一种数据驱动的人工肩关节假体疲劳寿命预测方法技术

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，具体涉及一种数据驱动的人工肩关节假体疲劳寿命预测方法，包括编写假体的静力学有限元参数化分析程序，得到静强度分析结果；搭建自动化仿真平台，调用参数化分析程序和疲劳性能计算软件，对假体进行疲劳寿命计算，得到疲劳计算结果；构建神经网络模型；使用疲劳计算结果通过人工智能机器学习算法对神经网络模型进行训练，得到预测模型；将待预测参数输入预测模型进行预测，得到预测结果，本发明专利技术通过参数化分析与自动仿真将有限元计算过程固化，形成一套标准流程。即使其他非专业人员，只需修改少量参数即可完成不同型号产品的计算，解决了现有的疲劳性能计算在有限元仿真时学习难度大的问题。计算在有限元仿真时学习难度大的问题。计算在有限元仿真时学习难度大的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种数据驱动的人工肩关节假体疲劳寿命预测方法


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种数据驱动的人工肩关节假体疲劳寿命预测方法。

技术介绍

[0002]骨骼是人体的重要组织，是支持人体各项活动的基础，而关节是连接骨骼的重要结构。我们在生活生产中，做各种灵活、精确的动作，这些都离不开关节的协调。如果关节系统受到侵损，使关节功能受损，严重影响患者的正常生活和生产。肩关节严重的伤病在临床上很常见，包括肱骨近端粉碎性骨折、晚期肩关节炎、肱骨头坏死、缺损、肩袖关节病等。这些疾病引起的肩关节疼痛和活动受限，给患者的生活带来影响。目前临床上常规的治疗效果不佳，应运而生的办法便是人工关节置换，人工关节置换术是通过手术用一个与原关节功能近似的人工关节来替代受到侵损的生理关节，使关节功能全部恢复或部分恢复。肩关节置换是一种有效手段，对缓解肩关节疼痛、改善关节功能发挥着重要的作用。
[0003]由于肩关节是人体内活动范围最大、结构最复杂的关节，肩关节置换术较为复杂，对假体的生物力学行为有特殊要求。研究肩关节生物力学常用的方法有标本实验、活体实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据驱动的人工肩关节假体疲劳寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：编写适用于不同型号参数假体的静力学参数化分析程序，得到静强度有限元计算结果；基于所述静强度有限元计算结果对所述假体进行疲劳性能计算，得到疲劳计算结果；构建神经网络模型；使用所述疲劳计算结果通过人工智能机器学习算法对所述神经网络模型进行训练和验证，得到预测模型；将待预测参数输入所述预测模型进行预测，得到预测结果。2.如权利要求1所述的数据驱动的人工肩关节假体疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述编写适用于不同型号参数假体的静力学参数化分析程序，得到静强度有限元计算结果的具体方式为：建立参数化三维模型；编程对假体的材料属性、分析类型、部件相互作用和边界条件，完成参数化分析程序；运行所述参数化分析程序计算得到静强度有限元计算结果。3.如权利要求2所述的数据驱动的人工肩关节假体疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述基于所述静强度有限元计算结果对所述假体进行疲...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢海琼，韦凯，曾景华，王森，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：