CN109820590A - 一种骨盆骨折复位智能监控系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及了一种骨盆骨折复位智能监控系统，包括样本骨折模型数据库、患者骨盆骨折数据采集单元、复位情况监控单元和混合现实数据融合处理单元，样本骨折模型数据库存储有若干个样本骨折模型，患者骨盆骨折数据采集单元利用磁力导航定位技术实时采集患者骨盆位置信息数据上传至混合现实数据融合处理单元，混合现实数据融合处理单元自动调用样本骨折模型数据库与患者骨盆骨折情况相对应的样本骨折模型并利用混合现实技术将患者骨盆位置信息数据与样本骨折模型进行匹配形成针对患者骨盆骨折状态的智能骨折模型，复位情况监控单元实时加载显示智能骨折模型在不同体位的图像并实时监控患者骨盆不同体位的复位情况，提升治疗效果、减少人员射线照射。

Description

一种骨盆骨折复位智能监控系统
技术领域
本发明骨盆复位的医学技术领域，具体涉及一种骨盆骨折复位智能监控系统。
背景技术
骨盆骨折(或髋臼骨折)是一种严重平民损伤和战场创伤，具有高致残率、高死亡率、高发生率，半数以上的骨盆骨折伴有并发症和多发伤，严重威胁伤病员生命，且未合并软组织或内脏器官损伤的骨盆骨折死亡率约为10.8％，复杂的骨盆骨折死亡率甚至能达到为30％～50％。而现有治疗技术中常规切开的手术治疗方法存在诸多问题，尤其是目前标准治疗方法通常采用切开手术复位修复固定，存在伤口大、出血多、复位固定难度大等问题，很多患者/伤病员在手术中出血达到上万毫升，甚至部分患者/伤病员不能耐受手术的痛苦而离开我们；当然也存在部分患者/伤病员容易因为这些问题而错过手术治疗时机，最终留下终身残疾。
为解决上述情况，国内已有骨盆骨折微创快速修复技术开始在临床中应用，但是骨盆骨折微创快速修复技术理念在临床运用过程中遇到了诸多瓶颈问题比如：如何通过不切开、切小口就实现骨折闭合复位，然后通过微创方式完成骨折的稳定固定呢？如何降低手术难度并缩短手术时间？如何将精确手术固定时间提前、同时保证患者的生命安全？如何最大程度减少放射照射对医务人员和患者的损伤或者直接减少放射照射？
即便是针对上述问题301医院医疗团队已经研究并设计出了骨盆微创闭合复位系统，在二维透视影像监视下进行骨盆闭合复位治疗，其在一定程度上实现了微创手术进行骨折骨盆复位治疗，但是该技术在临床应用时仍然需要患者和医务人员必须始终处于透视环境下(射线照射环境下)，也就是患者和医务人员都会受到放射照射(比如透视X射线照射等)进而受到放射照射损伤，因此如何减少放射照射就是目前亟待解决的一大难题。
发明内容
本发明针对现有技术中在骨折骨盆复位治疗的临床应用时患者和医务人员都会受到放射照射损伤等缺陷，提供了一种骨盆骨折复位智能监控系统，该系统引入样本骨盆来模拟人体骨盆骨折的数据并建立样本骨折模型，再利用磁力导航定位技术实时采集患者骨盆位置信息，利用混合现实技术形成针对患者骨盆骨折状态的智能骨折模型进而实时监控患者骨盆的不同体位复位情况，能够实现严重移位骨盆骨折的闭合精准复位、同时降低对患者和医务人员的放射损伤。
本发明的技术方案如下：
一种骨盆骨折复位智能监控系统，包括样本骨折模型数据库、患者骨盆骨折数据采集单元、混合现实数据融合处理单元和复位情况监控单元，所述样本骨折模型数据库、患者骨盆骨折数据采集单元和复位情况监控单元均与混合现实数据融合处理单元相连，所述样本骨折模型数据库存储有由样本骨盆模拟人体骨盆骨折的数据基于自动分割算法建立的若干个样本骨折模型，所述患者骨盆骨折数据采集单元利用磁力导航定位技术实时采集患者骨盆位置信息数据上传至所述混合现实数据融合处理单元，所述混合现实数据融合处理单元根据患者骨盆位置信息数据自动调用所述样本骨折模型数据库中与患者骨盆骨折情况相对应的样本骨折模型并利用混合现实技术将患者骨盆位置信息数据与样本骨折模型进行匹配形成针对患者骨盆骨折状态的智能骨折模型，所述复位情况监控单元实时加载显示智能骨折模型在不同体位的图像并通过多个监控画面分别实时监控患者骨盆不同体位的复位情况。
