CN109124836B - 髋臼骨缺损处理方式的确定方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种髋臼骨缺损处理方式的确定方法及装置。其中,该方法包括:获取目标对象的髋臼骨部位的影像数据;将影像数据转换为三维数据;根据三维数据确定目标对象的髋臼骨部位的髋臼骨缺损程度;通过匹配模型,确定与目标对象的髋臼骨缺损程度对应的目标处理策略,其中,匹配模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的,多组数据中的每组数据中均包括:髋臼骨缺损程度和该髋臼骨缺损程度对应的处理策略;根据目标处理策略确定目标对象的髋臼骨缺损处理方式。本发明解决了相关技术中在执行髋臼骨缺失手术时主要是依据主观经验,可靠性较低的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,具体而言,涉及一种髋臼骨缺损处理方式的确定方法及装置。
背景技术
随着接受全髋关节置换术患者年龄不断增长及活动量增大,髋关节翻修手术数量不断增长。造成初次全髋关节置换术失败需行髋关节翻修术的原因很多,有感染、假体聚乙烯内衬磨损和假体习惯性脱位等。假体磨损碎屑所致假体周围骨溶解,进而引起假体无菌性松动,始终是施行髋关节翻修术的最主要原因。面对初次髋关节置换失败后髋关节翻修术,髋臼侧缺损修复重建手术策略及手术技术是对骨科医生的挑战之一。
髋臼骨缺损分型评估旨在为手术医生提供更为具体的解剖信息,初步评估手术患者可能保留骨量的多寡。面对日趋增多的髋关节翻修术患者,髋臼骨缺损处理原则是尽可能恢复并保存患者骨量,获得足够的假体覆盖率以确保假体良好的初期稳定,使植骨和内置物与宿主骨之间产生融合性重分布。假体初期稳定可保证充分的骨融合及骨长人,而良好的骨长人有助于髋臼假体组件远期稳定及生存率。术前须充分了解患者骨缺损情况,并对骨缺损进行分型以制定手术策略,充分准备术中可能需要的内置物。
髋关节翻修术髋臼侧重建面临的最主要问题是髋臼骨缺损,其术前评估常采用Paprosky分型、美国骨科医师学会(AAOS)分型、Saleh分型、Gustilo分型及Gross分型等,其中Paprosky和AAOS分型在临床上应用最为广泛。目前临床上对髋臼轻度骨缺损患者施行髋关节翻修术髋臼侧重建策略较为一致,但对髋臼重度骨缺损患者的植骨、金属内置物、骨水泥应用等选择则尚存争议。目前医生对髋臼骨缺损治疗方案的确定主要依据主观经验来确定。
针对上述相关技术中在执行髋臼骨缺失手术时主要是依据主观经验,可靠性较低的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种髋臼骨缺损处理方式的确定方法及装置,以至少解决相关技术中在执行髋臼骨缺失手术时主要是依据主观经验,可靠性较低的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种髋臼骨缺损处理方式的确定方法,包括:获取目标对象的髋臼骨部位的影像数据;将所述影像数据转换为三维数据;根据所述三维数据确定所述目标对象的髋臼骨部位的髋臼骨缺损程度;通过匹配模型,确定与所述目标对象的髋臼骨缺损程度对应的目标处理策略,其中,所述匹配模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的,所述多组数据中的每组数据中均包括:髋臼骨缺损程度和该髋臼骨缺损程度对应的处理策略;根据所述目标处理策略确定所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式。
可选地,将所述影像数据转换为三维数据包括:将所述影像数据传输至医学影像处理设备中,其中,所述医学影像处理设备将所述影像数据逆向为所述三维数据。
可选地,在通过匹配模型,确定与所述目标对象的髋臼骨缺损程度对应的目标处理策略之前,该髋臼骨缺损处理方式的确定方法还包括:采集在历史时间段的多个历史髋臼骨缺损程度和多个历史处理策略,其中,所述多个历史处理策略是根据所述多个历史髋臼骨缺损程度确定的策略;对采集的包括所述多个历史髋臼骨缺损程度和所述多个历史处理策略的多组数据进行训练,得到所述匹配模型。
可选地,在根据所述目标处理策略确定所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式之前,该髋臼骨缺损处理方式的确定方法还包括:获取与所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式相似度超过预定阈值的多个历史对象的髋臼骨缺损处理方式;获取所述多个历史对象的身体参数,其中,所述身体参数是所述多个历史对象在进行所述多个历史对象的髋臼骨缺损处理方式后的身体参数;根据所述多个历史对象的身体参数预测所述目标对象在进行所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式后的身体参数。
