实验验证用股骨柄假体样件的加工

金属在CT图像上会产生伪影,在需要分析人工髋关节股骨柄假体样件与相应股骨腔匹配情况实验中,股骨柄假体样件不能采用金属材料。由于光敏树脂成形后具有一定硬度,光敏树脂材料的股骨柄假体样件能够植入相应股骨腔而不会发生变形。此外,树脂材料样件加工方便,加工成本较低。提出采用光敏树脂作为实验验证用股骨柄假体样件材料,并介绍了采用SLA快速成型方法加工股骨柄假体样件的方法。实验中,光敏树脂材料的股骨柄假体样件被植入股骨腔中并拍摄了CT图像。CT图像中光敏树脂材料股骨柄假体样件与股骨松质骨之间分界明显,采用边缘检测方法很容易从CT图像中检测出股骨柄假体样件轮廓曲线。这使股骨柄假体样件与相应股骨腔之间的匹配程度得以定量分析。上述结果表明,采用光敏树脂作为股骨柄假体样件材料来分析股骨柄假体样件与股骨腔的匹配程度切实可行,较好地解决了金属股骨柄假体样件不能用来分析在股骨腔中的匹配程度问题。     

基于CT重建和机器人磨削的个性化假体CAD/CAM方法

人体髋关节髓腔具有个性化的S型形状,现有标准型的直柄股骨假体与病人髓腔形成三点接触,降低了股骨假体与病人髓腔的匹配度。利用猪腿骨的CT数据重建其髓腔的三维模型,将该三维模型作为假体设计模型导入机器人仿真软件进行编程和磨削仿真,并生成机器人磨削程序,利用机器人磨削程序将该假体模型复制到铜棒上。将加工好的假体与猪腿骨髓腔匹配,通过X射线图检测两者匹配情况,利用截取的骨断面测量假体与髓腔断面间的尺寸误差,验证个性化假体设计方法以及机器人磨削个性化假体的可行性。实验结果表明,假体与髓腔完成匹配后,90.84%匹配区域的假体与髓腔的间隙小于1mm。     

集成机器人磨削的定制式假体制作方法研究

影响非骨水泥假体长期稳定的因素是无菌松动,微动和应力遮蔽通过破坏假体近端的骨整合导致假体的无菌松动,而微动和应力遮蔽与假体的力传递相关。定制式假体的设计模型来源于病人股骨的CT数据,它建立了有限元模型与手术模型的一致性,通过有限元模型上的力传递分析,优化假体的设计和假体与髓腔的匹配,控制手术后假体上的力传递,避免假体近端大的微动和应力遮蔽而破坏假体在髓腔中的初期稳定性,促进假体近端的骨整合。针对定制式假体,发展一种新型的集成技术,形成定制式假体设计、有限元分析和制造一体化,特别是采用CAD/CAM/Robot集成技术加工定制式假体,在建立CAM软件空间各单元与机器人工作空间对应各单元一致性基础上,提高了假体的制造精度。仿真和实验结果表明,有限元分析方法可以控制假体上的力传递,机器人磨削柄体的误差小于0.9mm。     

CT图像表面重建技术中的边缘轮廓提取方法

论述了 CT图像表面重建技术中的边缘轮廓提取方法。采用该方法 ,得到了 CT图像的截面数据 ,进而利用CAD软件实现了 CT图像表面的三维重建。最后给出了儿童股骨三维表面重建的实例     

基于网格模型的空腔建模算法

提出了一个基于网格模型的空腔建模算法,目的是实现骨髓腔的精确建模。算法基于先离散后重建的思想,从三维网格模型的离散点云数据中搜索空腔边界环,根据空腔边界环进行三角划分得到最终的三维空腔模型。改进了判断内、外边界环的关系的射线法,并提出基于分层的三维点集空间直接三角划分算法,最后以股骨骨髓腔和牙髓腔的建模为例,验证了该算法的有效性和稳定性。     

基于网格模型的空腔建模算法

提出了一个基于网格模型的空腔建模算法,目的是实现骨髓腔的精确建模.算法基于先离散后重建的思想,从三维网格模型的离散点云数据中搜索空腔边界环,根据空腔边界环进行三角划分得到最终的三维空腔模型.改进了判断内、外边界环的关系的射线法,并提出基于分层的三维点集空间直接三角划分算法,最后以股骨骨髓腔和牙髓腔的建模为例,验证了该算法的有效性和稳定性.     

