CN104778322A - 一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：股骨样本的采集和分类，采集一定数量股骨CT图像样本，并根据医学意义，通过图像处理、股骨分割处理后建立股骨曲面模型；步骤二：对股骨曲面模型进行参数化表示及形态学测量；步骤三：特征参数统计分析；步骤四：平均股骨模型的构建，根据步骤三的分析处理结果，通过研究形态参数的分布规律，建立多元统计的数学模型，生成平均股骨模型并确定数量分布比例；本发明提出的基于统计信息的平均股骨模型的构建方法为计算机辅助骨科手术领域里科学地设计国产系列化植入物提供科学依据，同时，提高植入物设计质量和效率。

Description

一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法

技术领域

本发明涉及一种数字骨科技术，具体涉及一种基于统计信息的平均股骨模型的构建方法，本发明属于计算机辅助设计领域。

背景技术

近年来，随着数字化制造技术、网络技术、医学影像技术和医学图像处理技术的迅速发展及日益结合，计算机辅助骨科手术成为外科手术中发展最为迅速的一个领域。股骨是人体最大的长管状骨，位于人体下肢大腿中，可分为一体两端，上端参与组成髋关节连接盆骨，下端参与组成膝关节连接小腿胫骨，承担着人体上半部分所有重量。股骨病变、骨折等现象时常发生。临床治疗方法多为在患者股骨内植入特定的植入物加以固定。然而，目前针对植入物的研究还没有发展到可以高效满足临床需求的程度，因此，结合计算机技术进行骨科植入物设计的研究具有重要的理论意义和广泛的临床应用价值，受到了国内外研究学者的广泛关注。

目前常使用根据西方人股骨解剖参数设计的进口植入物。然而，东西方人股骨股骨测量的实验结果表明股骨参数能反映所述对象的某些特性，比如股骨形态参数与种族相关，因此，不同种族间股骨形态参数的差异，尤其是股骨近端解剖形态的显著性差异导致进口的植入物与国人股骨匹配性较差。在临床手术过程中，医生需要不断对植入物进行对比、塑形(弯曲裁剪等)，不仅降低了手术的远、近期效果，而且增加了患者的疼痛程度。股骨髓腔是一个不规则的锥形管腔，股骨髓腔壁呈不规则的自由曲面，且股骨近端由近及远，断层的长轴呈外旋趋势，这种扭曲角度的存在势必导致在扩髓及植入物安放过程中出现旋转，导致前倾角的改变。因此，在临床手术时使得植入物与股骨髓腔完全匹配是非常困难的。植入物的设计尤其要考虑其与股骨髓腔内形态的符合，尤其是在干骺端处的匹配，良好的匹配可以使应力向着符合生理需要的方向更加均匀快速传导，避免因植入物与骨之间界面产生切线运动而造成的植入物松动，减少应力遮挡、应力集中等问题，增强稳定性。因此，为使植入物与股骨髓腔更完好的匹配，需要建立正常国人股骨参数的数据库并探讨股骨解剖参数特点，构建股骨参数的平均股骨模型，使得平均股骨模型反映出多数人群股骨的形状属性，通过该模型设计出的植入物经过适当变形能够满足广大患者需要，为国产植入物的系列化设计和个性化设计提供一定的解剖学参考依据。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法。

为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：

一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：股骨样本的采集和分类。采集一定数量的股骨CT图像样本，并根据医学意义，将股骨样本按照性别、年龄、身高、体重、出生地域等多角度进行分类，通过图像处理、股骨分割处理后建立股骨曲面模型；

步骤二：对股骨曲面模型进行参数化表示及形态学测量。先进行参数化表示，将参数按照特征语义的明确性和重要程度进行分层：高层参数和底层参数，其中，高层参数描述整体形状，底层参数描述细节形状；再在医学图像处理软件中完成形态参数测量；