可选地,在根据所述多个历史对象的身体参数预测所述目标对象在进行所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式后的身体参数之后,该髋臼骨缺损处理方式的确定方法还包括:对所述目标对象的身体参数进行评估,得到评估结果;在所述评估结果小于预设阈值的情况下,对所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式进行调整。
根据本发明实施例的另外一个方面,还提供了一种髋臼骨缺损处理方式的确定装置,包括:第一获取单元,用于获取目标对象的髋臼骨部位的影像数据;转换单元,用于将所述影像数据转换为三维数据;第一确定单元,用于根据所述三维数据确定所述目标对象的髋臼骨部位的髋臼骨缺损程度;第二确定单元,用于通过匹配模型,确定与所述目标对象的髋臼骨缺损程度对应的目标处理策略,其中,所述匹配模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的,所述多组数据中的每组数据中均包括:髋臼骨缺损程度和该髋臼骨缺损程度对应的处理策略;第三确定单元,用于根据所述目标处理策略确定所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式。
可选地,所述转换单元包括:传输模块,用于将所述影像数据传输至医学影像处理设备中,其中,所述医学影像处理设备将所述影像数据逆向为所述三维数据。
可选地,该髋臼骨缺损处理方式的确定装置还包括:采集单元,用于在通过匹配模型,确定与所述目标对象的髋臼骨缺损程度对应的目标处理策略之前,采集在历史时间段的多个历史髋臼骨缺损程度和多个历史处理策略,其中,所述多个历史处理策略是根据所述多个历史髋臼骨缺损程度确定的策略;第二获取单元,用于对采集的包括所述多个历史髋臼骨缺损程度和所述多个历史处理策略的多组数据进行训练,得到所述匹配模型。
可选地,该髋臼骨缺损处理方式的确定装置还包括:第三获取单元,用于在根据所述目标处理策略确定所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式之前,获取与所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式相似度超过预定阈值的多个历史对象的髋臼骨缺损处理方式;第四获取单元,用于获取所述多个历史对象的身体参数,其中,所述身体参数是所述多个历史对象在进行所述多个历史对象的髋臼骨缺损处理方式后的身体参数;预测单元,用于根据所述多个历史对象的身体参数预测所述目标对象在进行所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式后的身体参数。
可选地,该髋臼骨缺损处理方式的确定装置还包括:第五获取单元,用于在根据所述多个历史对象的身体参数预测所述目标对象在进行所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式后的身体参数之后,对所述目标对象的身体参数进行评估,得到评估结果;调整单元,用于在所述评估结果小于预设阈值的情况下,对所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式进行调整。
根据本发明实施例的另外一个方面,还提供了一种存储介质,所述存储介质包括存储的程序,其中,所述程序执行上述中任意一项所述的髋臼骨缺损处理方式的确定方法。
根据本发明实施例的另外一个方面,还提供了一种处理器,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行上述中任意一项所述的髋臼骨缺损处理方式的确定方法。
在本发明实施例中,采用获取目标对象的髋臼骨部位的影像数据;将影像数据转换为三维数据;根据三维数据确定目标对象的髋臼骨部位的髋臼骨缺损程度;通过匹配模型,确定与目标对象的髋臼骨缺损程度对应的目标处理策略,其中,匹配模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的,多组数据中的每组数据中均包括:髋臼骨缺损程度和该髋臼骨缺损程度对应的处理策略;根据目标处理策略确定目标对象的髋臼骨缺损处理方式,通过本发明实施例提供的髋臼骨缺损处理方式的确定方法可以实现根据获取的目标对象的髋臼骨部位的影像数据,根据该目标对象的髋臼骨部位的影像数据确定与目标对象的髋臼骨部位的影像数据相似度高于预定阈值的其他对象的髋臼骨缺损处理方式,将其他对象的髋臼骨缺损处理方式作为参考进而确定目标对象的髋臼骨缺损处理方式的目的,达到了提高髋臼骨缺失手术的可靠性的技术效果,进而解决了相关技术中在执行髋臼骨缺失手术时主要是依据主观经验,可靠性较低的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是根据本发明实施例的髋臼骨缺损处理方式的确定方法的流程图;
