CN106204556A - 一种模拟骨折钢板预弯折的方法 - Google Patents
一种模拟骨折钢板预弯折的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106204556A CN106204556A CN201610512728.1A CN201610512728A CN106204556A CN 106204556 A CN106204556 A CN 106204556A CN 201610512728 A CN201610512728 A CN 201610512728A CN 106204556 A CN106204556 A CN 106204556A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- knochenbruch
- bend
- steel plate
- fracture
- carry out
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20048—Transform domain processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30008—Bone
Landscapes
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
本发明公开一种模拟骨折钢板预弯折的方法,包括如下步骤:S1、通过CT扫描获取骨折部位序列断层图像;S2、将CT序列图像进行去噪处理并建立三维模型;S3、提取两个断骨的轴线进行空间配准,并驱动两个断骨进行模型预配准;S4、获取两个断骨截面进行配准,并驱动两个断骨进行模型配准;S5、拟合出预弯折的形态,测量其参数;S6、根据其参数提供一个手术前参考数据。本发明提供了一种手术前模拟骨折钢板预弯折的方法,旨在解决传统手术需要完全暴露骨折部位,完成复位后,在术中进行内固定钢板造型,延长了手术时间,造成了不必要的损伤和失血的问题。
Description
技术领域
本发明涉及医学领域,更具体的说,涉及一种模拟骨折钢板预弯折的方法。
背景技术
目前,骨折发生率很高,在其内固定治疗中,解剖型接骨板的应用较广泛。目前针对骨折的治疗防范主要采用人工复位与伤肢内固定相结合的方法,也就是采用人工首段使用断骨恢复到健康时的解剖形态,然后利用医用螺丝钉和钢板将两截断骨固定。手术中,医生将患者骨折部位的肌肉等组织切开,漏出断骨,然后根据人工复位后的骨骼性状对钢板进行手工折弯。折弯过程中医生需反复对钢板进行处理并与复位后的骨骼进行对比,以便于弯折后的钢板能夠与骨骼良好的贴合,然而这类手术的缺点是创伤大、手术过程中出血多,手术时间长等问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种手术前模拟骨折钢板预弯折的方法,旨在解决传统手术需要完全暴露骨折部位,完成复位后,在术中进行内固定钢板造型,延长了手术时间,造成了不必要的损伤和失血的问题。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的一种模拟骨折钢板预弯折的方法,,其特征在于,包括如下步骤:
S1、通过CT扫描获取骨折部位序列断层图像;
S2、将CT序列图像进行去噪处理并建立三维模型;
S3、提取两个断骨的轴线进行空间配准,并驱动两个断骨进行模型预配准;
S4、获取两个断骨截面进行配准,并驱动两个断骨进行模型配准;
S5、拟合出预弯折的形态,测量其参数。
优选的,所述步骤S1为通过CT扫描获取骨折部位的序列断层图像。
优选的,所述步骤S1在扫描层距≤2mm、扫描电流为100-250mAs、扫描电压为80-130kv、扫描矩阵为521×512的扫描条件下扫描获得CT扫描数据。
优选的,,所述步骤S2中去噪处理包括如下步骤:
S21、通过对图像f作小波变换将其分解为多个子带分量:
S22、将每个子带分量在进行处理前都被窗口函数平滑分块;
S23、对每个分块进行定义;
S24、对分割得到的每个子块做局部Ridgelet(多尺度集合分析)变换,获得该子带图像Curvelet(曲波)系数矩阵。
S25、设定Curvelet(曲波)阈值,将小于阈值的系数置零,得到估计系数,根据估计系数进行Curvelet(曲波)重构。
优选的,所述步骤S2中还包括:
S11、获取去噪后的受伤骨折部位的图像;
S12、将受伤骨折图像导入3D医学有限元仿真软件中处理得到骨折部位的3D立体图形;
S13、在3D医学有限元仿真软件中对骨折部位的3D立体图形进行处理,将受伤骨折部位进行医学三维重建复位,并得到医学三维重建复位后的3D图形数据;
S14、将医学三维重建复位后的3D图形数据导入三维工业设计软件中,根据手术要求及经验设计初步骨科植入物,并得到该初步骨科植入物的3D图形数据。
优选的,所述3D医学有限元仿真软件为Mimics14.0。
优选的,所述的三维工业设计软件为PRO-E软件或UG或CATIA软件。
本发明由于采用这种结构,相比由于现有技术,本方法通过CT扫描获取骨折部位序列断层图像,然后根据将CT序列图像进行去噪处理并建立三维模型;这样通过去燥处理以后建立的三维模型更加清晰,建立的三维模型更加精确,其次两个断骨的轴线进行空间配准,并驱动两个断骨进行模型预配准;这样为之后的精确配准提供了一个基础,通过先将断骨轴向配准,这样在之后的配准过程中调整的范围较小,这样能够节省配准的时间,然后获取两个断骨截面进行配准,并驱动两个断骨进行模型配准;这样在轴向配准的基础上进行截面的配准,这样使得整个配准过程既快速又精确,最后根据骨骼模型上的控制点拟合出钢板的预弯状态,从而让医生在手术前得到钢板的集合 数据,该方法节约了手术时间,缩短疗程,减少并发症的发生,提高了治愈率。