定制髋关节假体数字化设计与制造技术研究

针对人体的髋关节具有个性化特征以及传统假体与股骨匹配后力传递不稳定等问题,对人体髋关节假体数字化设计、有限元力传递分析、基于机器人磨削的数字化加工进行了研究,提出了在设计、仿真和加工过程中将髋关节假体模型统一的方法,实现了定制式假体数字化设计、有限元力传递的分析和机器人磨削加工的一体化,初步建立了髋关节假体的数字化设计与制造、产品生命周期的服务模型,为数字化设计与制造技术在髋关节假体等骨科植入物中的应用建立了基础。实验结果表明:采用机器人数字化磨削加工定制式假体,保持机器人软件空间与实际工作空间一致,可以有效提高假体的制造精度,实现假体与股骨髓腔的最优匹配。     

基于深度学习的单视图重建参数化CAD模型方法

基于图像的三维重建是逆向工程的一个重要研究领域。现有的基于图像的三维重建方法的重建结果基本为点云、体素和网格。该文基于深度学习提出一种单视图重建三维参数化模型的方法。该方法分为2个阶段：第1阶段将RGB图像输入BSP-Net神经网络模型将图像中的物体重建成点云;第2阶段使用Point Net++和DeepCAD神经网络模型实现点云到参数化模型的重建,其中PointNet++提取点云形状特征并编码成形状特征向量,随后将该向量通过DeepCAD解码成CAD命令序列。最后使用PythonOCC库将CAD命令序列转换成参数化模型。实验结果表明,该方法能够实现图像到参数化模型的快速重建,并且鲁棒性较好。对点云重建参数化模型的神经网络模型性能研究,确定该模型的最佳参数组合。此外,在公开的CAD数据集上实验结果表明,第2阶段的神经网络模型能够准确的重建三维参数化模型。     

基于体压数据映射的定制坐垫接触面设计方法

贴合人体臀部轮廓的定制坐垫能够提高舒适性,定制坐垫接触面的体压映射设计方法简便且高效,但合理的体压映射函数难以确定。针对聚氨酯泡沫坐垫,提出了一种结合人体臀部-坐垫模型仿真结果确定体压映射函数的定制坐垫接触面体压映射设计方法(Simulated pressure and deformation mapping method,SPDM),建立人体臀部-坐垫有限元模型,结合实验者体型参数和泡沫材料特性曲线对人体臀部-坐垫模型进行适应性调整,拟合坐垫上表面压力与变形量仿真结果得到体压映射函数,利用体压映射函数对实测体压数据进行映射得到接触面凹陷量点云数据,在三维软件中完成定制坐垫接触面曲面重构。以两个不同体型(95和50百分位)的实验者为例,采用SPDM方法进行定制坐垫接触面设计,并与材料特性曲线映射方法(Tested material characteristic mapping method,TMCM)设计的定制坐垫接触面进行对比,曲面光顺性和体压分布指标比较结果表明SPDM方法设计的定制坐垫接触面具有更好的光顺性,能更好地贴合人体臀部,有效改善了坐垫体压分布。     

深度卷积神经网络图像超分辨率重建方法研究

本文为了解决现有算法重建超分辨率算法,所需较长训练时间的问题,提出一种更加高效的深度卷积神经网络图像超分辨率重建方法。该方法可以在保证每层卷积层、非线性层基础上,包含20层卷积神经网络,每层级联构建神经网络结构,通过运用此方法于低分辨率图像中,可以提取图像特征,利用此算法残差学习获取高频信息,LIR结合预测高频信息即可重建高频率图像。训练中利用裁剪梯度避免爆破,保证训练平稳与图像重建的高效性。该方法经仿真表明较原始方法图像处理性能明显提升,有效改善主观视觉体验,获取的低分辨率图像重建后PSNR值最大可提升0.19,各客观评价指标也明显提升,证明该方法的有效性。     