图2是根据本发明实施例的可选的髋臼骨缺损处理方式的确定方法的流程图;
图3是根据本发明实施例的髋臼骨缺损处理方式的确定系统的示意图;以及
图4是根据本发明实施例的髋臼骨缺损处理方式的确定装置的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为了便于描述,下面对本发明实施例中出现的部分名词或术语进行详细说明:
计算机体层摄影(Computed Tomography,简称CT):是利用精确准直的X线束、超声波等,与灵敏度极高的探测器一同围绕人体的某一部位作一个接一个的断面扫描,具有扫描时间快,图像清晰等特点,可用于多种疾病的检查。
医学数字成像和通信(Digital Imaging And Communications In Medicine,简称DICOM):是医学图像和相关信息的国际标准,它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式。
实施例1
根据本发明实施例,提供了一种髋臼骨缺损处理方式的确定方法的方法实施例,需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的髋臼骨缺损处理方式的确定方法的流程图,如图1所示,该髋臼骨缺损处理方式的确定方法包括如下步骤:
步骤S102,获取目标对象的髋臼骨部位的影像数据。
在步骤S102中,获取目标对象的髋臼部位的影像数据可以是利用计算机体层摄影CT扫描待评估髋臼部位,并得到影像数据,其中,该影像数据可以为二维影像数据,该二维影像数据可以为医学数字成像和通信DICOM数据。
步骤S104,将影像数据转换为三维数据。
具体地,可以将二维影像数据(即DICOM数据)导入医学影像处理软件(即医学影像处理设备)中,在医学影像处理软件中进行一系列操作将DICOM数据逆向为三维数据。
可选地,将影像数据转换为三维数据可以包括:将影像数据传输至医学影像处理设备中,其中,医学影像处理设备将影像数据逆向为三维数据。
步骤S106,根据三维数据确定目标对象的髋臼骨部位的髋臼骨缺损程度。
步骤S108,通过匹配模型,确定与目标对象的髋臼骨缺损程度对应的目标处理策略,其中,匹配模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的,多组数据中的每组数据中均包括:髋臼骨缺损程度和该髋臼骨缺损程度对应的处理策略。
例如,可以通过目标对象的髋臼骨缺损程度确定出目标处理策略,该目标处理策略为根据目标对象的髋臼骨缺损程度确定的比较适合目标对象的目标处理策略,通过预先建立的匹配模型,可以确定出适合于目标对象的目标处理策略。
步骤S110,根据目标处理策略确定目标对象的髋臼骨缺损处理方式。
通过上述步骤,可以获取目标对象的髋臼骨部位的影像数据;将影像数据转换为三维数据;根据三维数据确定目标对象的髋臼骨部位的髋臼骨缺损程度;通过匹配模型,确定与目标对象的髋臼骨缺损程度对应的目标处理策略,其中,匹配模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的,多组数据中的每组数据中均包括:髋臼骨缺损程度和该髋臼骨缺损程度对应的处理策略;根据目标处理策略确定目标对象的髋臼骨缺损处理方式。相对于相关技术中在执行髋臼骨缺失手术时主要依据主观经验,可靠性较低,存在很大的安全风险,通过本发明实施例提供的髋臼骨缺损处理方式的确定方法可以实现根据获取的目标对象的髋臼骨部位的影像数据,根据该目标对象的髋臼骨部位的影像数据确定与目标对象的髋臼骨部位的影像数据相似度高于预定阈值的其他对象的髋臼骨缺损处理方式,将其他对象的髋臼骨缺损处理方式作为参考进而确定目标对象的髋臼骨缺损处理方式的目的,达到了提高髋臼骨缺失手术的可靠性的技术效果,进而解决了相关技术中在执行髋臼骨缺失手术时主要是依据主观经验,可靠性较低的技术问题。
作为一种可选的实施例,将影像数据转换为三维数据可以包括:将影像数据传输至医学影像处理设备中,其中,医学影像处理设备将影像数据逆向为三维数据。