附图说明
图1是本发明实施例一种模拟骨折钢板预弯折的方法。
具体实施方式
参考并且结合附图的下面的详细说明描述并且示意本发明的一个或多个特定实施例。被提供用于非限制目的的而是仅仅示例和教导本发明的这些实施例被足够详细地示出和描述以使得本领域技术人员能够实施本发明。
下面结合附图和较佳的实施例对本发明作进一步说明。
实施例1
如图1所示,本发明提高了一种模拟骨折钢板预弯折的方法,,包括如下步骤:
S1、通过CT扫描获取骨折部位序列断层图像;
S2、将CT序列图像进行去噪处理并建立三维模型;
S3、提取两个断骨的轴线进行空间配准,并驱动两个断骨进行模型预配准;
S4、获取两个断骨截面进行配准,并驱动两个断骨进行模型配准;
S5、拟合出预弯折的形态,测量其参数;
S6、根据其参数提供一个手术前参考数据。
本方法通过CT扫描获取骨折部位序列断层图像,然后根据将CT序列图像进行去噪处理并建立三维模型;这样通过去燥处理以后建立的三维模型更加清晰,建立的三维模型更加精确,其次两个断骨的轴线进行空间配准,并驱动两个断骨进行模型预配准;这样为之后的精确配准提供了一个基础,通过先将断骨轴向配准,这样在之后的配准过程中调整的范围较小,这样能够节省配准的时间,然后获取两个断骨截面进行配准,并驱动两个断骨进行模型配准;这样在轴向配准的基础上进行截面的配准,这样使得整个配准过程既快速又精确,最后根据骨骼模型上的控制点拟合出钢板的预弯状态,从而让医生在手术前得到钢板的集合数据,该方法节约了手术时间,缩短疗程,减少并发症的发生,提高了治愈率。
其中,所述步骤S2中去噪处理包括如下步骤:
S21、通过对图像f作小波变换将其分解为多个子带分量:
S22、将每个子带分量在进行处理前都被窗口函数平滑分块;
S23、对每个分块进行定义;
S24、对分割得到的每个子块做局部Ridgelet(多尺度集合分析)变换,获得该子带图像Curvelet(曲波)系数矩阵。
S25、设定Curvelet(曲波)阈值,将小于阈值的系数置零,得到估计系数,根据估计系数进行Curvelet(曲波)重构。
S25中,在Curvelet(曲波)变换系数中,幅度较大的系数一般为实际信号为主,幅度较小的系数大多数为噪声数据,因此根据具体 的图像质量及其系数幅值分布情况人工设定恰当的阈值。将小于阈值的的系数置零,保留大于阈值的Curvelet(曲波)系数。经过阈值函数映射得到估计系数,最后对估计系数进行Curvelet(曲波)重构,实现去噪。
因为Curvelet变换能够用极少的非零系数精确表达图像边缘,能够在摆正较低的均方误差基础上达到比较理想的图像数据精简性与精确性的平衡,从而达到更好的去噪效果。
其中,所述步骤S2中还包括:
S11、获取去噪后的受伤骨折部位的图像;
S12、将受伤骨折图像导入3D医学有限元仿真软件中处理得到骨折部位的3D立体图形;
S13、在3D医学有限元仿真软件中对骨折部位的3D立体图形进行处理,将受伤骨折部位进行医学三维重建复位,并得到医学三维重建复位后的3D图形数据;
S14、将医学三维重建复位后的3D图形数据导入三维工业设计软件中,根据手术要求及经验设计初步骨科植入物,并得到该初步骨科植入物的3D图形数据。
其中,所述步骤S1为通过CT扫描获取骨折部位的序列断层图像。
其中,所述步骤S1在扫描层距≤2mm、扫描电流为100-250mAs、扫描电压为80-130kv、扫描矩阵为521×512的扫描条件下扫描获得CT扫描数据。
其中,所述3D医学有限元仿真软件为Mimics14.0。
其中,所述的三维工业设计软件为PRO-E软件或UG或CATIA软件。
实施例2
如图1所示,本实施例提供了一种模拟骨折钢板预弯折的方法,,包括如下步骤:
S1、通过CT扫描获取骨折部位序列断层图像;
S2、将CT序列图像进行去噪处理并建立三维模型;
S3、提取两个断骨的轴线进行空间配准,并驱动两个断骨进行模型预配准;
S4、获取两个断骨截面进行配准,并驱动两个断骨进行模型配准;
S5、拟合出预弯折的形态,测量其参数;
S6、根据其参数提供一个手术前参考数据。
本方法通过CT扫描获取骨折部位序列断层图像,然后根据将CT序列图像进行去噪处理并建立三维模型;这样通过去燥处理以后建立的三维模型更加清晰,建立的三维模型更加精确,其次两个断骨的轴线进行空间配准,并驱动两个断骨进行模型预配准;这样为之后的精确配准提供了一个基础,通过先将断骨轴向配准,这样在之后的配准过程中调整的范围较小,这样能够节省配准的时间,然后获取两个断骨截面进行配准,并驱动两个断骨进行模型配准;这样在轴向配准的基础上进行截面的配准,这样使得整个配准过程既快速又精确,最后根据骨骼模型上的控制点拟合出钢板的预弯状态,从而让医生在手术 前得到钢板的集合数据,该方法节约了手术时间,缩短疗程,减少并发症的发生,提高了治愈率。
其中,所述步骤S3中断骨的轴线进行空间配准采用断骨线的预配准方法。
其中,所述S3中包括如下步骤:
S31、提取两个断骨的轴线;
S32、对两条轴线实施配准操作,同时驱动两个断骨改变空间位置,实现预配准。