步骤三：特征参数统计分析。抽取一定数量股骨样本曲面特征参数，将股骨主要形态的特征参数作为统计变量在统计软件(如SPSS)中进行统计学分析处理；

步骤四：平均股骨模型的构建。根据步骤三的分析处理结果，通过研究形态参数的分布规律,建立多元统计的数学模型，生成平均股骨模型并确定数量分布比例。

前述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，所述步骤一包括：

步骤1a：股骨CT图像样本的采集和分类。随机抽取n例正常(无先天畸形及骨病历史)国人单侧股骨CT扫描数据，并根据性别、地域、年龄将其进行样本分类；

步骤1b：CT图像的预处理(去噪和边缘信息增强)。采用具有较强的去噪能力和增强图像边缘信息特征的图像处理技术对CT图像进行预处理。

步骤1c：股骨分割及股骨曲面模型的生成。考虑到从CT图中自动精确地分割股骨难度较大，手工分割所依据的人体股骨解剖结构知识对股骨分割具有引导作用，因此采用一种以经验手工分割引导自动分割的方法实现股骨分割从而实现重建股骨曲面模型。

前述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，所述步骤二包括：

步骤2a：股骨曲面模型特征定义。根据股骨的外形特征以及解剖学经验，将股骨表面特征划分为五个自由曲面特征：股骨头、股骨颈、粗隆、股骨干、髁部。

步骤2b：股骨曲面特征的参数化表示。步骤2a将股骨曲面模型划分为五个局部自由曲面，将其参数化表示为以下特征参数：股骨近端参数(对股骨头、股骨颈、粗隆的表示)、股骨体参数(对股骨干的表示)和股骨远端参数(对髁部的表示)。其中股骨体参数主要为股骨干长度，股骨近端参数和股骨远端参数又可分别细分为主要参数和细节参数。

步骤2c：主要参数和细节参数的测量。通过影像学方法，在医学图像处理软件中用自带测量工具完成。

前述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，所述步骤三包括：

步骤3a：分析各特征参数之间及特征参数内部之间的相关性。包括：股骨近端参数、股骨体参数、股骨远端参数之间的相关性；股骨近端参数中主要参数与细节参数之间的相关性；股骨远端参数中主要参数和细节参数之间的相关性。

步骤3b：建立特征参数之间和特征参数内的约束关系。设计特征约束变形函数，使得修改某一特征参数的细节参数改变其他细节参数和主要参数，进而逐层改变该特征参数甚至其他特征参数，同时修改特征参数也会逐层改变该特征参数的细节参数甚至其他特征参数的细节参数，最终实现各特征曲面具有较好的平滑形变。

前述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，所述步骤四包括：

步骤4a：子样本和总体样本平均股骨模型生成。对步骤一中得到的每类分组进行步骤二、三操作，生成每类股骨样本的平均股骨模型。同时，对每类股骨样本的平均股骨模型的特征参数进行分析，最终得一个综合的平均股骨模型。该股骨模型反映不同群体的性别、年龄、地域、身高、体重。

步骤4b：确定平均股骨模型数量分布比例。通过研究形态参数的分布规律，生成系列“平均化”股骨模型和确定其数量分布比例，为优化股骨植入物的数量分布提供依据。

前述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，步骤1a中，所述样本分类是指将所采集的样本按照以下进行分类：男、女性样本各n/2例，男、女性样本均来源于A地区和B地域，且采集比例1：1。每个地区的采集人群年龄分为两大组，即20-40岁和41-60岁两个组。

前述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，步骤2a中股骨曲面特征的五个自由曲面具体如下：股骨可分为一体两端，即股骨体、股骨近端和股骨远端。股骨近端朝向内上方，其末端膨大呈球形，叫股骨头；头的外下方较细的部分称股骨颈；颈与体的夹角称颈干角；颈体交界处的外侧，有一向上的隆起，叫做大转子，其内下方较小的隆起叫做小转子。大、小转子间，前有转子间线，后有转子间嵴相连。两者之间称股骨粗隆间；髁部位于股骨远端，两个膨大的隆起向后方卷曲，分别叫做内侧髁和外侧髁。内侧髁的内侧面和外侧髁的外侧面各有一粗糙隆起，分别叫做内上髁和外上髁。