作为一种可选的实施例,在通过匹配模型,确定与目标对象的髋臼骨缺损程度对应的目标处理策略之前,该髋臼骨缺损处理方式的确定方法还可以包括:采集在历史时间段的多个历史髋臼骨缺损程度和多个历史处理策略,其中,多个历史处理策略是根据多个历史髋臼骨缺损程度确定的策略;对采集的包括多个历史髋臼骨缺损程度和多个历史处理策略的多组数据进行训练,得到匹配模型。其中,上述历史时间段可以是一周、一个月,一个季度、一年等。然后,由于科技的进步,距离当前时间较近的时间段内采集到的数据的参考价值会更高。因此,上述历史时间段优选为距离当前时间小于预定时长的时间。
优选的,在根据目标处理策略确定目标对象的髋臼骨缺损处理方式之前,该髋臼骨缺损处理方式的确定方法还可以包括:获取与目标对象的髋臼骨缺损处理方式相似度超过预定阈值的多个历史对象的髋臼骨缺损处理方式;获取多个历史对象的身体参数,其中,身体参数是多个历史对象在进行多个历史对象的髋臼骨缺损处理方式后的身体参数;根据多个历史对象的身体参数预测目标对象在进行目标对象的髋臼骨缺损处理方式后的身体参数。
例如,可以在预定数据中获取所有已经进行过髋臼骨缺失手术的其他对象在手术前的三维数据以及治疗后的临床表现,并将目标对象的三维数据逐一与其他对象的三维数据进行比较,并记录下与其他对象中每个其他对象的三维数据的匹配程度以及其他对象的髋臼骨缺损处理方式。根据目标对象的三维数据与其他对象中每个其他对象的三维数据的匹配程度超过预定阈值的其他对象的髋臼骨缺损处理方式预测目标对象的髋臼骨缺损处理方式,以及目标对象在根据髋臼骨缺损处理方式处理后的身体参数(即上述临床表现)。即,三维数据与目标对象超过预定阈值的其他对象的多个髋臼骨缺损处理方式进行全局比较,以得到最相似的部分其他对象及部分其他对象的髋臼骨缺损处理方式。
另外,还可以以部分其他对象在根据髋臼骨缺损处理方式进行手术后的临床表现进行评分,以预测目标对象的在根据髋臼骨缺损处理方式进行手术之后的临床表现。
作为一种可选的实施例,在根据多个历史对象的身体参数预测目标对象在进行目标对象的髋臼骨缺损处理方式后的身体参数之后,该髋臼骨缺损处理方式的确定方法还可以包括:对目标对象的身体参数进行评估,得到评估结果;在评估结果小于预设阈值的情况下,对目标对象的髋臼骨缺损处理方式进行调整。
下面结合附图对本发明实施例中提供的髋臼骨缺损处理方式的确定方法进行详细说明。
图2是根据本发明实施例的可选的髋臼骨缺损处理方式的确定方法的流程图,如图2所示,通过预定方式获取目标对象的影像数据,然后将影像数据转换为三维数据;同时获取实施过髋臼骨缺失手术的其他对象在手术前的三维数据、手术后的临床表现。将目标对象的三维数据和其他对象的三维数据进行匹配,得到相似对象1、相似对象2、相似对象n等。对上述多个相似对象进行分析,得到目标对象手术后的临床表现,并对该目标对象的临床表现进行评估,确定目标对象的髋臼骨缺损处理方式,从而实现了根据获取的目标对象的髋臼骨部位的影像数据,根据该目标对象的髋臼骨部位的影像数据确定与目标对象的髋臼骨部位的影像数据相似度高于预定阈值的其他对象的髋臼骨缺损处理方式,将其他对象的髋臼骨缺损处理方式作为参考进而确定目标对象的髋臼骨缺损处理方式的目的,达到了提高髋臼骨缺失手术的可靠性的技术效果,进而解决了相关技术中在执行髋臼骨缺失手术时主要是依据主观经验,可靠性较低的技术问题。
另外,在本发明实施例中通过的髋臼骨缺损处理方式的确定方法将目标对象的髋臼骨部位的三维数据与其他对象的三维数据以及已经进行过髋臼骨缺失手术的其他对象的三维数据进行匹配,搜索得到相似度最高的部分对象的髋臼骨缺损处理方式,对部分对象的髋臼骨缺损处理方式进行统计,预测得到目的对象的髋臼骨缺损处理方式以及以该髋臼骨缺损处理方式进行手术后的临床表现,这种依据大数据进行数据挖掘的方式为目标对象的髋臼骨缺失手术提高决策支持。
实施例2
根据本发明实施例的另外一个方面,还提供了一种髋臼骨缺损处理方式的确定系统,需要说明的是髋臼骨缺损处理方式的确定系统可以应用于上述中的髋臼骨缺损处理方式的确定方法,其中,图3是根据本发明实施例的髋臼骨缺损处理方式的确定系统的示意图,如图3所示,该髋臼骨缺损处理方式的确定系统可以包括:获取模块31,逆向模块33,统计模块35,匹配模块37、分析模块38以及预测模块39。下面对该髋臼骨缺损程度的确定系统进行详细说明。
获取模块31,用于获取目标对象的影像数据。该影像数据为通过计算机体层摄像CT得到的目标对象的医学影像数据。
逆向模块33,用于将获取的影像数据逆向为三维数据。
统计模块35,用于获取其他对象在实施髋臼骨缺失手术之前的三维数据以及,实施髋臼骨缺失手术之后的影像数据。
匹配模块37,用于将目标对象的三维数据与其他对象的三维数据进行匹配,并记录其他对象中每个其他对象的三维数据与目标对象的三维数据的匹配程度,以及其他对象的髋臼骨缺损处理方式。