因为人体器官手术最基本的是精确性,对于骨折手术来说就是要求断骨能够精确的拼接在一起,因为直接配准的方法需要大量的迭代运算,耗费了大量的时间,所以必要采用去粗配准和精确配准相结合的方法实现断骨配准,预配准方法提高了两断骨之间的旋转和平移错位以提高精确配准的效率。
其中,所述步骤S31中断骨轴线的提取是利用网络模型顶点进行三维空间直线拟合的过程。
所述步骤S1在扫描层距≤1mm、扫描电流为200-250mAs、扫描电压为80-130kv、扫描矩阵为521×512的扫描条件下扫描获得CT扫描数据。
实施例3
本实施例提供了一种模拟骨折钢板预弯折的方法,,包括如下步骤:
S1、通过CT扫描获取骨折部位序列断层图像;
S2、将CT序列图像进行去噪处理并建立三维模型;
S3、提取两个断骨的轴线进行空间配准,并驱动两个断骨进行模型预配准;
S4、获取两个断骨截面进行配准,并驱动两个断骨进行模型配准;
S5、拟合出预弯折的形态,测量其参数;
S6、根据其参数提供一个手术前参考数据。
其中,所述步骤S4中包括:
S41、提取特征断骨截面的特征点;
S42、基于顶点法矢的曲面特征方法对断骨截面的特征点的网络模型进行二次分割。
其中,所述步骤S4中还包括:
S43、两断骨截面特征点集得到精确配准后驱动两断骨三维模型进行精确配准。
所述步骤S1在扫描层距≤1mm、扫描电流为200-250mAs、扫描电压为80-130kv、扫描矩阵为521×512的扫描条件下扫描获得CT扫描数据。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干简单推演或替换,都应当视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种模拟骨折钢板预弯折的方法,,其特征在于,包括如下步骤:
S1、通过CT扫描获取骨折部位序列断层图像,在扫描层距≤2mm、扫描电流为100-250mAs、扫描电压为80-130kv、扫描矩阵为521×512的扫描条件下扫描获得CT扫描数据。;
S2、将CT序列图像进行去噪处理并建立三维模型;
S3、提取两个断骨的轴线进行空间配准,并驱动两个断骨进行模型预配准;
S4、获取两个断骨截面进行配准,并驱动两个断骨进行模型配准;
S5、拟合出预弯折的形态,测量其参数;
S6、根据其参数提供一个手术前参考数据。
2.根据权利要求1所述的一种模拟骨折钢板预弯折的方法,其特征在于,所述步骤S2中去噪处理包括如下步骤:
S21、通过对图像f作小波变换将其分解为多个子带分量:
S22、将每个子带分量在进行处理前都被窗口函数平滑分块;
S23、对每个分块进行定义;
S24、对分割得到的每个子块做局部Ridgelet变换,获得该子带图像Curvelet系数矩阵。
S25、设定Curvelet阈值,将小于阈值的系数置零,得到估计系数,根据估计系数进行Curvelet重构。
3.根据权利要求1所述的一种模拟骨折钢板预弯折的方法,其特征在于,所述步骤S2中去噪消除方法为频域滤波方法或空域平滑方法。
4.根据权利要求1所述的一种模拟骨折钢板预弯折的方法,其特征在于,所述步骤S2中还包括:
S11、获取去噪后的受伤骨折部位的图像;
S12、将受伤骨折图像导入3D医学有限元仿真软件中处理得到骨折部位的3D立体图形;
S13、在3D医学有限元仿真软件中对骨折部位的3D立体图形进行处理,将受伤骨折部位进行医学三维重建复位,并得到医学三维重建复位后的3D图形数据;
S14、将医学三维重建复位后的3D图形数据导入三维工业设计软件中,根据手术要求及经验设计初步骨科植入物,并得到该初步骨科植入物的3D图形数据。
5.根据权利要求4所述的一种模拟骨折钢板预弯折的方法,其特征在于,所述3D医学有限元仿真软件为Mimics14.0。
6.根据权利要求5所述的一种模拟骨折钢板预弯折的方法,其特征在于,所述的三维工业设计软件为PRO-E软件或UG或CATIA软件。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610512728.1A CN106204556A (zh) | 2016-06-30 | 2016-06-30 | 一种模拟骨折钢板预弯折的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610512728.1A CN106204556A (zh) | 2016-06-30 | 2016-06-30 | 一种模拟骨折钢板预弯折的方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106204556A true CN106204556A (zh) | 2016-12-07 |
Family
ID=57463126
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610512728.1A Pending CN106204556A (zh) | 2016-06-30 | 2016-06-30 | 一种模拟骨折钢板预弯折的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106204556A (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107680058A (zh) * | 2017-09-28 | 2018-02-09 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | Ct图像去噪中基于格林空间的固定滞后平滑滤波方法 |