前述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，步骤2b中股骨近端参数的主要参数包括股骨头半径、颈部长度、偏心距；细节参数包括颈部半径、颈干角、股骨头垂直高度、T0+20、T0、T0-20等。股骨远端参数主要参数包括：横径长度、内侧髁高度、外侧髁高度；细节参数包括：滑车沟高度、前髁线长度、后髁线长度、后髁角、前髁角、滑车沟角等。

前述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，步骤3a中各特征参数之间的相关性分析是指通过典型相关分析处理完成。股骨特征参数的细节参数变量众多且各变量之间存在相关性，采用主成分的思想，在指定的两个特征参数组X和Y(X，Y可以指代股骨头、股骨颈、粗隆、股骨干、髁部特征参数中的任意两个)中分别提取相关性最大的两个成分F、G，通过测定F与G的相关程度推测特征参数组X与Y的相关关系。

前述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，步骤4a中所述每类股骨样本的平均股骨模型是指按性别分类的子样本平均股骨模型、按地域分类的子样本平均股骨模型、按年龄别分类的子样本平均股骨模型。

本发明的有益之处在于：本发明所述一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法基于统计信息的平均股骨模型，反映多数群体的股骨形态，避免了建模依附于静态模型的缺点，为植入物的系列化设计提供科学依据，同时提高临床手术的质量和效率；所述一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法通过分析对平均股骨模型形状产生影响的特征参数值及其概率分布，指导植入物的系列化设计，优化产品数量分布比例，临床手术中医生根据具体情况选择最接近病人股骨的植入物，通过适当弯曲、裁剪等手段调整接骨板，以更好地贴合个体股骨形状；所述一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法应用于医学骨科手术与医药器材制造领域，对提高植入物设计效率和手术质量具有重要意义。

附图说明

图1是本发明的原理图；

图2是样本总体平均股骨模型生成示意图；

图3是股骨CT样本不同人群分组采集和分类示意图；

图4是股骨曲面模型的特征定义示意图；

图5是股骨近端、股骨远端的主要参数和细节参数示意图；

图6是股骨特征参数相关性分析示意图；

图7是子样本平均股骨模型和样本总体平均骨干模型的生成示意图；

图8是根据股骨主要形态参数分布规律确定平均股骨模型数量分布比例图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作具体的介绍。

参照图1、图2所示，一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：股骨样本的采集和分类。采集一定数量的股骨CT图像样本，并根据医学意义，将股骨样本按照性别、年龄、身高、体重、出生地域等多角度进行分类，通过图像处理、股骨分割处理后建立股骨曲面模型；

步骤二：对股骨曲面模型进行参数化表示及形态学测量。先进行参数化表示，将参数按照特征语义的明确性和重要程度进行分层：高层参数和底层参数，其中，高层参数描述整体形状，底层参数描述细节形状；再在医学图像处理软件中完成形态参数测量；

步骤三：特征参数统计分析。抽取一定数量股骨样本曲面特征参数，将股骨主要形态的特征参数作为统计变量在统计软件(如SPSS)中进行统计学分析处理；

步骤四：平均股骨模型的构建。根据步骤三的分析处理结果，通过研究形态参数的分布规律,建立多元统计的数学模型，生成平均股骨模型并确定数量分布比例。

前述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，所述步骤一包括：

步骤1a：股骨CT图像样本的采集和分类。随机抽取n例正常(无先天畸形及骨病历史)国人单侧股骨CT扫描数据，并根据性别、地域、年龄将其进行样本分类；

步骤1b：CT图像的预处理(去噪和边缘信息增强)。采用具有较强的去噪能力和增强图像边缘信息特征的图像处理技术对CT图像进行预处理。

步骤1c：股骨分割及股骨曲面模型的生成。考虑到从CT图中自动精确地分割股骨难度较大，手工分割所依据的人体股骨解剖结构知识对股骨分割具有引导作用，因此采用一种以经验手工分割引导自动分割的方法实现股骨分割从而实现重建股骨曲面模型。

