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申请/专利权人：北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)

摘要：本发明涉及一种人群股骨外上髁处髁间线曲率测算系统和方法，该系统包括结构分割单元、区域识别单元和曲率计算单元；结构分割单元用于从原始膝关节高分辨率CT影像中分割出股骨部分，利用语义分割网络U‑net，使用深度学习技术搭建智能分割模型，从CT影像中分割股骨部分，以实现以IOU指标80%为标准的股骨影像的分割工作；区域识别单元用于从分离的股骨模型中识别出髁间线近外侧髁位点；曲率计算单元用于对识别出的垂直于髁间线近外侧髁的法向量面所在位点区域划分出多个曲线簇并计算曲率。

主权项：1.一种人群股骨外上髁处髁间线曲率测算系统，其特征在于，所述的人群股骨外上髁处髁间线曲率测算系统包括结构分割单元、区域识别单元和曲率计算单元；所述的结构分割单元用于从原始膝关节高分辨率CT影像中分割出股骨部分，利用语义分割网络U-net，使用深度学习技术搭建智能分割模型，从CT影像中分割股骨部分，以实现以IOU指标80%为标准的股骨影像的分割工作；所述的区域识别单元用于从分离的股骨部分中识别出髁间线近外侧髁位点；所述的区域识别单元从分离的股骨部分中识别出髁间线近外侧髁位点的具体方法为：首先对预定数量的股骨CT样本进行人工的结构分割，依次分割并标注出股骨外侧髁、腘面和髁间窝，然后训练深度学习模型对标注出的股骨外侧髁、腘面和髁间窝进行点云识别；在具体的分割标注过程中，首先将股骨远端外侧区域与股骨远端外侧区域以外的部分分割开来，股骨远端外侧区域以外的股骨结构标记为“区域0”；剩余的标注均在股骨远端外侧区域内进行，股骨外侧髁标记为“区域2”，股骨远端外侧与腘面重叠部分标记为“区域3”，髁间窝近外侧髁面标记为“区域4”，其余部分标记为“区域1”；由此将股骨分为五个区域，获取区域2、区域3和区域4的模糊的交叉边界区，即股骨髁间线近外侧髁点位，位于外侧髁、髁间窝和腘面三者边界的交界处的区域；随后使用预定数量的分割标注的数据对机器学习模型进行学习和训练；所述的曲率计算单元用于对识别出的垂直于髁间线近外侧髁的法向量面所在位点区域划分出多个曲线簇并计算曲率；所述的曲率计算单元计算曲率的具体方法为：首先取股骨髁间线近外侧髁点位的中间13部分，做十等分的法向量切面，得到十条生理曲线；随后对所有的十条生理曲线进行拟合，输出沿着目标点位的髁间线的各个曲线的曲率，计算出十条生理曲线的曲率的均方根平均值；生理曲线的曲率的具体计算方法为：假设生理曲线上的一个控制点的坐标为（x,y,z），该控制点从生理曲线的一端端点向另一端的端点运动的过程中，坐标（x,y,z）均为时间t的连续可导函数，假设生理曲线的参数方程为：x=xt；y=yt；z=zt；对求一阶导数，得到： ； ； ；对求二阶导数，得到： ； ； ；生理曲线的曲率半径的计算公式为： ；其中： ； ； ； ； ；将v和a代入生理曲线的曲率半径的计算公式，整理后得到： 。

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