CN109887579A (zh) * | 2019-02-12 | 2019-06-14 | 上海市第六人民医院 | 一种骨折三维形态学规律展示系统及方法 |
CN112967374A (zh) * | 2021-02-20 | 2021-06-15 | 济南大学 | 一种骨科手术钢板数字预弯模型获取方法及系统 |
-
2016
- 2016-06-30 CN CN201610512728.1A patent/CN106204556A/zh active Pending
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107680058A (zh) * | 2017-09-28 | 2018-02-09 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | Ct图像去噪中基于格林空间的固定滞后平滑滤波方法 |
CN109887579A (zh) * | 2019-02-12 | 2019-06-14 | 上海市第六人民医院 | 一种骨折三维形态学规律展示系统及方法 |
CN112967374A (zh) * | 2021-02-20 | 2021-06-15 | 济南大学 | 一种骨科手术钢板数字预弯模型获取方法及系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10937250B2 (en) | Methods of reconstructing skulls | |
Müller et al. | Morphometric analysis of human bone biopsies: a quantitative structural comparison of histological sections and micro-computed tomography | |
CN104462720B (zh) | 一种基于特征的接骨板快速设计方法 | |
CN106780715B (zh) | 一种骨盆ct三维坐标体系的建立方法 | |
CN106204556A (zh) | 一种模拟骨折钢板预弯折的方法 | |
CN106175933A (zh) | 一种数字化模拟骨折钢板预弯折的方法 | |
DE112013000671B4 (de) | Gerät zum Planen einer Neuromodulationsbehandlung | |
CN104441664A (zh) | 一种计算机模拟结合3d打印脊柱手术方法 | |
CN102592137A (zh) | 多模态图像配准方法及基于多模态图像配准的手术导航方法 | |
CN106960439B (zh) | 一种脊椎骨识别装置及方法 | |
CN105380707B (zh) | 一种个体化定制截骨矫形导板及其制作方法 | |
CN106204720A (zh) | 一种模拟骨折钢板预弯折的方法 | |
JP5322662B2 (ja) | 画像処理装置 | |
CN109003281A (zh) | 一种基于三维空间模型获得单块脊椎骨的装置及方法 | |
CN114663577A (zh) | 一种3d打印冠状突假体治疗陈旧性冠状突骨折系统 | |
Liu et al. | Virtual plate pre-bending for the long bone fracture based on axis pre-alignment | |
CN106126954A (zh) | 一种模拟骨折钢板预弯折的方法 | |
Dahdouh et al. | A comprehensive tool for image-based generation of fetus and pregnant women mesh models for numerical dosimetry studies | |
CN104931904A (zh) | 一种ppi的多对比度磁共振图像的联合重构方法 | |
CN106156415A (zh) | 一种数字化模拟骨折钢板预弯折的方法 | |
CN206471037U (zh) | 配合达芬奇手术机器人使用的吻合手术模型 | |
CN106156418A (zh) | 一种数字化模拟骨折钢板预弯折的方法 | |
JP2024506509A (ja) | トランスデューサアレイ配置を最適化する医用画像強調のための方法、システムおよび装置 | |
Schinaia et al. | Feature classification in ultrasound textures for image quality assessment: a preliminary study on the characterization and selection of haralick parameters by means of correlation matrices | |
Thittai | A method of ultrasound simulation from patient-specific ct image data: A preliminary simulation study |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20161207 |