前述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，所述步骤二包括：

步骤2a：股骨曲面模型特征定义。根据股骨的外形特征以及解剖学经验，将股骨表面特征划分为五个自由曲面特征：股骨头、股骨颈、粗隆、股骨干、髁部。

步骤2b：股骨曲面特征的参数化表示。步骤2a将股骨曲面模型划分为五个局部自由曲面，将其参数化表示为以下特征参数：股骨近端参数(对股骨头、股骨颈、粗隆的表示)、股骨体参数(对股骨干的表示)和股骨远端参数(对髁部的表示)。其中股骨体参数主要为股骨干长度，股骨近端参数和股骨远端参数又可分别细分为主要参数和细节参数。

步骤2c：主要参数和细节参数的测量。通过影像学方法，在医学图像处理软件中用自带测量工具完成。

前述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，所述步骤三包括：

步骤3a：分析各特征参数之间及特征参数内部之间的相关性。包括：股骨近端参数、股骨体参数、股骨远端参数之间的相关性；股骨近端参数中主要参数与细节参数之间的相关性；股骨远端参数中主要参数和细节参数之间的相关性。

步骤3b：建立特征参数之间和特征参数内的约束关系。设计特征约束变形函数，使得修改某一特征参数的细节参数改变其他细节参数和主要参数，进而逐层改变该特征参数甚至其他特征参数，同时修改特征参数也会逐层改变该特征参数的细节参数甚至其他特征参数的细节参数，最终实现各特征曲面具有较好的平滑形变。

前述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，所述步骤四包括：

步骤4a：子样本和总体样本平均股骨模型生成。对步骤一中得到的每类分组进行步骤二、三操作，生成每类股骨样本的平均股骨模型。同时，对每类股骨样本的平均股骨模型的特征参数进行分析，最终得一个综合的平均股骨模型。该股骨模型反映不同群体的性别、年龄、地域、身高、体重。

步骤4b：确定平均股骨模型数量分布比例。通过研究形态参数的分布规律，生成系列“平均化”股骨模型和确定其数量分布比例，为优化股骨植入物的数量分布提供依据。

如图3所示，前述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，步骤1a中，所述样本分类是指将所采集的样本按照以下进行分类：A、B地区样本各n/2例，且A地区和B地域男、女采集比例均为1：1。每个地区的子组中采集人群年龄又分为两大组，即20-40岁和41-60岁两个组。

如图4所示，前述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，步骤2a中股骨曲面特征的五个自由曲面具体如下：股骨可分为一体两端，即股骨体1、股骨近端2和股骨远端3。股骨近端2朝向内上方，其末端膨大呈球形，叫股骨头4；头的外下方较细的部分称股骨颈5；颈与体的夹角称颈干角；颈体交界处的外侧，有一向上的隆起，叫做大转子，其内下方较小的隆起叫做小转子。大、小转子间，前有转子间线，后有转子间嵴相连。两者之间称股骨粗隆6间；髁部位于股骨远端，两个膨大的隆起向后方卷曲，分别叫做内侧髁和外侧髁。内侧髁的内侧面和外侧髁的外侧面各有一粗糙隆起，分别叫做内上髁和外上髁。

如图5(a)所示，前述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，步骤2b中，股骨近端参数的主要参数包括股骨头半径OA、颈部长度OR(股骨头球心O至颈中轴线与股骨干长轴的交点R间的距离)、偏心距OP(自股骨头球心做股骨干长轴的垂线垂足为P，股骨头球心到垂足的距离为偏心距)；细节参数包括颈部半径CB、颈干角∠ORM(股骨颈中轴线与股骨干中轴线的夹角)、股骨头垂直高度PM、T0(过小粗隆中点做股骨干长轴的垂线，与髓腔内外侧缘相交，交点间的宽度)、T+20(过小粗隆中点上20mm做股骨干长轴的垂线，与髓腔内外侧缘相交,交点间宽度)、T-20(过小粗隆下20mm做股骨干长轴的垂线，与髓腔内外侧缘相交，交点间的宽度)。

