The invention belongs to the field of medical technology, and discloses a department of orthopedics fixation forming system and method, is provided with a LAN module is provided with: a processor; 3D model module; the first computing module; attitude positioning module; second calculation module; LAN module, send for processor information; the mobile terminal for display processor information. The invention realizes the remote monitoring of the internal fixation molding, so as to improve the level of medical care; the geometric relationship between implant and host bone from reverse engineering, to achieve a high degree of fit between the implant and the host bone, thereby reducing between fixture and host bone stress shielding; the two technology to solve the bone atrophy, bone even the complications from the source.
【技术实现步骤摘要】
一种骨科内固定物成型系统及方法
本专利技术属于临床医学
,尤其涉及一种骨科内固定物成型系统及方法。
技术介绍
骨科内固定技术已广泛应用于临床,杰出的骨科医生,往往不仅是技艺高超的“鲁班”,还是优秀的专利技术家。基于杆-螺丝钉、板-螺丝钉等结构解决了骨科植入物的固定、受力和耐久性等力学问题。依靠螺丝钉固定的骨科植入物,由于“螺丝钉与宿主骨破坏性的固定方式”、“工业化的棒、板、带、丝等结构无法与个性化的宿主骨表面契合”以及“植入物弹性模量与活体骨之间的差异”等原因,使得植入物固定后,宿主骨会出现“应力集中”和“应力遮挡”等力学现象,由此引起“骨萎缩”、“骨不连”等并发症发生。现有的骨科内固定物成型系统存在功能单一,无法实现远程控制,成型几率低。综上所述,现有技术存在的问题是:现有的骨科内固定物成型系统存在功能单一,无法实现远程控制,成型几率低。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题,本专利技术提供了一种骨科内固定物成型系统及方法。本专利技术是这样实现的,一种骨科内固定物成型系统,所述骨科内固定物成型系统包括:处理器,用于将建立的三维模型、第一计算模块和第五计算模块的计算结果以及姿态定位的结果进行处理,并经过局域网以无线的形式发给移动终端;所述局域网的无线传感器网络路由方法包括以下步骤:步骤一,无线传感器网络节点部署;无线传感器网络给定工作区域中包括1个源节点N,1个目的节点Sink和n个中间节点S1,S2,L,Si,L,Sn,每个中间节点有唯一的编号;其中,源节点N负责生成并发送数据,目的节点Sink负责接收从源节点N发送的数据,中间节点S1,S2,L,Si ...
【技术保护点】
一种骨科内固定物成型系统,其特征在于,所述骨科内固定物成型系统包括:处理器,用于将建立的三维模型、第一计算模块和第五计算模块的计算结果以及姿态定位的结果进行处理,并经过局域网以无线的形式发给移动终端;所述局域网的无线传感器网络路由方法包括以下步骤:步骤一,无线传感器网络节点部署;无线传感器网络给定工作区域中包括1个源节点N,1个目的节点Sink和n个中间节点S
【技术特征摘要】
1.一种骨科内固定物成型系统,其特征在于,所述骨科内固定物成型系统包括:处理器,用于将建立的三维模型、第一计算模块和第五计算模块的计算结果以及姿态定位的结果进行处理,并经过局域网以无线的形式发给移动终端;所述局域网的无线传感器网络路由方法包括以下步骤:步骤一,无线传感器网络节点部署;无线传感器网络给定工作区域中包括1个源节点N,1个目的节点Sink和n个中间节点S1,S2,L,Si,L,Sn,每个中间节点有唯一的编号;其中,源节点N负责生成并发送数据,目的节点Sink负责接收从源节点N发送的数据,中间节点S1,S2,L,Si,L,Sn负责将源节点N发送的数据传输到目的节点Sink;步骤二,生成数据,源节点N自动生成数据序列data={data1,data2,L,datai,L,data8},作为一次发送的原始数据,其中第i个数据项datai是28位二进制序列;步骤三,嵌入水印,给定水印序列w={w1,w2,L,wi,L,w8},其中wi是4位二进制序列;依次将wi添加到datai后,得到含水印数据序列wdata={wdata1,wdata2,L,wdatai,L,wdata8},作为一次发送的发送数据,其中第i个含水印数据项wdatai是32位二进制序列;步骤四,发送数据;步骤五,水印提取和检测;步骤六,修改节点安全度,在数据传输过程中,记录本次传输路径,即保存转发含水印数据序列wdata所经过的所有中间节点的节点编号,在步骤五中,如果目的节点Sink检测到取出的水印序列rw={rw1,rw2,L,rwi,L,rw8}与给定水印序列w={w1,w2,L,wi,L,w8}不一致,即数据在传输过程中被篡改,则将本次数据传输路径中所有节点的安全度降低为当前值的二分之一;所述无线传感器网络中的簇建立包括:(1)在每一轮中选举PN个簇头节点,其中P为优化簇头比例,也是加权概率;每一个节点由下面的概率门限来决定是否成为簇头节点:其中,r为当前的轮数,G为在最近轮中没有成为簇头的节点集合;每个节点都有机会轮流成为消耗能量较多的簇头节点;E0表示普通节点的初始能量,a1,a2,...,an分别表示n种特殊节点所占的比例,b1,b2,...,bn分别表示特殊节点初始能量超过普通节点初始能量的倍数;a1N,a2N,...,anN个特殊节点的初始能量分别为E0(1+b1),E0(1+b2),...,E0(1+bn),剩下的(1-a1-a2,...-an)N个普通节点的初始能量为E0(1+bn);多级异构网络总的初始能量为:N个传感器节点随机均匀分布在一个半径为A的圆形区域,sink节点位于区域中间,每一轮向簇头发送数据的过程中所耗的总能量为:其中,l为簇头数,Eelec表示运行传输电路或者接收电路时每比特数据所消耗的能量,EDA为簇头执行数据融合的代价,为簇头到sink节点的平均距离,为簇成员节点到簇头节点的平均距离,εampd4sink和为放大器消耗的能量:计算得到对Eround关于l求偏导,并令该偏导数为0,则最优的簇头数为:得到网络在每一轮消耗的能量总数Eround;同时,网络的初始总能量Etotal已知,Rtotal为网络生命周期的估计值,也可得到:Rtatal=Etotal/Eround;对这n+1种节点按照其初始能量取不同的加权概率Pi:(2)节点i在第r轮的当前能量Ei(r)来选取其簇头轮转周期...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。