优选地，上述的骨盆骨折复位智能监控系统，还包括依次相连的骨盆骨折模拟数据采集单元、数据处理分析单元和模型建立单元，所述模型建立单元与样本骨折模型数据库相连，所述骨盆骨折模拟数据采集单元采集利用样本骨盆模拟人体骨盆骨折的数据，再由所述数据处理分析单元基于人工智能技术进行自动化分析处理，所述模型建立单元利用经过分析处理后的骨折模拟数据并基于自动分割算法建立若干个样本骨折模型后将全部样本骨折模型存入样本骨折模型数据库。
优选地，所述骨盆骨折模拟数据采集单元对骨折模拟数据进行采集时通过从若干角度包括但不限于拍照、二维透视或扫描方式进行，所述样本骨盆包括但不限于人工骨盆、动物骨盆或尸体骨盆。
优选地，所述患者骨盆骨折数据采集单元通过紧贴患者骨盆表面的磁力探测器采用的磁力导航定位技术并结合连接磁力探测器的光学定位器采用的光学追踪技术实时采集患者骨盆位置信息数据以实现患者骨盆定位，定位位置精度不低于5mm且定位角度精度不低于5°，所述患者骨盆位置信息数据包括但不限于患者骨盆中各骨块、内植物以及外围的操作杆、复位架和手术床的位置信息数据。
优选地，所述混合现实数据融合处理单元利用混合现实技术将患者骨盆位置信息数据与样本骨折模型匹配时进行坐标系匹配以及进行骨盆各骨块分别与内植物、操作杆、复位架、手术床之间相对位置关系的匹配，匹配过程通过自动化非刚性图像配准技术进行。
优选地，所述患者骨盆骨折数据采集单元接收医务人员或智能机器人对患者骨盆骨折复位操作后的患者骨盆位置信息，所述混合现实数据融合处理单元还采用自动诊断技术诊断接收到的患者骨盆骨折复位操作后的过拟合情况。
优选地，所述混合现实数据融合处理单元将构建的针对患者骨盆骨折状态的智能骨折模型进行肌肉附着条件加载，并基于人体组织包围盒树的方法实现操作杆植入过程中人体解剖结构的自动化规避。
优选地，在所述患者骨盆骨折数据采集单元接收智能机器人对患者骨盆骨折复位操作后的患者骨盆位置信息时，所述混合现实数据融合处理单元还根据对样本骨折模型和智能骨折模型深度学习的结果实时进行智能复位临床路径规划。
优选地，所述患者骨盆骨折数据采集单元接收加载了肌肉力量的智能机械臂对患者骨盆骨折复位操作后的患者骨盆位置信息。
优选地，所述复位情况监控单元实时监控患者骨盆的体位包括骨盆正位、骨盆入口位、骨盆出口位、闭孔斜位、髂骨斜位、LC-2全长像、泪滴像、闭孔出口位、髂骨入口位、正视骶髂关节像入口位、正视骶髂关节像出口位、正视髂骨翼像、骨盆侧位像ICD线位、骨盆侧位像后柱位中任意三个以上体位的组合。
本发明的技术效果如下：
本发明涉及了一种骨盆骨折复位智能监控系统，设置了样本骨折模型数据库、患者骨盆骨折数据采集单元、混合现实数据融合处理单元和复位情况监控单元，通过样本骨折模型数据库引入由样本骨盆来模拟人体骨盆骨折的数据基于自动分割算法建立样本骨折模型，再由患者骨盆骨折数据采集单元利用磁力导航定位技术实时采集患者骨盆位置信息，混合现实数据融合处理单元利用混合现实技术形成针对患者骨盆骨折状态的智能骨折模型进而复位情况监控单元实时监控患者骨盆的不同体位复位情况，也就是说，在骨盆模型上制备各种类型骨折，使其处于各种可能的骨折移位情况，通过计算机模拟实现移位骨块的复位指导，提高复位精度。各组件协同工作，结合自动分割算法、磁力导航定位技术、人工智能技术以及混合现实技术等，实现骨盆骨折复位智能监控，即便严重移位骨盆骨折也能够精准复位，能满足微创骨科手术要求的骨盆骨折闭合复位，同时满足微创骨科手术对其操作空间、占用空间、灵活性、负载、稳定性等性能的综合要求。而且最重要的是，在术中无需拍摄X射线图像，这就完全解决了现有的骨折骨盆复位治疗的临床应用时患者和医务人员都会受到放射照射损伤的问题，降低对患者和医务人员的放射损伤，保护医患双方安全。
