【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及重建3d打印軌跡控制方法，具體的說是一種骨關節面重建3d打印軌跡控制方法。
技術介紹
1、在分析現有的骨關節面重建3d打印軌跡控制方法時，如中國專利技術專利號2016103730876所述的技術，可以看到它具有許多優點，例如利用患者肢體的ct/mri斷層影像數據進行三維重建，使用逆向工程技術和計算機三維空間配準技術精確獲取術前缺損區域形態，以及個性化植入體的高度匹配和通過3d打印直接成型等。然而，盡管這些技術在很多方面已經相當成熟，但仍存在一些潛在的缺陷和限制：首先，關于數據獲取和處理的準確性，盡管ct/mri提供了可靠的數據源，但這些醫學影像數據需要經過復雜的處理才能轉換為適用于3d打印的模型。這一過程涉及到大量的數據解析、濾波和轉換步驟，每一步都會引入誤差。例如，影像數據的分辨率、對比度以及患者在掃描過程中的微小移動都會影響最終模型的精確度。此外，醫學影像數據通常需要專業的放射科醫生和工程師進行解讀和處理，這不僅增加了時間成本，還可能因專業人員的主觀判斷而導致差異。其次，盡管逆向工程和計算機三維空間配準技術可以提高修復植入體的設計精度，但這些技術往往依賴于高級軟件和硬件支持。這意味著高昂的技術設備投入和運行成本，特別是在資源有限的基層醫療機構，這種技術的應用可能會受到限制。
2、再次，個性化植入體設計雖然可以提供極高的解剖匹配度，但高度個性化的設計也意味著每一個植入體都需要獨立的設計和打印流程，這在生產效率上是一個不小的挑戰。每個患者的植入體設計都需要單獨進行，不僅時間成本高，而且難以實現批量生產的
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種骨關節面重建3d打印軌跡控制方法，從而解決
技術介紹
中所指出的部分弊端和不足。
2、本專利技術解決其上述的技術問題所采用以下的技術方案：首先使用基于深度學習的算法對通過醫學成像技術獲取的骨關節三維模型中的傷損進行識別和分類，根據傷損類型和嚴重程度生成修復路徑；
3、其中，所述的基于深度學習的算法包括卷積神經網絡cnn架構，從通過包括x光、ct、mri的多模態醫學成像數據融合生成的三維模型中識別并分類包括裂紋、斷裂、碎片的不同類型的骨關節傷損，并評估傷損的類型和嚴重程度；
4、根據所述傷損的類型和嚴重程度，利用圖像處理和計算幾何技術設計3d打印軌跡，采用動態規劃方法優化修復路徑，同時控制結構的機械強度和生物兼容性均衡性；
5、然后利用仿生算法對3d打印路徑進行優化，以模擬骨骼自然生長路徑，通過設計基于遺傳算法的路徑優化模型，在3d打印過程中實時調整打印頭速度和移動軌跡，控制優化材料沉積；
6、最后，開發智能算法根據骨關節承受力和生物兼容性要求選擇打印材料和參數，并通過建立包含多種生物兼容材料及其屬性的數據庫，根據修復要求推薦最佳材料和打印參數，以控制打印過程中的精確性和修復質量。
7、進一步地，所述深度卷積網絡cnn架構，通過函數表達式：
8、
9、來處理三維體數據并優化打印路徑；其中x,y,z表示三維坐標點，在這個坐標點上的材料沉積密度由f(x,y,z)函數控制，其中t為積分變量，σ代表正態分布的標準差；
10、接著采用算法將傷損分類信息轉換為3d打印指令，算法定義為：
11、
12、將醫學成像中的傷損信息轉換為打印指令，其中t表示傷損的嚴重程度，s代表傷損面積，g(t,s)函數中積分表達在給定傷損嚴重程度下，傷損區域內能量分布的變化；
13、最后引入實時路徑優化系統，根據從三維模型中識別出的傷損特征動態調整3d打印參數，通過公式：
14、
15、其中p和q代表調整因子，與打印速度和材料流量相關，r表示調整的層級數，h(p,q,r)公式中的求和和對數部分計算每個層級上調整的累積效果。
16、進一步地，所述設計3d打印軌跡過程如下：
17、s1、首先使用基于深度學習的圖像分割技術提取傷損區域輪廓，并通過特征提取技術識別傷損類型，其中圖像分割與特征提取結合的復合函數定義為：
18、
