【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学三维分割与建模，尤其涉及一种人工肩关节假体设计系统及方法。
技术介绍
1、肩关节由肱骨头和关节盂组成，是人体所有关节中活动量最大，最为精细的一个关节，这也使其成为最容易出现问题的关节。特别是当遇到难以修补的巨大肩袖撕裂、肱骨头粉碎性骨折、肱骨头坏死等问题时，肩关节置换手术可以作为患者们的最后选择。关节置换手术作为治疗类风湿性关节炎等骨关节疾病的重要方法，可以有效解决关节的疼痛、骨位畸形、活动角度受限等问题。目前，广为流传的是反式肩关节置换手术，与传统的肩关节置换手术只是将肱骨头换掉，保留关节盂不同，反式肩关节置换，将肱骨头安装在关节盂的位置，将关节盂安装在肱骨头的近端。这样做的好处是可以使患者肩部的活动范围更大，关节也更稳定，这对患者术后的回归正常生活来说也更为有利。
2、然而，其人工关节置换手术方法依旧依赖于术者的手术工具、手术经验以及与患者的沟通效果，容易出现关节假体安放不准确等问题。以及人工肩关节毕竟采用的是人造材料，与人体自身的软骨组织材料不同，两者长久在一起摩擦后有可能产生疼痛，或是出现一些关节不稳定、假体移位、磨损、功能受限之类的情况。
3、因此，本领域的技术人员致力于开发一种人工肩关节假体设计系统及方法。
技术实现思路
1、有鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术所要解决的技术问题是如何减少临床医学影像中的噪声干扰，获得精确度更高的器官组织分割效果指导改善人工肩关节假体，辅助人工肩关节置换手术。
2、专利技术人经研究发
3、但是，对于临床医学影像中普遍存在噪声，如ct低剂量灌注噪声，会导致其软组织分辨能力较差、mr莱斯噪声以及普遍存在的高斯噪声会干扰数据信息准确度；另外噪声会干扰到各种组织的拓扑结构以及边缘检测，使得深度神经网络模型提取出错误的特征；而人工标注的数据量少也会影响模型的训练，不利于参数收敛，从而降低模型的分割准确性与鲁棒性。肩关节骨骼和肌肉的三维重建需要高质量的薄层切片图像，经过广泛的肌肉骨骼分辨训练的专家对每个患者肩关节进行超过5-6个小时的手工标注任务。由于这些原因，经过标注的肩关节骨骼和肌肉分割的数据十分不易得。
4、专利技术人利用图像处理技术对医学图像进行噪点去除和边缘优化，用基于深度学习的三维分割方法对围绕肩关节的三块骨骼（肩胛骨、肱骨、锁骨）以及四块肌肉（肩胛上肌、三角肌、冈上肌、冈下肌）进行三维分割，对患者医学ct/mri数据中该七个器官的三维建模，更好地实现该患者的人工肩关节定制。同时为了解决由于医学数据不易得且质量参差不齐，其标注更加需要专业医生耗费大量时间进行处理，造成训练数据稀少的问题。专利技术人使用二维数据结合三维数据进行深度学习的方法，同时从三维数据进行训练，并从二维信息中提取特征对模型进行补充，可以获得精确度更高的器官组织分割效果，并利用更准确的器官组织分割结果进行三维建模，指导改善人工肩关节假体，从而辅助肩关节假体手术。
5、本专利技术的一个实施例中，提供了一种人工肩关节假体设计系统，包括：
6、影像增强模块，对原始肩关节三维ct/mri影像数据进行优化处理，得到增强后的肩关节三维ct/mri数据；
7、二维分割模块，对三个视角的肩关节二维ct/mri影像数据进行器官组织分割和融合，得到初步的三维分割效果；
8、三维分割模块，利用三维分割网络，对增强后的肩关节三维ct/mri影像数据进行分割和建模，生成立体的模拟三维效果，结合初步的三维分割效果，得到精准的三维分割效果；
9、排除假阳性模块，去除不相关的假阳性，提升分割性能；
10、影像增强模块与二维分割模块、三维分割模块分别通信连接，三维分割模块与排除假阳性模块通信连接。
11、可选地，在上述实施例中的人工肩关节假体设计系统中，影像增强模块包括：
12、三维数据分解子模块，把原始肩关节三维ct/mri影像数据沿横截面拍摄顺序分解为肩关节二维ct/mri影像数据；
13、噪点特征提取子模块，提取肩关节二维ct/mri影像数据中不同类型与尺度的噪点特征，得到噪点特征图；
14、图像去噪子模块，将不同类型的噪点特征进行融合，由肩关节二维ct/mri影像数据与噪点特征图逐像素相减得到混合图像，通过自适应卷积滤波对混合图像进行降采样滤波，得到去噪后的二维图像；
15、区域增强子模块，通过导向滤波对去噪后的二维图像进行边缘增强和区域平滑，得到增强后的二维图像；
16、二维数据合成子模块，把增强后的二维图像沿横截面拍摄顺序重新拼叠，得到增强后的肩关节三维ct/mri影像数据。