分析模块38,用于获取其他对象中的部分对象以及该部分对象的髋臼骨缺损处理方式,其中该部分对象为其他对象中三维数据与目标对象的三维数据相似度超过预定阈值的对象。
预测模块39,用于根据部分对象的三维数据、髋臼骨缺损处理方式以及根据髋臼骨缺损处理方式进行手术后的临床表现预测目标对象的根据髋臼骨缺损处理方式进行手术后的临床表现。
在该实施例中,可以利用获取模块获取目标对象的影像数据。该影像数据为通过计算机体层摄像CT得到的目标对象的医学影像数据;然后利用逆向模块将获取的影像数据逆向为三维数据;再利用统计模块获取其他对象在实施髋臼骨缺失手术之前的三维数据以及,实施髋臼骨缺失手术之后的影像数据;并利用匹配模块将目标对象的三维数据与其他对象的三维数据进行匹配,并记录其他对象中每个其他对象的三维数据与目标对象的三维数据的匹配程度,以及其他对象的髋臼骨缺损处理方式;以及利用分析模块获取其他对象中的部分对象以及该部分对象的髋臼骨缺损处理方式,其中该部分对象为其他对象中三维数据与目标对象的三维数据相似度超过预定阈值的对象;最后利用预测模块根据部分对象的三维数据、髋臼骨缺损处理方式以及根据髋臼骨缺损处理方式进行手术后的临床表现预测目标对象的根据髋臼骨缺损处理方式进行手术后的临床表现。
相对于相关技术中在执行髋臼骨缺失手术时主要依据主观经验,可靠性较低,存在很大的安全风险,通过本发明实施例提供的髋臼骨缺损处理方式的确定系统可以实现根据获取的目标对象的髋臼骨部位的影像数据,根据该目标对象的髋臼骨部位的影像数据确定与目标对象的髋臼骨部位的影像数据相似度高于预定阈值的其他对象的髋臼骨缺损处理方式,将其他对象的髋臼骨缺损处理方式作为参考进而确定目标对象的髋臼骨缺损处理方式的目的,达到了提高髋臼骨缺失手术的可靠性的技术效果,进而解决了相关技术中在执行髋臼骨缺失手术时主要是依据主观经验,可靠性较低的技术问题。
实施例3
根据本发明实施例还提供了一种髋臼骨缺损处理方式的确定装置,需要说明的是,本发明实施例的髋臼骨缺损处理方式的确定装置可以用于执行本发明实施例所提供的髋臼骨缺损处理方式的确定方法。以下对本发明实施例提供的髋臼骨缺损处理方式的确定装置进行介绍。
图4是根据本发明实施例的髋臼骨缺损处理方式的确定装置的示意图,如图4所示,该髋臼骨缺损处理方式的确定装置包括:第一获取单元41,转换单元43,第一确定单元45,第二确定单元47以及第三确定单元49。下面对该髋臼骨缺损处理方式的确定装置进行详细说明。
第一获取单元41,用于获取目标对象的髋臼骨部位的影像数据。
转换单元43,用于将影像数据转换为三维数据。
第一确定单元45,用于根据三维数据确定目标对象的髋臼骨部位的髋臼骨缺损程度。
第二确定单元47,用于通过匹配模型,确定与目标对象的髋臼骨缺损程度对应的目标处理策略,其中,匹配模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的,多组数据中的每组数据中均包括:髋臼骨缺损程度和该髋臼骨缺损程度对应的处理策略。
第三确定单元49,用于根据目标处理策略确定目标对象的髋臼骨缺损处理方式。
在该实施例中,可以利用第一获取单元获取目标对象的髋臼骨部位的影像数据;然后利用转换单元将影像数据转换为三维数据;再利用第一确定单元根据三维数据确定目标对象的髋臼骨部位的髋臼骨缺损程度;同时利用第二确定单元通过匹配模型,确定与目标对象的髋臼骨缺损程度对应的目标处理策略,其中,匹配模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的,多组数据中的每组数据中均包括:髋臼骨缺损程度和该髋臼骨缺损程度对应的处理策略;以及利用第三确定单元根据目标处理策略确定目标对象的髋臼骨缺损处理方式。
作为一种可选的实施例,该转换单元可以包括:传输模块,用于将影像数据传输至医学影像处理设备中,其中,医学影像处理设备将影像数据逆向为三维数据。
作为一种可选的实施例,该髋臼骨缺损处理方式的确定装置还可以包括:采集单元,用于在通过匹配模型,确定与目标对象的髋臼骨缺损程度对应的目标处理策略之前,采集在历史时间段的多个历史髋臼骨缺损程度和多个历史处理策略,其中,多个历史处理策略是根据多个历史髋臼骨缺损程度确定的策略;第二获取单元,用于对采集的包括多个历史髋臼骨缺损程度和多个历史处理策略的多组数据进行训练,得到匹配模型。
作为一种可选的实施例,该髋臼骨缺损处理方式的确定装置还可以包括:第三获取单元,用于在根据目标处理策略确定目标对象的髋臼骨缺损处理方式之前,获取与目标对象的髋臼骨缺损处理方式相似度超过预定阈值的多个历史对象的髋臼骨缺损处理方式;第四获取单元,用于获取多个历史对象的身体参数,其中,身体参数是多个历史对象在进行多个历史对象的髋臼骨缺损处理方式后的身体参数;预测单元,用于根据多个历史对象的身体参数预测目标对象在进行目标对象的髋臼骨缺损处理方式后的身体参数。
