7, "idxs": [10, 16] }
  },
  "curve_type": "S",
  "midpoint_lines": [...]
}

📏 严重程度评估

Cobb 角度	严重程度	建议
< 10°	正常	定期观察
10-20°	轻度侧弯	监测，可能需要物理治疗
20-40°	中度侧弯	可能需要支具治疗
> 40°	重度侧弯	可能需要手术治疗

⚠️ 注意事项

医疗免责声明

• 本工具仅供辅助诊断参考，不能替代专业医生的诊断意见

• 测量结果需要由专业医生确认

• 任何医疗决策都应咨询专业医疗机构

💬 技术支持

如有问题或建议，欢迎通过以下方式联系我们：

Email: support@cobb-api.occcc.cc
网站: https://cobb-api.occcc.cc

返回首页