【技術實現步驟摘要】
本申請涉及輔助骨外科手術領域，特別是設計一種醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法及其應用。
技術介紹
1、在骨外科手術中，醫用骨擺鋸是外科醫生常用的手術工具，主要用于截骨。該工具的鋸片在電源啟動后圍繞軸心產生強烈的擺動。然而，在手術過程中，冷卻液與切割產生的切屑會遮擋外科醫生的視野，使其難以清晰觀察切割區域。因此，外科醫生主要依賴于聽取刀具與骨組織接觸時產生的聲音，以及手部感受到的振動來判斷切割情況。例如，當切割順利進行時，振動的頻率、強度和節奏變化會相對較小；而當切割到密度不同的骨骼組織時，如皮質骨與松質骨，其振動節奏的變化會顯著增加。
2、這種方法依賴于醫生的主觀判斷，然而每位醫生感知振動的能力存在差異。有些醫生能敏銳捕捉細微的變化，而另一些則可能會忽視這些信息。因此，對于缺乏經驗的外科醫生而言，通過振動判斷切割狀態的準確性往往較低。例如，在全膝關節置換手術中，如果使用骨擺鋸時出現過度穿透的情況，可能會意外切割到小腿頸動脈，帶來嚴重的手術風險。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是為了克服現有技術中的不足，解決人工依賴手部感知振動進行切割狀態辨識所帶來的不準確問題，提供一種醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法及應用。
2、本專利技術的目的是通過以下技術方案實現的：
3、一種醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法，包括：
4、s1.準備人工松質骨作為實驗材料；
5、s2.對切割狀態進行分類；分
6、s3.設定加速度信號的采樣頻率為4000hz，每64ms為一個采樣幀，經過特征提取得到十五維特征；包括一維頻域特征、五維小波特征和九維時域特征；
7、s4.依據特征提取得到的十五維特征，將切割過程中的加速度信號手動劃分到步驟s2中定義的五個切割狀態，按不同特征變化標記各狀態的開始和結束點；
8、s5.建立分類模型；使用支持向量機svm分類模型，采用多項式核函數。
9、進一步的，步驟s1中所述人工松質骨的實驗材料為實心的硬質聚氨酯泡沫塑料，其厚度為4mm。
10、進一步的，步驟s2中，各個狀態的定義如下：
11、切割準備狀態，骨擺鋸首先加速至預定轉速，隨后接近待切割的實驗材料；此狀態階段的加速度信號由骨擺鋸自身的往復運動所引起；
12、預切割狀態，標志著切割過程的開始，骨擺鋸初次接觸實驗材料，并逐漸切入其內部；隨著實驗材料的形變和骨擺鋸的深入，兩者之間的相互作用引發震動；
13、實時切割狀態，該狀態期間骨擺鋸與實驗材料的相互作用達到頂峰；該狀態階段的加速度信號具有顯著的峰值和振蕩模式，高頻分量增多；
14、臨界狀態，發生在骨擺鋸即將從實驗材料切出的時刻，切削過程接近尾聲；該狀態階段加速度信號呈現顯著的下降趨勢，并伴隨波動，表明切割活動未完全終止；
15、穿透狀態，骨擺鋸完全脫離實驗材料，切割工作即告完成。
16、進一步的，步驟s3中，
17、一維頻域特征，將所得到得一個采樣幀經fft變化得到其頻譜圖，在頻率為200hz～300hz區間尋找該采樣幀最大的峰值對應的頻率值作為其基頻頻率值；該基頻頻率值為選取的一維頻域特征；
18、五維小波特征，使用最大重疊離散小波變換modwt對采樣幀進行分解，提取得到5個相對能量作為五維小波特征；
19、九維時域特征，包括對采樣幀引入的九個統計特征：均值、方差、峰值、有效值、峰值因子、峭度、脈沖因子、波形因子、裕度因子。
20、進一步的，采用階數為4的symlet小波作為信號處理的工具；利用modwt將采樣幀分解為5層w1、w2、w3,、w4、w5，每層對應的頻率范圍分別為1000～2000hz、500～1000hz、250～500hz、125～250hz、60～125hz；將分解后的w1、w2、w3,、w4、w5層對應的信號能量除以采樣幀信號的能量，得到五個相對能量；這五個相對能量的即為五維小波特征。
21、進一步的，步驟s4中每一個完整的切割過程標定狀態過程如下：
22、在切割準備狀態標定：在一個完整的切割過程中切割準備狀態的頻譜圖幅值均不超過1，因此將最開始的時刻直到幅值超過1時標記為切割準備狀態；
23、預切割狀態：隨著切割準備結束標志著預切割狀態的開始，結束標志為3個采樣幀所提取的基頻頻率值均相等，標記最后一個采樣幀為預切割狀態結束的標志；
24、實時切割狀態：為與預切割狀態結束以及臨界狀態開始這一中間部分；
25、臨界階段：穿透狀態開始前3個采樣幀的部分；
26、穿透狀態：在骨擺鋸穿透后，鋸片會遮擋激光傳感器的光路并對主控芯片傳達一個高電平的信號，用該高電平信號標記穿透狀態；
27、本專利技術還提供一種醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態識別裝置，包括主控芯片、存儲模塊、加速度計、通信模塊、激光傳感器、顯示模塊和電源模塊；
28、所述主控芯片分別與存儲模塊、加速度計、通信模塊、激光傳感器、顯示模塊和電源模塊連接；
29、所述通信模塊采用藍牙方式傳輸，顯示模塊采用串口屏，激光傳感器用于標定穿透狀態，檢測頻率為100hz；其中骨擺鋸的切割方向為垂直于骨板向下切割，采集的加速度信號為骨擺鋸振動方向。
