[發(fā)明專利]一種面向接骨板設(shè)計的三維網(wǎng)格骨骼模型平均化方法

有效

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• 申請日: 2014-09-11
• 公開（公告）號: CN104200524B
• 公開（公告）日: 2017-06-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 童晶;陳正鳴;徐昕;王波
• 申請（專利權(quán)）人: 河海大學(xué)常州校區(qū)
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00
• 代理公司: 南京縱橫知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司32224
• 代理人: 董建林

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于幾何處理領(lǐng)域，具體涉及一種面向接骨板設(shè)計的三維網(wǎng)格骨骼模型平均化方法。

背景技術(shù)

患者骨折，如果石膏和夾板無法做到固定，就要通過開放性手術(shù)復(fù)位，用接骨板固定。接骨板內(nèi)固定是治療骨折的主要方法之一，它能固定斷骨,使患肢早期進行主動和無痛性功能活動，為骨折的修復(fù)和關(guān)節(jié)功能迅速恢復(fù)提供一個良好的生物學(xué)和力學(xué)環(huán)境，使骨折在功能活動中愈合，功能在骨折修復(fù)中恢復(fù)。因此，接骨板被臨床廣泛應(yīng)用。由于接骨板的主要作用就是固定斷骨，這就需要接骨板與骨頭密切貼合。手術(shù)中，醫(yī)生將患者骨折部位的肌肉等軟組織切開，露出斷骨，然后根據(jù)人工復(fù)位后骨骼形狀對接骨板反復(fù)進行手工折彎，以便于折彎后的接骨板能夠與骨骼良好貼合。這就導(dǎo)致這類手術(shù)創(chuàng)傷大、術(shù)中出血多、手術(shù)時間長，容易引發(fā)神經(jīng)血管損傷、感染、骨折不愈合等并發(fā)癥。

目前國內(nèi)接骨板的設(shè)計，大多是生產(chǎn)廠家通過較少骨骼數(shù)據(jù)測量、結(jié)合臨床經(jīng)驗完成，這一流程會導(dǎo)致設(shè)計出的接骨板往往只適合少數(shù)人群，而不能貼合大部分人群的骨骼形狀；國外先進企業(yè)(如美國史賽克公司)有分析骨骼數(shù)據(jù)分析軟件，但是有兩個問題，第一，這些軟件都是他們的核心技術(shù)，不會在市場上出現(xiàn)；第二，他們的骨骼數(shù)據(jù)庫以歐美人的骨骼為主，因此依據(jù)這些骨骼生產(chǎn)出的接骨板不適合中國人的骨骼。為此，需要研究適合中國人使用的接骨板等內(nèi)固定物,而基于骨骼三維網(wǎng)格模型的接骨板設(shè)計中的一個基礎(chǔ)問題就是計算骨骼的平均模型。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服上述問題，提供一種面向接骨板設(shè)計的三維網(wǎng)格骨骼模型平均化方法。

本發(fā)明采取的技術(shù)方案如下：

一種面向接骨板設(shè)計的三維網(wǎng)格骨骼模型平均化方法，包括以下步驟：

步驟A1、輸入三維網(wǎng)格格式的骨骼模型，對所有的圖形做剛體配準(zhǔn)；

步驟A2、選擇一個三維骨骼模型作為模板骨骼，其他均為目標(biāo)骨骼；將模板骨骼向目標(biāo)骨骼做非剛體配準(zhǔn)，并記錄下模板骨骼與目標(biāo)骨骼的對應(yīng)點；

步驟A3、利用步驟A2中得到的對應(yīng)關(guān)系將經(jīng)過步驟A2中非剛體配準(zhǔn)所得的模板骨骼做基于Laplacian坐標(biāo)的網(wǎng)格變形，使其幾何上進一步逼近目標(biāo)骨骼；

步驟A4、將目標(biāo)骨骼用經(jīng)步驟A2、A3變形后的模板骨骼代替；

步驟A5、對步驟A4所得的骨骼模型做主成分分析，用所得的主要指標(biāo)表征骨骼數(shù)據(jù)；

步驟A6、對經(jīng)步驟A5所得的數(shù)據(jù)進行聚類；

步驟A7、對步驟A6中所得的每類骨骼求取平均。

上述步驟A1進一步包括以下步驟：

步驟A11、選取兩兩骨骼模型中最近的點為對應(yīng)點；

步驟A12、通過對這些對應(yīng)點間距離最小化來計算坐標(biāo)變換矩陣，即找到一個平移矩陣T和旋轉(zhuǎn)矩陣R，使得以下公式最小:

其中，P_i為初始點集，X_i為P_i所對應(yīng)的最近點集,N_P為骨骼網(wǎng)格模型的頂點數(shù)；

步驟13、由變換矩陣T、R更新原有模型位置。

上述步驟A2中模板骨骼向目標(biāo)骨骼做非剛體配準(zhǔn)使用CPD算法將已選定的模板骨骼幾何逼近目標(biāo)骨骼，并記錄下模板骨骼與目標(biāo)骨骼的對應(yīng)點。

上述使用CPD算法進一步包括以下步驟：

4.1、設(shè)模板骨骼的點集為Y_M×D＝(y₁,y₂,...,y_M)^T，目標(biāo)骨骼的點集為

X_N×D＝(x₁,x₂,...,x_N)^T，M,N為點集大小，D為維數(shù)，T表示轉(zhuǎn)置，初始化高斯

內(nèi)核矩陣W＝0，(W_M×D＝(w₁,...,w_M)^T)w為參數(shù)；

其中，σ²表示模板骨骼點集和目標(biāo)骨骼點集的平方和誤差距離，即算法需要優(yōu)化的能量函數(shù)，公式值越小，兩個點集越匹配；

4.2、初始化參數(shù)w(0≤w≤1),β＞0,λ＞0；

4.3、初始化Y＝Y(jié)₀,構(gòu)建對稱Gram方陣G：g是G里面的元

素，i、j表示行列；

4.4、重復(fù)以下EM最優(yōu)化算法直至收斂：

i.E-步：計算后驗概率矩陣P