如图5(b)所示，股骨远端主要参数包括横径长度(髁上轴TEA在后髁线PCL上的投影距离)、内侧髁高度Hm、外髁高度Hl；细节参数包括：滑车沟高度、前髁线长度ACL(股骨远端内、外前髁最高点之间的连线)、后髁线长度PCL(股骨远端内、外后髁最低点之间的连线的长度)、后髁角PCA(后髁线PCL与髁上轴TEA的夹角)、前髁角ACA(前髁线ACL与髁上轴TEA的夹角)、滑车沟角(股骨远端外上髁的最高点为A、内上髁最高点为B、两个横断面中的髁间凹最低点为O，它们之间所形成的夹角)等。

如图6所示，前述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，步骤3a中各特征参数之间的相关性分析是指通过典型相关分析处理完成。股骨特征参数的细节参数变量众多且各变量之间存在相关性，采用主成分的思想，在指定的两个特征参数组X和Y(X，Y可以指代股骨头、股骨颈、粗隆、股骨干、髁部特征参数中的任意两个)中分别提取典型变量(相关性最大的两个成分)，分别记为F、G，通过测定F与G的相关程度推测特征参数组X与Y的相关关系。

如图7所示，前述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，步骤4a中所述每类股骨样本的平均股骨模型是指a.按性别分类的子样本平均股骨模型、b.按地域分类的子样本平均股骨模型、c.按年龄别分类的子样本平均股骨模型。对每类股骨样本的平均股骨模型的特征参数进行分析，最终得一个综合的平均股骨模型。该股骨模型反映不同的性别、年龄、地域、身高、体重。

如图8所示，前述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，步骤4b中通过分析股骨主要形态参数的分布规律(不同分类群体所占比例)，生成系列“平均化”股骨模型并确定平均骨骼模型数量分布比例。

本发明未进一步说明的均为现有技术。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：股骨样本的采集和分类，采集一定数量的股骨CT图像样本，并根据医学意义，将股骨样本进行分类，通过图像处理、股骨分割处理后建立股骨曲面模型；

步骤二：对股骨曲面模型进行参数化表示及形态学测量，先进行参数化表示，将参数按照特征语义的明确性和重要程度进行分层：高层参数和底层参数，其中，高层参数描述整体形状，底层参数描述细节形状；再在医学图像处理软件中完成形态参数测量；

步骤三：特征参数统计分析，抽取一定数量股骨样本曲面特征参数，将股骨主要形态的特征参数作为统计变量在统计软件中进行统计学分析处理；

步骤四：平均股骨模型的构建，根据步骤三的分析处理结果，通过研究形态参数的分布规律,建立多元统计的数学模型，生成平均股骨模型并确定数量分布比例。

2.根据权利要求1所述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，所述步骤一包括：

步骤1a：股骨CT图像样本的采集和分类，随机抽取n例正常国人单侧股骨CT扫描数据，并根据性别、地域、年龄将其进行样本分类；

步骤1b：CT图像的预处理，采用具有较强的去噪能力和增强图像边缘信息特征的图像处理技术对CT图像进行预处理；

步骤1c：股骨分割及股骨曲面模型的生成，采用一种以经验手工分割引导自动分割的方法实现股骨分割从而实现重建股骨曲面模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，所述步骤二包括：