17、可选地，在上述任一实施例中的人工肩关节假体设计系统中，二维分割模块包括：
18、三视角切片子模块，沿横截面、正视面和侧视面三个视角对增强后的肩关节三维ct/mri影像数据进行切片，把增强后的肩关节三维ct/mri影像数据转为三视角的肩关节二维ct/mri影像数据；
19、二维医学分割子模块，包括三个二维分割网络，利用二维分割网络分别对三视角的肩关节二维ct/mri影像数据进行器官组织分割。
20、进一步地，在上述实施例中的人工肩关节假体设计系统中，二维医学分割子模块采用基于transformer的u型编码器-解码器网络。
21、进一步地，在上述实施例中的人工肩关节假体设计系统中，二维医学分割子模块分割的二维标签包括肩胛骨二维标签、肱骨二维标签、锁骨二维标签、肩胛上肌二维标签、三角肌二维标签、冈上肌二维标签、冈下肌二维标签，二维分割生成的结果为三视角的二维面罩区域，即分割出的区域，并对三个视角的二维分割效果进行融合，得到初步的三维分割效果。
22、可选地，在上述任一实施例中的人工肩关节假体设计系统中，二维分割模块扩充训练数据量，将肩关节二维ct/mri影像数据引入分割网络，减小三维医学数据不足带来的不利影响。
23、可选地，在上述任一实施例中的人工肩关节假体设计系统中，三维分割网络采用基于transformer的u型编码器-解码器网络。
24、进一步地，在上述实施例中的人工肩关节假体设计系统中，三维分割网络使用swin-unetr。
25、进一步地，在上述实施例中的人工肩关节假体设计系统中，三维分割网络本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种人工肩关节假体设计系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述人工肩关节假体设计系统，其特征在于，所述影像增强模块包括：
3.如权利要求2所述的人工肩关节假体设计系统，其特征在于，所述二维分割模块包括：
4.如权利要求3所述的人工肩关节假体设计系统，其特征在于，所述二维医学分割子模块采用基于Transformer的U型编码器-解码器网络。
5.如权利要求3所述的人工肩关节假体设计系统，其特征在于，所述二维医学分割子模块分割的二维标签包括肩胛骨二维标签、肱骨二维标签、锁骨二维标签、肩胛上肌二维标签、三角肌二维标签、冈上肌二维标签、冈下肌二维标签，二维分割生成的结果为三视角的二维面罩区域，即分割出的区域，并对三个视角的二维分割效果进行融合，得到初步的三维分割效果。
6.如权利要求1所述的人工肩关节假体设计系统，其特征在于，所述三维分割网络把所述增强后的肩关节三维CT/MRI影像数据分割，然后对分割效果进行建模，得到对应的三维标签，生成对分割后的三维标签所标注区域的模拟三维效果。
7.如权利要求6所述的人
8.一种人工肩关节假体设计方法，使用如权利要求1-6任一所述的人工肩关节假体设计系统，其特征在于，包括如下步骤：
9.如权利要求8所述的人工肩关节假体设计方法，其特征在于，所述步骤S100包括：
10.如权利要求9的人工肩关节假体设计方法，其特征在于，所述步骤S500包括：
...【技术特征摘要】
1.一种人工肩关节假体设计系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述人工肩关节假体设计系统，其特征在于，所述影像增强模块包括：
3.如权利要求2所述的人工肩关节假体设计系统，其特征在于，所述二维分割模块包括：
4.如权利要求3所述的人工肩关节假体设计系统，其特征在于，所述二维医学分割子模块采用基于transformer的u型编码器-解码器网络。
5.如权利要求3所述的人工肩关节假体设计系统，其特征在于，所述二维医学分割子模块分割的二维标签包括肩胛骨二维标签、肱骨二维标签、锁骨二维标签、肩胛上肌二维标签、三角肌二维标签、冈上肌二维标签、冈下肌二维标签，二维分割生成的结果为三视角的二维面罩区域，即分割出的区域，并对三个视角的二维分割效果进行融合，得到初步的三维分割效果。
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【专利技术属性】
技术研发人员：谢睿，王成光，杨根科，褚健，
申请(专利权)人：上海交通大学宁波人工智能研究院，
类型：发明
国别省市：
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