30、本專利技術還提供一種醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的應用，基于權利要求求1-6任意一項所述醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法和權利要求7的切割狀態識別裝置，其特征在于，通過切割狀態識別裝置的加速度計采集信號，計算基頻幅值；對采集到的信號進行特征提取，并輸入支持向量機svm分類模型進行分類；實時顯示分類結果，以輔助醫生判斷切割狀態。
31、本專利技術還提供一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現所述醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法的步驟。
32、本專利技術還提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現所述醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法的步驟。
33、與現有技術相比，本專利技術的技術方案所帶來的有益效果是：
34、1.提升切割狀態識別的準確性；本專利技術基于加速度信號的特征提取，結合svm分類模型進行識別。相比傳統依賴醫生主觀感知的方式，通過振動和頻率的客觀特征量化了切割狀態，減少了人為誤差，特別適合經驗不足的醫生使用，提高了切割狀態判斷的準確性。
35、2.減少手術風險；通過精確識別切割狀態，尤其是臨界和穿透狀態，有效避免了過度切割的風險，降低了誤傷周圍重要血管或神經的可能性。這在例如全膝關節置換手本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法，其特征在于，步驟S1中所述人工松質骨的實驗材料為實心的硬質聚氨酯泡沫塑料，其厚度為4mm。
3.根據權利要求1所述醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法，其特征在于，步驟S2中，各個狀態的定義如下：
4.根據權利要求1所述醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法，其特征在于，步驟S3中，
5.根據權利要求4所述醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法，其特征在于，采用階數為4的Symlet小波作為信號處理的工具；利用MODWT將采樣幀分解為5層W1、W2、W3,、W4、W5，每層對應的頻率范圍分別為1000～2000Hz、500～1000Hz、250～500Hz、125～250Hz、60～125Hz；將分解后的W1、W2、W3,、W4、W5層對應的信號能量除以采樣幀信號的能量，得到五個相對能量；這五個相對能量的即為五維小波特征。
6.根據權利要求1所述醫用骨
7.一種醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態識別裝置，用于權利要求1-6任意一項所述醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法，其特征在于，包括主控芯片、存儲模塊、加速度計、通信模塊、激光傳感器、顯示模塊和電源模塊；
8.一種醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的應用，基于權利要求求1-6任意一項所述醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法和權利要求7的切割狀態識別裝置，其特征在于，通過切割狀態識別裝置的加速度計采集信號，計算基頻幅值；對采集到的信號進行特征提取，并輸入支持向量機SVM分類模型進行分類；實時顯示分類結果，以輔助醫生判斷切割狀態。
9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現權利要求1至6任一項所述醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至6任一項所述醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法，其特征在于，步驟s1中所述人工松質骨的實驗材料為實心的硬質聚氨酯泡沫塑料，其厚度為4mm。
3.根據權利要求1所述醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法，其特征在于，步驟s2中，各個狀態的定義如下：
4.根據權利要求1所述醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法，其特征在于，步驟s3中，
5.根據權利要求4所述醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法，其特征在于，采用階數為4的symlet小波作為信號處理的工具；利用modwt將采樣幀分解為5層w1、w2、w3,、w4、w5，每層對應的頻率范圍分別為1000～2000hz、500～1000hz、250～500hz、125～250hz、60～125hz；將分解后的w1、w2、w3,、w4、w5層對應的信號能量除以采樣幀信號的能量，得到五個相對能量；這五個相對能量的即為五維小波特征。
6.根據權利要求1所述醫用骨擺鋸切割人骨時切割狀態分類模型的構建方法，其...
【專利技術屬性】
技術研發人員：柯瑋翔，代煜，王思誠，孫健文，周紫琪，張建勛，
申請(專利權)人：南開大學，
類型：發明
國別省市：
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