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申请/专利权人：首都医科大学附属北京积水潭医院

摘要：本发明提供一种关节骨肿瘤假体的数字化生成方法和装置，应用于医疗器械技术领域，包括:获取患者的术前多模态影像，并输入对应分期的预训练的肿瘤分割模型，得到标记了病变区域、手术区域和非病变区域的掩码图像，提取病变区域边界和手术区域边界，确定截骨范围，得到匹配的截骨导板模型，并生成匹配的假体模型；最后对所述匹配的假体模型进行模拟截骨和结构力学分析。本发明能够实现个性化的截骨方案生成，并能实现精准的截骨导板生成和假体设计。

主权项：1.一种关节骨肿瘤假体的数字化生成方法，其特征在于，包括：S1：获取患者的术前多模态影像，并对术前多模态影像进行预处理，得到预处理后的多模态影像；S2：获取患者的骨骼肌肉系统肿瘤外科分期，将预处理后的多模态影像输入对应分期的预训练的肿瘤分割模型，得到标记了病变区域、手术区域和非病变区域的掩码图像，所述肿瘤分割模型是基于PatchGan网络的多分类模型；在所述S2的获取患者的骨骼肌肉系统肿瘤外科分期，将预处理后的多模态影像输入对应分期的预训练的肿瘤分割模型，得到标记了病变区域、手术区域和非病变区域的掩码图像之前，所述肿瘤分割模型是基于PatchGan网络的多分类模型，所述方法还包括：S0：对不同分期的待训练的肿瘤分割模型进行训练：所述S0的对不同分期的待训练的肿瘤分割模型进行训练，包括：S01：按照骨骼肌肉系统肿瘤外科分期，收集不同分期的包含多模态影像和对应的病变区域边界分割图像的医学影像数据集；S02：针对不同分期，对所述医学影像数据集进行预处理，得到不同分期的预处理后的医学影像数据集；S03：将不同分期的预处理后的医学影像数据集中的每个影像切分成多个Patch样本，所述Patch样本包含一系列面积低于阈值的影像和对应的病变区域边界分割图像；S04：为每个Patch样本生成对应的标签，所述标签为三分类图像，所述三分类图像包括区域1、区域2和区域3，所述区域1为病变区域，所述区域2为手术区域，所述区域3为非病变区域，所述病变区域是病变且需要手术的区域，所述手术区域是非病变且需要手术的区域，所述非病变区域是非病变且不需要手术的区域；S05：将Patch样本和标签结合，生成不同分期的训练数据；S06：针对每个骨骼肌肉系统肿瘤外科分期，构建一个PatchGan网络，所述PatchGan网络包含生成器和辨别器；S07：修改PatchGan网络，在生成器和辨别器添加注意力网络，得到不同分期的待训练的肿瘤分割模型；S08：基于不同分期的训练数据对不同分期的待训练的肿瘤分割模型进行训练，直到生成模型和判别器收敛，得到不同分期的预训练的肿瘤分割模型，所述不同分期的预训练的肿瘤分割模型仅包含生成模型；S3：基于标记了病变区域和手术区域的掩码图像，提取病变区域边界和手术区域边界，确定截骨范围；S4：根据截骨范围，进行术中引导方案生成，所述引导方案包括计算机导航辅助技术的自动注册准备和截骨导板模型生成；S5：根据标记了病变区域和手术区域的掩码图像，进行三维重建，得到重建的三维模型，生成匹配的假体模型；S6：对所述匹配的假体模型进行模拟截骨和结构力学分析。

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