19、用于從三維圖像數據中提取特征并生成適用于3d打印的模型，其中x,y,z代表圖像數據中的空間坐標，是sigmoid函數，用于增強特征提取的敏感性，θ是閾值參數，通過調整θ來優化特征提取的靈敏度；
20、s2、接著，采用參數化三維重建技術，通過函數：
21、
22、其中v,u,t代表模型中的控制參數和變量，公式g(v,u,t)通過高斯函數和正弦函數sin(πut)的組合，為不同類型和程度的傷損提供動態的幾何調整；
23、s3、進一步，應用動態規劃算法優化打印路徑，通過積分公式：
24、
25、計算最優沉積路徑，其中p和q代表影響打印軌跡的因素，分別為打印速度和材料流量，公式h(p,q)內的部分表示打印過程中材料沉積的變化和分布；
26、s4、最后，進行機械強度與生物兼容性的仿真測試，應用公式：
27、
28、來預測機械強度和生物兼容性，其中x表示材料特性，公式k(x)中的是調節因子，根據材料的特性調整整體的強度模型。
29、進一步地，所述利用仿生算法對3d打印路徑進行優化方法包括：
30、首先使用仿生算法模擬人體骨骼自然生長機制，生成自然且符合生物力學的3d打印路徑；
31、然后采用基于遺傳算法的路徑優化模型適應骨關節復雜形狀和不規則表面；
32、根據打印過程中監測到的材料沉積情況和層間粘合質量，實時調整打印參數系統；
33、最后采用控制材料沉積過程的技術，集成針對骨科材料特性的流變學模型，優化骨科應用的材料沉積策略。
34、5.根據權利要求4所述的一種骨關節面重建3d打印軌跡控制方法，其特征在于所述使用仿生算法模擬人體骨骼自然生長機制：
35、s1、首先采用基于仿生算法的打印路徑生成模塊，通過復合泛本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種骨關節面重建3D打印軌跡控制方法，其特征在于包括以下步驟：首先使用基于深度學習的算法對通過醫學成像技術獲取的骨關節三維模型中的傷損進行識別和分類，根據傷損類型和嚴重程度生成修復路徑；
2.根據權利要求1所述的一種骨關節面重建3D打印軌跡控制方法，其特征在于所述深度卷積網絡CNN架構，通過函數表達式：
3.根據權利要求1所述的一種骨關節面重建3D打印軌跡控制方法，其特征在于所述設計3D打印軌跡過程如下：
4.根據權利要求1所述的一種骨關節面重建3D打印軌跡控制方法，其特征在于所述利用仿生算法對3D打印路徑進行優化方法包括：
5.根據權利要求4所述的一種骨關節面重建3D打印軌跡控制方法，其特征在于所述使用仿生算法模擬人體骨骼自然生長機制：
6.根據權利要求4所述的一種骨關節面重建3D打印軌跡控制方法，其特征在于所述基于遺傳算法的路徑優化模型，通過仿生模擬和數學建模公式動態優化3D打印路徑：
7.根據權利要求4所述的一種骨關節面重建3D打印軌跡控制方法，其特征在于所述實時調整打印參數系統：
8.
9.根據權利要求1所述的一種骨關節面重建3D打印軌跡控制方法，其特征在于所述控制打印過程中的精確性和修復質量，實現方法包括：首先，利用數據分析和機器學習算法來優化3D打印路徑，通過函數處理從醫學影像獲取的骨結構數據：
...【技術特征摘要】
1.一種骨關節面重建3d打印軌跡控制方法，其特征在于包括以下步驟：首先使用基于深度學習的算法對通過醫學成像技術獲取的骨關節三維模型中的傷損進行識別和分類，根據傷損類型和嚴重程度生成修復路徑；
2.根據權利要求1所述的一種骨關節面重建3d打印軌跡控制方法，其特征在于所述深度卷積網絡cnn架構，通過函數表達式：
3.根據權利要求1所述的一種骨關節面重建3d打印軌跡控制方法，其特征在于所述設計3d打印軌跡過程如下：
4.根據權利要求1所述的一種骨關節面重建3d打印軌跡控制方法，其特征在于所述利用仿生算法對3d打印路徑進行優化方法包括：
5.根據權利要求4所述的一種骨關節面重建3d打印軌跡控制方法，其特征在于所述...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張保龍，
申請(專利權)人：鄭州人民醫院鄭州人民醫院醫療管理中心，
類型：發明
國別省市：
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