CN113345112A - 一种长骨骨折断面点云预处理及配准方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种长骨骨折断面点云的预处理及配准方法，包括骨折模型逆向重建、骨折断面点云自动提取、骨折断面点云筛选和骨折断面点云配准步骤。本发明采用迭代最近点算法，进行远端和近端断面点云数据精配准，确定骨折远端相对于近端的空间移位偏差和旋转偏差。本发明所述方法对骨折断面点云的预处理，包括骨折近端、远端断面点云的自动提取以及筛选，通过实现骨折断面点云的自动提取，避免人为选取特征点；另外进行骨折近端、远端模型断面点云筛选，剔除了属于骨折断裂处骨髓腔的内部点云以及外侧壁的离散点云，有效减少干扰点云。本发明方法能有效提高骨折断面配准精度。

Description

一种长骨骨折断面点云预处理及配准方法

技术领域

本发明涉及一种长骨骨折断面点云的预处理及配准方法，属于医疗机器人图像处理领域。

背景技术

随着机器人技术和计算机辅助手术技术的发展，机器人辅助医生完成精准骨折复位操作成为可能。与传统骨折复位手术相比，机器人骨折复位手术有显著优势，具有广泛应用前景。

机器人骨折复位手术，术前需进行骨折逆向重建及骨折断面配准以确定骨折移位偏差和旋转偏差。基于此，进行机器人复位的空间路径规划。关于骨折断面配准，即采用骨折断面三维点云数据进行配准。由骨折CT数据逆向重建三维数字化模型，进行点云预处理后，采用配准算法，进行骨折近端、远端断面点云配准。

骨折近端、远端断面点云预处理，目前主要是根据断面法向量与骨折轴线间的角度进行断面点云提取。该方法存在不足之处有：①骨折断面法向量是根据CT数据进行曲面拟合所得，存在拟合误差；②通过剔除其法向量与骨折模型轴线呈一定角度的三角面片进行骨折断面点云提取，由于实际骨折模型无法确定骨折断面边界，提取的骨折断面点云往往还会包含部分位于骨髓腔内壁、骨折模型外侧壁的点云，提取效果较差；③根据骨折模型相邻三角面片法向量的突变进行断面点云提取，需要人为在骨折模型上选取参考点，非自动提取骨折模型断面点云，自动化程度低。

目前，国内外提出了各种点云配准算法，其中应用最广泛的配准算法是迭代最近点算法。该算法根据最小欧式距离不断查找近端、远端断面点云各点之间的对应关系，利用奇异值分解算法计算相应匹配点间的旋转矩阵和位置矢量，实现骨折断面点云的配准。但是该算法收敛速度较慢，若直接应用于骨折近端、远端断面点云配准，容易陷入局部最优解。

发明内容

为了解决现有技术问题，本发明的目的在于克服已有技术存在的不足，提供一种长骨骨折断面点云预处理及配准方法，能有效提高骨折断面配准精度。本发明长骨骨折断面点云的预处理及配准方法，首先采用主成分分析算法提取骨折近端、远端模型轴线，使用Geomagic studio软件分析骨折模型的曲率，提取骨折模型上的高曲率区域，根据骨折模型轴线方向并结合高曲率区域点云数据提取处于骨折近端、远端断面点云数据，实现骨折近端、远端断面点云的自动提取，避免人为选取特征点导致配准精度不足；进行骨折近端、远端模型断面区域点云数据的筛选，剔除骨髓腔内壁、骨折模型外侧壁的点云，减少干扰点云，为提高骨折断面配准精度奠定基础；通过调整骨折远端轴线的方向，使骨折远端轴线与近端轴线方向一致，为骨折断面点云精配准阶段提供理想的点云初始配准状态，最后采用迭代最近点算法实现骨折断面点云精配准，确定骨折远端相对于近端的空间位置和姿态偏差。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种长骨骨折断面点云预处理及配准方法，包括以下操作步骤：