优选地，本系统在包括样本骨折模型数据库、患者骨盆骨折数据采集单元、混合现实数据融合处理单元和复位情况监控单元的基础上，还包括依次相连的骨盆骨折模拟数据采集单元、数据处理分析单元和模型建立单元，所述骨盆骨折模拟数据采集单元采集利用样本骨盆模拟人体骨盆骨折的数据，再由所述数据处理分析单元基于人工智能技术进行自动化分析处理，所述模型建立单元利用经过分析处理后的骨折模拟数据并基于自动分割算法建立若干个样本骨折模型后将全部样本骨折模型存入样本骨折模型数据库，进一步优选地，所述骨盆骨折模拟数据采集单元对骨折模拟数据进行采集时是通过从若干角度包括但不限于拍照、二维透视或扫描方式进行，同时优选地，所述样本骨盆包括但不限于人工骨盆、动物骨盆或尸体骨盆，创新性地利用了大数据分析及人工智能技术，建模更加精准可靠。
优选地，所述患者骨盆骨折数据采集单元通过紧贴患者骨盆表面的磁力探测器采用的磁力导航定位技术并结合连接磁力探测器的光学定位器采用的光学追踪技术实时采集患者骨盆位置信息数据，包括但不限于患者骨盆中各骨块、内植物以及外围的操作杆、复位架和手术床的位置信息数据，也就是仅利用磁力导航定位技术和光学追踪技术获得患者骨盆骨折情况的做法使得医务人员不用对患者开刀只需要微小的创口植入一些内植物或操作杆，就能精准的判断出患者骨折情况，避免了以往骨盆复位手术切口大、失血多复位固定难度大的问题。
优选地，所述混合现实数据融合处理单元还根据对样本骨折模型和智能骨折模型深度学习的结果实时进行智能复位临床路径规划，从而自动找到最优化的临床手术路径(注意手术路径必须对骨盆的各个骨块先进行解锁，解锁后再进行推拉移位操作)，使得操作路径最短以避免大范围移动造成二次损伤，同时有效规避血管、神经、骨块等重要人体解剖结构或组织，避免不必要的损伤，节省手术时间，提高手术治疗效果。
优选地，所述患者骨盆骨折数据采集单元接收加载了肌肉力量的智能机械臂对患者骨盆骨折复位操作后的患者骨盆位置信息，也就是说，所述智能机器人采用基于肌肉力量加载方法模拟医务人员操作力度的智能机械臂，利用智能机械臂模拟医务人员的操作力度后根据智能复位路径进行手术操作使得整个手术过程实现全过程智能自动化操作，医务人员可以不用进入手术室或者仅在手术室偶尔观察一下所述复位情况监控单元展示的医学影像即可，避免了医务人员的射线照射，保证了医务人员的安全。
优选地，所述复位情况监控单元实时监控患者骨盆的体位包括常见14个体位中任意三个以上体位的组合，通过实时观察结果，能够有效判断患者骨盆骨折的复位情况，若仅由一个或两个体位的观察结果是复位成功而第三个体位的复位还未实现，则判定该立体骨盆实际复位不成功，若三个或三个以上的体位的观察结果均是复位成功，则判定立体骨盆实际复位成功，该充分解决了实时二维医学影像的信息缺失导致的三维操作空间控制的难题，实现立体复位精确指导。
附图说明
图1为本发明一种骨盆骨折复位智能监控系统的结构示意图。
图2为本发明一种骨盆骨折复位智能监控系统的优选结构示意图。
图3-图5为本发明复位情况监控单元展示的骨盆入口位、骨盆出口位以及髂骨斜位三个体位的医学影像。
图6为本发明中磁力探测器和光学定位器的结构示意图。