作为一种可选的实施例,该髋臼骨缺损处理方式的确定装置还可以包括:第五获取单元,用于在根据多个历史对象的身体参数预测目标对象在进行目标对象的髋臼骨缺损处理方式后的身体参数之后,对目标对象的身体参数进行评估,得到评估结果;调整单元,用于在评估结果小于预设阈值的情况下,对目标对象的髋臼骨缺损处理方式进行调整。
上述髋臼骨缺损处理方式的确定装置包括处理器和存储器,上述第一获取单元41,转换单元43,第一确定单元45,第二确定单元47以及第三确定单元49等均作为程序单元存储在存储器中,由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
上述处理器中包含内核,由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上,通过调整内核参数根据目标处理策略确定目标对象的髋臼骨缺损处理方式。
上述存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM),存储器包括至少一个存储芯片。
根据本发明实施例的另外一个方面,还提供了一种存储介质,存储介质包括存储的程序,其中,程序执行上述中任意一项的髋臼骨缺损处理方式的确定方法。
根据本发明实施例的另外一个方面,还提供了一种处理器,处理器用于运行程序,其中,程序运行时执行上述中任意一项的髋臼骨缺损处理方式的确定方法。
在本发明实施例中还提供了一种设备,该设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序,处理器执行程序时实现以下步骤:获取目标对象的髋臼骨部位的影像数据;将影像数据转换为三维数据;根据三维数据确定目标对象的髋臼骨部位的髋臼骨缺损程度;通过匹配模型,确定与目标对象的髋臼骨缺损程度对应的目标处理策略,其中,匹配模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的,多组数据中的每组数据中均包括:髋臼骨缺损程度和该髋臼骨缺损程度对应的处理策略;根据目标处理策略确定目标对象的髋臼骨缺损处理方式。
在本发明实施例中还提供了一种计算机程序产品,当在数据处理设备上执行时,适于执行初始化有如下方法步骤的程序:获取目标对象的髋臼骨部位的影像数据;将影像数据转换为三维数据;根据三维数据确定目标对象的髋臼骨部位的髋臼骨缺损程度;通过匹配模型,确定与目标对象的髋臼骨缺损程度对应的目标处理策略,其中,匹配模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的,多组数据中的每组数据中均包括:髋臼骨缺损程度和该髋臼骨缺损程度对应的处理策略;根据目标处理策略确定目标对象的髋臼骨缺损处理方式。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的技术内容,可通过其它的方式实现。其中,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如所述单元的划分,可以为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,单元或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
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,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种髋臼骨缺损处理方式的确定方法,其特征在于,包括:
获取目标对象的髋臼骨部位的影像数据;
将所述影像数据转换为三维数据;
根据所述三维数据确定所述目标对象的髋臼骨部位的髋臼骨缺损程度;
通过匹配模型,确定与所述目标对象的髋臼骨缺损程度对应的目标处理策略,其中,所述匹配模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的,所述多组数据中的每组数据中均包括:髋臼骨缺损程度和该髋臼骨缺损程度对应的处理策略;
根据所述目标处理策略确定所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式;
其中,在通过匹配模型,确定与所述目标对象的髋臼骨缺损程度对应的目标处理策略之前,还包括:
采集在历史时间段的多个历史髋臼骨缺损程度和多个历史处理策略,其中,所述多个历史处理策略是根据所述多个历史髋臼骨缺损程度确定的策略;