髋关节翻修中不同假体柄长对股骨的力学影响

针对髋关节翻修中使用的股骨柄长度进行再设计,从横向和纵向两个角度探讨不同柄种、不同柄长的人工假体在术后的力学表现。利用CT影像数据重建髋关节模型,在专业医师指导下完成模拟手术装配。随后,借助有限元的分析方法,在计算机中仿真模拟手术结果。最后对计算结果进行评价分析,一方面为髋关节翻修的假体选择提供帮助;另一方面从工程力学的角度对人工假体的设计方向提出相应的建议和指导。     

运用快速成型技术的人工骨骼实体模型重建

将快速成型技术运用于骨骼实体模型的三维重建研究中,以人体下肢股骨近端为例,通过对原始CT图像数据进行阈值分割,提取股骨近端轮廓曲线,拟合成数字模型.利用快速成型机可以将股骨近端的数字模型实体化,得到与实际骨骼拟合程度较高的实体模型.     

胞元模型在骨组织建模中的应用及评价

针对去软组织骨生物力学建模问题,采用有限元仿真手段通过股骨CT体数据集三维几何重建、网格划分、股骨表观密度计算、有限元单元横观各项同性力学模型建立、力学参数确定等几个步骤实现对股骨的力学建模和解算。其中,最关键的工作是力学参数确定,尤其是弹性模量和表观密度关系式的建立。依据胞元理论建立了弹性模量和表观密度的分段函数关系,最终获得股骨力学模型并通过仿真计算得到载荷-轴向应变和载荷-横向应变数据。同时,也基于弹性模量和表观密度经验关系式建立力学模型并进行分析计算提取仿真结果,通过实施生物力学试验提取试验结果,将两种仿真结果与试验结果对比得出:同一块猪股骨,在相同力学环境下,胞元理论力学模型与试验结果轴向应变误差为25.92,横向应变误差为10.04,两种误差均小于经验公式力学模型仿真结果误差,因此,胞元理论力学模型在股骨建模中表现出模型更精确、适用范围更广泛的优势。     

融合通用形变模型信息的面部三维重建

基于图像对的立体重建是用于获取人脸三维信息的通用方法,但根据图像数据和重建算法所得到的三维重建结果存在各种误差,本文对通用形变模型进行改进并与三维立体重建融合以得到更精确的重建结果。首先使用Max-Margin对象检测算法来获取面部边界框,其中回归树集合法能直接从像素强度的稀疏子集识别面部特征点。然后通过PCA颜色模型生成形状和颜色的三维面部统计模型,利用ISOMAP算法将三维网格转换为二维表面并提取纹理信息,得到面部模型。最后在源网格上进行两步非刚性表面配准的变形过程:先通过对源网格进行二次采样来选择少量网格点来表示源的全局变化,并选取径向基函数(RBF)进行非刚性全局变形;再对源顶点进行Procrustes分析获得非刚性变换,再通过加权方案来进行k-近邻变换,得到平滑的局部变形。将单图像重建的面部模型,立体重建的面部模型和本文的面部变形模型与高质量扫描云图进行对齐比较,得到面部变形模型的3个RMS值分别为2.795 2,2.102 8和2.153 4,相比于其他模型,面部变形模型更接近高质量扫描云图,即与原图像一致性更高,误差更小。面部变形模型的定性和定量分析表明,立体重建与人脸一般形状信息的组合在几何信息的表达上优于基于通用模型的单个图像重建以及未考虑通用模型的立体重建。     

基于单数码相机的三维曲线结构摄影测量

提出一个三维测量与模型重建的新方法。该方法通过对被测物体的特征线和进行模型重建所需要的模型表面的某些控制线进行标记,使其在颜色亮度上明显区别于被测物体本身的颜色,以利于图像识别;然后以一个数码相机为主要工具,以自由拍摄方式获得被测物体的多帧图像,在精确计算各次拍摄时的相机位置与姿态的基础上,通过对标识曲线的提取和不同图像中同名曲线的优化匹配,获取特征线和控制线的三维信息,进而重建被测物体的三维数字化模型。该方法具有测量硬件简单、测量方式灵活、测量范围不受限制、各角度测量数据自动拼合等优势,在逆向工程、产品质量检测等领域有广泛的应用前景。     