图7为本发明中复位情况监控单元展示的磁力探测器和光学定位器的模拟图。
图中标号列示如下：
1-光学定位球；2-磁力探测器。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细说明。
本发明涉及了一种骨盆骨折复位智能监控系统，如图1所示结构，包括样本骨折模型数据库、患者骨盆骨折数据采集单元、混合现实数据融合处理单元和复位情况监控单元，所述样本骨折模型数据库、患者骨盆骨折数据采集单元和复位情况监控单元均与混合现实数据融合处理单元相连，所述样本骨折模型数据库存储有由样本骨盆模拟人体骨盆骨折的数据基于自动分割算法建立的若干个样本骨折模型，也即能够通过在样本骨盆(可理解为假骨盆、标本骨盆)上制备或模拟各自类型的骨折使其处于各种可能的骨折移位情况，进而充分引入各种各样的骨盆骨折情况，需要说明的是，该样本骨盆骨折模型数据库既可以是即时收集数据并建模得到的数据库，也可以是调用的医院原有的历史数据库，且该数据库可单独作为产品存在；所述患者骨盆骨折数据采集单元利用磁力导航定位技术实时采集患者骨盆位置信息数据上传至所述混合现实数据融合处理单元，所述混合现实数据融合处理单元根据患者骨盆位置信息数据自动调用所述样本骨折模型数据库中与患者骨盆骨折情况相对应的样本骨折模型并利用混合现实技术将患者骨盆位置信息数据与样本骨折模型进行匹配形成针对患者骨盆骨折状态的智能骨折模型，通过计算机模拟实现移位骨块的复位导航进而提高复位精度，所述复位情况监控单元实时加载显示智能骨折模型在不同体位的图像并通过多个监控画面分别实时监控患者骨盆不同体位的复位情况，以便于医务人员实时观察动态变化过程，为其诊断操作提供可靠依据。本发明的各组件协同工作，结合自动分割算法、磁力导航定位技术、人工智能技术以及混合现实技术等，实现骨盆骨折复位智能监控，即便严重移位骨盆骨折也能够精准复位，能满足微创骨科手术要求的骨盆骨折闭合复位，同时满足微创骨科手术对其操作空间、占用空间、灵活性、负载、稳定性等性能的综合要求。而且最重要的是，在术中无需拍摄X射线图像，这就完全解决了现有的骨折骨盆复位治疗的临床应用时患者和医务人员都会受到放射照射损伤的问题，降低对患者和医务人员的放射损伤，保护医患双方安全。
本发明骨盆骨折复位智能监控系统的优选结构示意图如图2所示，本系统在包括样本骨折模型数据库、患者骨盆骨折数据采集单元、混合现实数据融合处理单元和复位情况监控单元的基础上，还包括依次相连的骨盆骨折模拟数据采集单元、数据处理分析单元和模型建立单元，所述模型建立单元与样本骨折模型数据库相连，所述骨盆骨折模拟数据采集单元采集利用样本骨盆模拟人体骨盆骨折的数据，再由所述数据处理分析单元基于人工智能技术进行自动化分析处理，所述模型建立单元利用经过分析处理后的骨折模拟数据并基于自动分割算法建立若干个样本骨折模型后将全部样本骨折模型存入样本骨折模型数据库，进一步优选地，所述骨盆骨折模拟数据采集单元对骨折模拟数据进行采集时是通过从若干角度包括但不限于拍照、二维透视或扫描方式进行，同时优选地，所述样本骨盆包括但不限于人工骨盆、动物骨盆或尸体骨盆，比如本实施例优选采用对人工骨盆从若干角度进行拍照、二维透视或扫描进而获得多个角度的二维CT影像，或者对于这些二维CT影像进行虚拟投影生成数字影像，再由所述数据处理分析单元基于人工智能技术进行自动化分析处理，进而由模型建立单元基于自动分割算法以及结合快速有限元模型网格划分方法建立若干个个体化的样本骨折模型，然后存入样本骨折模型数据库，利用了大数据分析及人工智能技术，建模更加精准可靠。