对采集的包括所述多个历史髋臼骨缺损程度和所述多个历史处理策略的多组数据进行训练,得到所述匹配模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述影像数据转换为三维数据包括:
将所述影像数据传输至医学影像处理设备中,其中,所述医学影像处理设备将所述影像数据逆向为所述三维数据。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在根据所述目标处理策略确定所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式之前,还包括:
获取与所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式相似度超过预定阈值的多个历史对象的髋臼骨缺损处理方式;
获取所述多个历史对象的身体参数,其中,所述身体参数是所述多个历史对象在进行所述多个历史对象的髋臼骨缺损处理方式后的身体参数;
根据所述多个历史对象的身体参数预测所述目标对象在进行所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式后的身体参数。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在根据所述多个历史对象的身体参数预测所述目标对象在进行所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式后的身体参数之后,还包括:
对所述目标对象的身体参数进行评估,得到评估结果;
在所述评估结果小于预设阈值的情况下,对所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式进行调整。
5.一种髋臼骨缺损处理方式的确定装置,其特征在于,包括:
第一获取单元,用于获取目标对象的髋臼骨部位的影像数据;
转换单元,用于将所述影像数据转换为三维数据;
第一确定单元,用于根据所述三维数据确定所述目标对象的髋臼骨部位的髋臼骨缺损程度;
第二确定单元,用于通过匹配模型,确定与所述目标对象的髋臼骨缺损程度对应的目标处理策略,其中,所述匹配模型为使用多组数据通过机器学习训练得到的,所述多组数据中的每组数据中均包括:髋臼骨缺损程度和该髋臼骨缺损程度对应的处理策略;
第三确定单元,用于根据所述目标处理策略确定所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式;
其中,所述装置还包括:
采集单元,用于在通过匹配模型,确定与所述目标对象的髋臼骨缺损程度对应的目标处理策略之前,采集在历史时间段的多个历史髋臼骨缺损程度和多个历史处理策略,其中,所述多个历史处理策略是根据所述多个历史髋臼骨缺损程度确定的策略;
第二获取单元,用于对采集的包括所述多个历史髋臼骨缺损程度和所述多个历史处理策略的多组数据进行训练,得到所述匹配模型。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述转换单元包括:
传输模块,用于将所述影像数据传输至医学影像处理设备中,其中,所述医学影像处理设备将所述影像数据逆向为所述三维数据。
7.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,还包括:
第三获取单元,用于在根据所述目标处理策略确定所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式之前,获取与所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式相似度超过预定阈值的多个历史对象的髋臼骨缺损处理方式;
第四获取单元,用于获取所述多个历史对象的身体参数,其中,所述身体参数是所述多个历史对象在进行所述多个历史对象的髋臼骨缺损处理方式后的身体参数;
预测单元,用于根据所述多个历史对象的身体参数预测所述目标对象在进行所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式后的身体参数。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,还包括:
第五获取单元,用于在根据所述多个历史对象的身体参数预测所述目标对象在进行所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式后的身体参数之后,对所述目标对象的身体参数进行评估,得到评估结果;
调整单元,用于在所述评估结果小于预设阈值的情况下,对所述目标对象的髋臼骨缺损处理方式进行调整。
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