基于人工智能大数据的关节假体智能匹配与制备方法技术

本发明专利技术涉及人体关节假体匹配领域，具体涉及一种基于人工智能大数据的关节假体智能匹配与制备方法，实现了根据患者的关节影像学数据，自动与分类量产的关节假体进行匹配，极大地提高了匹配效率与匹配精度。技术方案包括：收集人体关节影像学数据，根据影像学数据构建人体关节三维图像，根据人体关节三维图像获取关节结构特征向量，根据特征向量对关节假体进行无监督聚类学习，并根据学习结果对关节假体进行分类量产；然后获取患者关节的影像学数据，并根据患者关节的影像学数据获取患者关节特征向量将患者关节特征向量与分类量产的关节假体进行匹配，匹配通过后选择对应关节假体。本发明专利技术适用于临床大规模人体关节假体高效匹配。匹配。匹配。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能大数据的关节假体智能匹配与制备方法


[0001]本专利技术涉及人体关节假体匹配领域，具体涉及一种基于人工智能大数据的关节假体智能匹配与制备方法。

技术介绍

[0002]关节置换是否成功不仅取决于医生实施的置换手术本身，而更重要地是取决于植入的人造关节假体材料属性、外部形状、结构形态和几何尺寸等机械设计参数在与股骨接触耦合中是否有利于其周围骨组织的生长和重建，人造关节假体固定部分是否能与骨形成稳定结合。目前在我国临床中使用的大部分人造关节假体是欧美公司根据欧美人种关节特征设计和制造的，国内针对中国人关节骨骼特征自行研制的人造假体品种少。长期以来，无论国内国外，置换术后的中远期效果常常不能令人满意，置入的人造关节假体出现无菌松动等并发症，特别是晚期松动率较高，导致人造关节假体植入失败并保持相当高的翻修率，有效使用期不长，这给病人肉体和精神造成极大痛苦，并增加其经济负担。如何更新关节假体设计制造原理和方法，如何提高患者关节假体匹配精确度，如何提高手术水平以获得关节假体在体的长期稳定性、延长其有效使用寿命是一直困扰着该领域工学和医学界人们的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于人工智能大数据的关节假体智能匹配与制备方法，其特征在于，包括：步骤1、收集人体关节影像学数据，根据影像学数据构建人体关节三维图像；步骤2、根据人体关节三维图像获取关节结构特征向量；步骤3、根据关节结构特征向量对关节假体进行无监督聚类学习，并根据学习结果对关节假体进行分类量产；步骤4、获取患者关节的影像学数据，并根据患者关节的影像学数据获取患者关节特征向量；步骤5、将患者关节特征向量与分类量产的关节假体进行匹配，匹配通过后选择对应关节假体。2.根据权利要求1所述的基于人工智能大数据的关节假体智能匹配与制备方法，其特征在于，步骤2中，通过三维软件测量或者通过特征提取模型提取获取关节结构特征向量。3.根据权利要求2所述的基于人工智能大数据的关节假体智能匹配与制备方法，其特征在于，通过特征提取模型获取关节结构特征向量的具体方法包括：对原始人体关节影像学数据进行预处理；然后对预处理后的人体关节影像学数据进行分割，得到不含背景的单独的人体关节三维图像；最后对单独的人体关节三维图像通过卷积神经网络分别进行特征点提取，并对所述特征点进行回归，得到关节结构特征向量。4.根据权利要求3所述的基于人工智能大数据的关节假体智能匹配与制备方法，其特征在于，进行特征点提取的具体方法包括：S1、将原三维图像预处理后拆分成多个patch，对每一块patch的位置信息进行编码，然后针对每一个子块进行3D向2D信息的CNN卷积，实现将3D子块图像向2D矩阵转化，其位置编码信息与对应位置的3D子块相同；S2、通过Linear Projection of Flattened Patches模块将2D信息进行压缩，转化为一维向量后叠加对应位置的编码信息输送到Transformer Encoder和Transformer Decoder中进行信息的编码和解码，得到特征点信息。5.根据权利要求3或4所述的基于人工智能大数据的关节假体智能匹配与制备方法，其特征在于，特征点提取的损失函数为：其中，H为单个样本中的特征点数量，X、Y和Z分别代表特征点的三个维度的坐标值，g为真实值，p为预测值。6.根据权利要求3所述的基于人工智能大数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪俊，田鹏，李铭，吴晓东，
申请(专利权)人：成都泽康智骨科技有限公司，
类型：发明
国别省市：