优选地，所述患者骨盆骨折数据采集单元通过紧贴患者骨盆表面的磁力探测器采用的磁力导航定位技术并结合连接磁力探测器的光学定位器采用的光学追踪技术实时采集患者骨盆位置信息数据，实现患者骨盆定位，光学追踪技术中还包含3D动作捕捉技术，定位位置精度不低于5mm且定位角度精度不低于5°，所述患者骨盆位置信息数据包括但不限于患者骨盆中各骨块、内植物以及外围的操作杆、复位架和手术床的位置信息数据，通过高精准的磁力导航定位技术与光学追踪技术实时采集患者骨盆的位置信息数据(重点采集患者骨骼表面及操作杆、复位架、手术床等的坐标点集)，故患者骨盆骨折数据采集单元实为高精度光学惯性追踪系统；然后混合现实数据融合处理单元利用混合现实技术将患者骨盆位置信息数据与样本骨折模型进行匹配，基于样本骨折模型和采集患者骨盆位置信息数据，并结合基于迭代最近邻点算法(ICP算法)的骨骼三维形变技术进而重建出个体化患者的智能骨盆骨折模型，且利用磁力导航定位技术和光学追踪技术获得患者骨盆骨折情况的做法使得医务人员不用对患者开刀只需要微小的创口植入一些内植物或操作杆，就能精准的判断出患者骨折情况，避免了以往骨盆复位手术切口大、失血多复位固定难度大的问题，并且使患者免遭剧痛，手术难度大大降低，患者恢复几率与生活质量也得到了提高和改善。
优选地，所述混合现实数据融合处理单元利用混合现实技术将患者骨盆位置信息数据与样本骨折模型匹配时进行坐标系匹配以及进行骨盆各骨块分别与内植物、操作杆、复位架、手术床之间相对位置关系的匹配，匹配过程通过自动化非刚性图像配准技术进行，也就是匹配过程中会实时计算各骨块、内植物、操作杆等的即时位置以及其相对位置关系，然后进行精准匹配，解决二维影像与三维空间影像的对应问题，且通过以患者骨盆的一个体位影像的镜像映射结果作为患者骨盆移位的复位基准参数，结合其他体位影像的镜像映射结果通过表面配准获得复位空间坐标参数等。
优选地，所述患者骨盆骨折数据采集单元接收医务人员或智能机器人对患者骨盆骨折复位操作后的患者骨盆位置信息，所述混合现实数据融合处理单元还采用自动诊断技术诊断接收到的患者骨盆骨折复位操作后的过拟合情况，因为根据样本骨盆创建的样本骨盆骨折模型的数据量还是有限，所以在混合现实处理时容易造成过拟合问题，而通过自动诊断技术，能够有效解决过拟合问题并提高混合现实数据融合的准确度。
优选地，所述混合现实数据融合处理单元将构建的针对患者骨盆骨折状态的智能骨折模型进行肌肉附着条件加载，也即基于图谱法或统计学形态模型在个体化的智能骨折模型上自动寻找肌肉止点和作用方向进行肌肉附着条件(理解为人体软组织，比如皮肤、肌肉等)的加载，并基于人体组织包围盒树的方法实现操作杆植入过程中对重要人体解剖结构(如血管、神经等)的自动化规避，避免操作杆在患者体内植入时伤害到患者。
优选地，在所述患者骨盆骨折数据采集单元接收智能机器人对患者骨盆骨折复位操作后的患者骨盆位置信息时，所述混合现实数据融合处理单元还根据对样本骨折模型和智能骨折模型深度学习的结果实时进行智能复位临床路径规划，从而自动找到最优化的临床手术路径(注意手术路径必须对骨盆骨折的各个骨块先进行解锁，解锁后再进行推拉移位操作)，使得操作路径最短以避免大范围移动造成二次损伤，同时有效规避血管、神经、骨块等重要人体解剖结构或组织，避免不必要的损伤，节省手术时间，提高手术治疗效果，甚至在使用智能机器人代替医务人员进行手术操作时，还能与磁力导航定位技术中的导航伺服控制技术相结合，以实时骨块特征(人体组织特征)作为伺服反馈，建立伺服控制任务，使得智能机器人在导航伺服控制下按照智能复位临床路径进行手术操作，并实时跟踪调整路径直至骨盆复位成功，大大提升了骨盆复位操作的实时性、稳定性、精确性、可靠性和安全性。