MIT中反投影矩阵的计算与数据处理方法

反投影算法是磁感应断层成像技术(MIT)中一种有效的图像重建算法.该算法中反投影矩阵的计算与检测数据的处理是提高重建图像质量的关键.依据磁感应断层像原理,提出了一种有效的MIT反投影矩阵计算方法和检测数据的处理方法.在所建立的仿真模型和实际模型基础上,分别运用该方法进行了图像重建实验与分析.实验结果表明,该方法应用在反投影算法中可以实现MIT图像重建.重建图像能准确反映成像区域内部电导率变化,具有较高分辨率,扰动目标定位准确,形状信息清晰可见.进而验证了该方法的可靠性和有效性.     

混合高斯/泊松最大似然函数下的CBCT图像重建

如何在复杂噪声条件下提升锥形束计算机断层扫描成像(Cone Beam Computed Tomography,CBCT)图像重建质量,对于CBCT系统而言是非常重要的。本文提出了一种混合高斯/泊松最大似然函数下的CBCT图像重建方法。首先研究了适宜于描述混合高斯/泊松噪声环境下的CBCT图像重建模型,它包含一个基于混合高斯/泊松最大似然函数的保真项和一个基于三维全变分正则化方法的约束项。保真项用于约束在混合噪声模型下重建结果与观测值尽可能的相近,约束项用于噪声去除并要求尽可能较好地保留图像的边缘与细节信息。进一步通过可分离近似方法和扩展拉格朗日方法对上述模型进行求解。最后通过仿真数据和真实数据对算法的有效性进行了验证,实验结果表明:仿真结果相对于其他方法而言,PSNR最高可以提升2.1 dB;从主观视觉而言,本文方法在噪声环境下具有较好的图像重建质量。因此,本文方法可以被广泛应用于各种低剂量条件下的CBCT图像重建中。     

基于CT图像的人体股骨逆向工程研究

股骨作为人体重要的组成骨骼有着重要的研究价值,应用逆向工程原理,通过阈值方法对采集于活人的股骨CT图像数据进行选取和边界识别,建立股骨不同扫描层的边界曲线并最终拟合成人体股骨模型.对该模型选取光滑系数进行后处理,得到较理想的三维模型,可以将模型导入后续有限元分析软件进行分析.     

基于激光扫描的密集泡状流三维重建与优化

为测量密集气液泡状流的流动形态及参数,建立了基于激光扫描的三维可视化测量系统。采用片状激光结合旋转正多边形棱镜实现对流场的光学扫描,高速摄像机采集扫描切片图像,首先对图像进行预处理。针对扫描成像中产生的切片重复曝光问题,提出二阶微分平均卷积优化算法,该方法不仅可以有效提取多切片图像中重复曝光的特征点,而且可以去除冗余及噪声信息。实验结果表明,针对分散相遮挡的密集泡状流,基于激光扫描可完整重建其三维结构,二阶微分优化算法可以有效降低重建畸变影响,重建后体积含气率的相对误差优于6%。激光扫描方法非侵入、重建精度高,具有传统方法不可比拟的优势。     

动态电容层析成像图像重建算法

提出了融合ECT测量信息和被测对象动态演化信息的新型图像重建模型;基于Tikhonov正则化方法,建立一个同时考虑了ECT测量信息、被测对象动态演化信息、时间与空间约束的新型图像重建目标泛涵,将图像重建问题转化为最优化问题;提出了集成分裂Bregman迭代法优势的新型算法求解该目标泛涵。数值仿真结果表明,所提出的图像重建算法其图像重建质量均优于OIOR算法、STR算法及PLI算法;同时由于所提出的图像重建算法同时考虑了测量数据和重建模型的不精确性,其抵抗测量噪声的能力得以提高。