步骤2a：股骨曲面模型特征定义，根据股骨的外形特征以及解剖学经验，将股骨表面特征划分为五个自由曲面特征：股骨头、股骨颈、粗隆、股骨干、髁部。

步骤2b：股骨曲面特征的参数化表示，步骤2a将股骨曲面模型划分为五个局部自由曲面，将其参数化表示为以下特征参数：股骨近端参数、股骨体参数和股骨远端参数，所述股骨体参数主要为股骨干长度，股骨近端参数和股骨远端参数又可分别细分为主要参数和细节参数。

步骤2c：参数的测量，通过影像学方法，在医学图像处理软件中用自带测量工具完成。

4.根据权利要求3所述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，所述步骤三包括

步骤3a：分析各特征参数之间及特征参数内部之间的相关性，包括：股骨近端参数、股骨体参数、股骨远端参数之间的相关性；股骨近端参数中主要参数与细节参数之间的相关性；股骨远端参数中主要参数和细节参数之间的相关性。

步骤3b：建立特征参数之间和特征参数内的约束关系，设计特征约束变形函数，使得修改某一特征参数的细节参数改变其他细节参数和主要参数，进而逐层改变该特征参数甚至其他特征参数，同时修改特征参数也会逐层改变该特征参数的细节参数甚至其他特征参数的细节参数，最终实现各特征曲面具有较好的平滑形变。

5.根据权利要求4所述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，所述步骤四包括：

步骤4a：子样本和总体样本平均股骨模型生成，对步骤一中得到的每类分组进行步骤二、三操作，生成每类股骨样本的平均股骨模型，同时，对每类股骨样本的平均股骨模型的特征参数进行分析，最终得一个综合的平均股骨模型。

步骤4b：确定平均股骨模型数量分布比例，通过研究形态参数的分布规律，生成系列“平均化”股骨模型和确定其数量分布比例，为优化股骨植入物的数量分布提供依据。

6.根据权利要求2所述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，步骤1a中，所述样本分类是指将所采集的样本按照以下进行分类：男、女性样本各n/2个，男、女性样本均来源于A地区和B地域，且采集比例1：1。每个地区的采集人群年龄分为两大组，即20-40岁和41-60岁两个组。

7.根据权利要求3所述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，步骤2a中，股骨曲面特征的五个自由曲面具体如下：股骨可分为一体两端，即股骨体、股骨近端和股骨远端，股骨近端朝向内上方，其末端膨大呈球形，叫股骨头，其特征表示为半球面；头的外下方较细的部分称股骨颈，其特征表示为两端粗大、中部狭小的管状曲面；颈与体的夹角称颈干角；颈体交界处的外侧，有一向上的隆起，叫做大转子，其内下方较小的隆起叫做小转子。大、小转子间，前有转子间线，后有转子间嵴相连。两者之间称股骨粗隆间；髁部位于股骨远端，两个膨大的隆起向后方卷曲，分别叫做内侧髁和外侧髁。内侧髁的内侧面和外侧髁的外侧面各有一粗糙隆起，分别叫做内上髁和外上髁。

8.根据权利要求7所述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，步骤2b中股骨近端参数的主要参数包括股骨头半径、颈部长度、偏心距；细节参数包括颈部半径、颈干角、股骨头垂直高度、T0+20、T0、T0-20等。股骨远端参数主要参数包括：横径长度、内侧髁高度、外侧髁高度；细节参数包括：滑车沟高度、前髁线长度、后髁线长度、后髁角、前髁角、滑车沟角等。

9.根据权利要求4所述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，步骤3a中各特征参数之间的相关性分析是指通过典型相关分析处理完成。股骨特征参数的细节参数变量众多且各变量之间存在相关性，采用主成分的思想，在指定的两个特征参数组X和Y中分别提取相关性最大的两个成分F、G，通过测定F与G的相关程度推测特征参数组X与Y的相关关系。

10.根据权利要求5所述的一种基于统计信息的平均股骨模型构建方法，其特征在于，步骤4a中所述每类股骨样本的平均股骨模型是指按性别分类的子样本平均股骨模型、按地域分类的子样本平均股骨模型、按年龄别分类的子样本平均股骨模型。