优选地，所述智能机器人采用基于肌肉力量加载方法模拟医务人员操作力度的智能机械臂，此时，患者骨盆骨折数据采集单元接收的就是已经加载了肌肉力量的智能机械臂对患者骨盆骨折复位操作后的患者骨盆位置信息。利用智能机械臂模拟医务人员的操作力度后根据智能复位路径进行手术操作使得整个手术过程实现全过程智能自动化操作，医务人员可以不用进入手术室或者仅在手术室偶尔观察一下所述复位情况监控单元展示的医学影像即可，避免了医务人员的射线照射，保证了医务人员的安全。
优选地，所述复位情况监控单元实时监控患者骨盆的体位包括骨盆正位、骨盆入口位、骨盆出口位、闭孔斜位、髂骨斜位、LC-2全长像、泪滴像、闭孔出口位、髂骨入口位、正视骶髂关节像入口位、正视骶髂关节像出口位、正视髂骨翼像、骨盆侧位像ICD线位、骨盆侧位像后柱位中任意三个以上体位的组合，通过三个或三个以上的体位的实时观察结果，能够有效判断患者骨盆骨折的复位情况，若仅由一个或两个体位的观察结果是复位成功而第三个体位的复位还未实现，则判定该立体骨盆实际复位不成功，若三个或三个以上的体位的观察结果均是复位成功，则判定立体骨盆实际复位成功，比如图3-5分别表示智能骨折模型显示在复位情况监控单元上的骨盆入口位、骨盆出口位以及髂骨斜位三个体位的医学影像，随着骨盆复位手术的进行，三个体位的医学影像随之动态变化，当骨盆入口位、骨盆出口位以及髂骨斜位三个体位的医学影像均显示骨盆复位成功时，确定患者骨盆实际复位成功，该方案充分解决了实时二维医学影像的信息缺失导致的三维操作空间控制的难题，实现立体复位精确指导，最终还可以再给患者进行一次医学透视以检验智能复位的结果是否真的成功，由此双重保证骨盆复位手术的成功性。医务人员可直接观察由复位情况监控单元实时监控的患者骨盆的体位的复位情况，进行患者骨盆骨折复位；各模块协同工作实现虚拟现实导航多体位视图操作导航追踪操作，并进行骨盆位置精度的一致性确认。
进一步地，患者骨盆骨折数据采集单元包括紧贴患者骨盆表面的磁力探测器以及连接磁力探测器的光学定位器，如图6所示，磁力探测器2与光学定位器相连，所述磁力探测器2内嵌有陀螺仪和/或定位芯片且所述磁力探测器2下端与操作杆相连，所述光学定位器包括依次均匀设置在磁力探测器四个侧面上的四个光学定位杆且所述光学定位杆中两个垂直设置另外两个水平设置，所述光学定位杆顶端具有光学定位球1，所述光学定位球1优选采用直径1mm的金属球和/或猪皮质骨球，金属球和/或猪皮质骨球具有感光效果，能够充当光学追踪的依据点，进一步地，智能骨折模型投射到复位情况监控单元后，其模拟出来的磁力探测器和光学定位器的使用状态如图7所示，由此能够充分地观察到磁力探测器和光学定位器与骨块的连接状态及其相对位置关系，为医务人员的手术操作提供指导依据。
应当指出，以上所述具体实施方式可以使本领域的技术人员更全面地理解本发明创造，但不以任何方式限制本发明创造。因此，尽管本说明书参照附图和实施例对本发明创造已进行了详细的说明，但是，本领域技术人员应当理解，仍然可以对本发明创造进行修改或者等同替换，总之，一切不脱离本发明创造的精神和范围的技术方案及其改进，其均应涵盖在本发明创造专利的保护范围当中。

Claims (10)

1.一种骨盆骨折复位智能监控系统，其特征在于，包括样本骨折模型数据库、患者骨盆骨折数据采集单元、混合现实数据融合处理单元和复位情况监控单元，所述样本骨折模型数据库、患者骨盆骨折数据采集单元和复位情况监控单元均与混合现实数据融合处理单元相连，所述样本骨折模型数据库存储有由样本骨盆模拟人体骨盆骨折的数据基于自动分割算法建立的若干个样本骨折模型，所述患者骨盆骨折数据采集单元利用磁力导航定位技术实时采集患者骨盆位置信息数据上传至所述混合现实数据融合处理单元，所述混合现实数据融合处理单元根据患者骨盆位置信息数据自动调用所述样本骨折模型数据库中与患者骨盆骨折情况相对应的样本骨折模型并利用混合现实技术将患者骨盆位置信息数据与样本骨折模型进行匹配形成针对患者骨盆骨折状态的智能骨折模型，所述复位情况监控单元实时加载显示智能骨折模型在不同体位的图像并通过多个监控画面分别实时监控患者骨盆不同体位的复位情况。
