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申请/专利权人：国家康复辅具研究中心

摘要：本发明涉及一种基于人工智能深度学习的胫骨外固定器安装辅助导板设计方法，基于人工智能深度学习方法，结合膝关节骨关节炎治疗经验和图像数据，选取胫骨外固定器安装辅助导板的穿针位置；构建胫骨截骨术后的下肢有限元模型并优化钉入角度；3D打印出辅助安装导板和下肢模型，并进行负载试验分析导板和外固定器的有效性。采用该安装辅助导板设计，能实现更精确快捷的胫骨外固定器安装，优化手术方案，提升医生诊断效率并达到最佳的术后恢复效果。

主权项：1.一种基于人工智能深度学习的胫骨外固定器安装辅助导板设计方法，其特征在于：所述设计方法的步骤为：S1、搜集膝骨关节炎外固定术后X线片图像数据，整合有丰富经验医生提供的影像报告、疾病诊断、诊疗建议信息；S2、人工智能深度学习与医学影像结合，通过PYthon编程处理大量数据，提取人体骨骼关键点，进行胫骨骨胳关键点检测，分析图像中每个人的k个2D骨骼关键点位置，k是12，即每个人有12个关键点；S3、将提取到的所有关键点，然后将每个回归最近的检测关键点进行分配，从而可以快速准确的确定外固定器钉入点，对膝骨关节炎患者胫腓骨截骨治疗进行术前设计，准确快速画出矫形旋转中心，分析并确定胫骨的截骨面和外固定器钉入点位置；S4、选择1例膝关节骨关节炎患者，完善术前X片、三维CT检查进行仿真建模分析，利用CT从股骨远端到膝关节再到胫腓骨远端扫描病人患肢侧腿骨，将图像数据转为沿股骨横截面方向存盘备份；S5、利用医学影像处理软件和逆向工程软件对截骨患者膝关节区域的CT图像进行分割、重建以及优化重构，得到股骨、胫骨和髌骨的三维几何模型；S6、基于步骤S5得到的三维几何模型，在有限元前处理软件中对骨结构进行有限元网格划分，并赋予模型材料、属性、边界条件、定义接触，将模型中骨组织和关节面软骨简化为分布均匀且各向同性的均质性弹性体材料，最后在有限元分析软件进行不同情况下的仿真计算；S7、通过有限元模型分析外固定器，以垂直胫骨干为零度位，分别从外侧交叉30°钻入2枚克氏针，再以0°、胫骨前内侧15°、30°角度钻入3枚螺纹半针，观察不同钉入角度的膝关节屈曲运动中骨骼应力的变化，参考正常骨骼应力条件，选取最佳钉入角度，优化手术方案，达到最佳恢复效果；S8、基于步骤S3确定的钉入位置和步骤S7确定的钉入角度设计外固定器安装辅助导板，并对病人腿部外轮廓取模，利用3D打印技术，制备出带有钉孔的尺寸形状完全贴合腿部外轮廓的外固定器辅助安装导板，导板由左右两部分组成，固定在腿部呈套筒状；S9、基于步骤S5获得的包括股骨、胫骨、髌骨的三维几何模型，将几何模型以STL格式导入3D打印配套软件中，采用3D打印机制备胫腓骨截骨术后的下肢模型；S10、基于步骤S9获得的下肢模型与设计的外固定器安装辅助导板进行装配，以腓骨小头和内外踝尖来确定导板的位置，安装好导板以后，将针依次通过导板的钉孔钉入，最后固定在外固定器上，从而外固定器安装完成；S11、将带有导板和外固定器的整个下肢模型放置于力学试验机上并用夹具固定，进行负载实验，负重载荷依次设置为患者体重的30%、45%、60%、75%，分析外固定架和导板的刚度变化和形变并以此来判断导板和外固定架的效果。

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