2.根据权利要求1所述的骨盆骨折复位智能监控系统，其特征在于，还包括依次相连的骨盆骨折模拟数据采集单元、数据处理分析单元和模型建立单元，所述模型建立单元与样本骨折模型数据库相连，所述骨盆骨折模拟数据采集单元采集利用样本骨盆模拟人体骨盆骨折的数据，再由所述数据处理分析单元基于人工智能技术进行自动化分析处理，所述模型建立单元利用经过分析处理后的骨折模拟数据并基于自动分割算法建立若干个样本骨折模型后将全部样本骨折模型存入样本骨折模型数据库。
3.根据权利要求2所述的骨盆骨折复位智能监控系统，其特征在于，所述骨盆骨折模拟数据采集单元对骨折模拟数据进行采集时通过从若干角度包括但不限于拍照、二维透视或扫描方式进行，所述样本骨盆包括但不限于人工骨盆、动物骨盆或尸体骨盆。
4.根据权利要求1或2所述的骨盆骨折复位智能监控系统，其特征在于，所述患者骨盆骨折数据采集单元通过紧贴患者骨盆表面的磁力探测器采用的磁力导航定位技术并结合连接磁力探测器的光学定位器采用的光学追踪技术实时采集患者骨盆位置信息数据以实现患者骨盆定位，定位位置精度不低于5mm且定位角度精度不低于5°，所述患者骨盆位置信息数据包括但不限于患者骨盆中各骨块、内植物以及外围的操作杆、复位架和手术床的位置信息数据。
5.根据权利要求4所述的骨盆骨折复位智能监控系统，其特征在于，所述混合现实数据融合处理单元利用混合现实技术将患者骨盆位置信息数据与样本骨折模型匹配时进行坐标系匹配以及进行骨盆各骨块分别与内植物、操作杆、复位架、手术床之间相对位置关系的匹配，匹配过程通过自动化非刚性图像配准技术进行。
6.根据权利要求4所述的骨盆骨折复位智能监控系统，其特征在于，所述患者骨盆骨折数据采集单元接收医务人员或智能机器人对患者骨盆骨折复位操作后的患者骨盆位置信息，所述混合现实数据融合处理单元还采用自动诊断技术诊断接收到的患者骨盆骨折复位操作后的过拟合情况。
7.根据权利要求4所述的骨盆骨折复位智能监控系统，其特征在于，所述混合现实数据融合处理单元将构建的针对患者骨盆骨折状态的智能骨折模型进行肌肉附着条件加载，并基于人体组织包围盒树的方法实现操作杆植入过程中人体解剖结构的自动化规避。
8.根据权利要求6或7所述的骨盆骨折复位智能监控系统，其特征在于，在所述患者骨盆骨折数据采集单元接收智能机器人对患者骨盆骨折复位操作后的患者骨盆位置信息时，所述混合现实数据融合处理单元还根据对样本骨折模型和智能骨折模型深度学习的结果实时进行智能复位临床路径规划。
9.根据权利要求8所述的骨盆骨折复位智能监控系统，其特征在于，所述患者骨盆骨折数据采集单元接收加载了肌肉力量的智能机械臂对患者骨盆骨折复位操作后的患者骨盆位置信息。
10.根据权利要求1或2所述的骨盆骨折复位智能监控系统，其特征在于，所述复位情况监控单元实时监控患者骨盆的体位包括骨盆正位、骨盆入口位、骨盆出口位、闭孔斜位、髂骨斜位、LC-2全长像、泪滴像、闭孔出口位、髂骨入口位、正视骶髂关节像入口位、正视骶髂关节像出口位、正视髂骨翼像、骨盆侧位像ICD线位、骨盆侧位像后柱位中任意三个以上体位的组合。
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