(1)骨折模型逆向重建：

根据患者长骨骨折CT数据，采用Mimics软件逆向重建骨折近端、远端的三维数字化模型；

(2)骨折断面点云自动提取：

根据骨折近端、远端轴线方向，并结合断面高曲率区域点云数据提取骨折近端、远端断面点云；

(3)骨折断面点云筛选：

筛选骨折近端、远端模型断面区域的点云数据，剔除骨折髓腔的点云及骨折模型外侧壁的离散点云；

(4)骨折断面点云配准：

(4-1)骨折近端、远端模型的预配准：

根据骨折近端模型轴线方向，调整骨折远端轴线的空间位姿，使得骨折远端轴线与近端轴线的方向相同，实现骨折模型预配准；

(4-2)骨折近端、远端断面点云数据的精配准：

采用迭代最近点算法，对骨折近端、远端断面点云数据进行迭代计算，进行断面点云精配准，确定骨折远端相对于近端的空间移位偏差和旋转偏差。

优选地，在所述步骤(2)中的骨折断面点云自动提取的方法步骤为：

(2-1)提取骨折近端、远端模型的轴线：

通过主成分分析算法分别对骨折近端、远端模型进行计算，得到骨折模型的轴线；

(2-2)分析骨折近端、远端模型曲率：

将逆向重建得到的骨折近端、远端的三维数字化模型导入Geomagic studio软件，通过“按曲率分析”命令分别对骨折近端、远端进行曲率分析，选取骨折模型上高曲率区域内的三角面片；

(2-3)提取骨折近端、远端模型断面区域的点云数据：

根据所提取的骨折近端、远端模型轴线对近端、远端进行姿态调整，使之轴线与参考坐标系的z轴重合；

定义患者沿骨折轴线方向骨折断面区域的长度为d₁mm，对于骨折近端模型，保留其三角面片相关顶点的z轴坐标数值处于(z_min，z_min+d₁)mm范围内且属于高曲率区域内的三角面片；

对于骨折远端模型，保留其三角面片相关顶点的z轴坐标数值处于(z_max，z_max+d₁)mm范围内且属于高曲率区域内的三角面片。

优选地，在所述步骤(3)中的骨折断面点云筛选的方法步骤为：

(3-1)对骨折近端、远端模型断面区域的点云数据进行初步筛选，剔除属于骨折断裂处骨髓腔的内部干扰点云：

对进行姿态调整后的骨折近端、远端模型点云进行计算，舍弃与z轴垂直距离处于一定范围的内部点云，该范围需要根据实际长骨骨折断裂处的骨髓腔的内径来确定，定义骨折断裂处的骨髓腔的内径为d₂mm，任意点n(x_n,y_n,z_n)到z轴的垂直距离为D₁(n)，剔除D₁(n)小于d₂/2的内部点云，D₁(n)的计算公式为：

(3-2)对骨折近端、远端模型断面区域的点云数据进行再次筛选，剔除属于骨折模型外侧壁的离散干扰点云：

遍历骨折近端、远端模型断面区域的点云数据，对于任一点云数据n_point(x_point,y_point,z_point)，计算该点n_point(x_point,y_point,z_point)到其余点n(x_n,y_n,z_n)的三维距离D₂(n)，统计其d₃mm邻域范围内的点云数量并进行对比，剔除该点d₃mm邻域范围内的点云数量过少的离散干扰点云，D₂(n)的计算公式为：

优选地，在所述步骤(4)中的骨折断面点云配准的方法步骤为：

(4-1)骨折近端、远端模型的预配准：

(4-1-1)调整骨折远端模型轴线的空间位置：

定义Mimics软件中的世界坐标系为参考坐标系，对骨折远端模型轴线进行平移操作，使之经过参考坐标系原点；

(4-1-2)调整骨折远端模型轴线的空间姿态：

以参考坐标系为基准，调整骨折远端轴线的空间姿态，使之与参考坐标系的z轴重合；

(4-1-3)调整骨折远端模型轴线的空间姿态：

以参考坐标系为基准，调整骨折远端轴线的空间姿态，使之与近端轴线方向一致，实现骨折近端、远端模型的预配准；

(4-2)骨折近端、远端断面点云数据的精配准：

根据迭代最近点算法对提取、筛选后的骨折近端、远端断面点云数据进行配准计算，通过最小欧式距离确定两组点云各点之间的对应关系，利用奇异值分解算法计算匹配后骨折近端、远端断面点云的旋转矩阵和位置矢量，根据所求旋转矩阵和位置矢量对骨折远端断面点云进行齐次变换，并更新骨折远端断面点云的三维坐标，通过不断重复上述过程直到两组点云对应点之间的平均欧式距离小于设定值时停止迭代，最终确定骨折远端相对于近端的空间位置和姿态偏差。

本发明与现有技术相比较，具有如下显而易见的突出实质性特点和显著优点：

1.本发明长骨骨折断面点云的预处理及配准方法，实现对骨折断面点云的提取、筛选与配准；本发明方法首先采用主成分分析算法提取骨折近端、远端模型轴线，使用Geomagic studio软件分析骨折模型的曲率，提取骨折模型上的高曲率区域，根据骨折模型轴线方向并结合高曲率区域点云数据提取处于骨折近端、远端断面点云数据，实现骨折近端、远端断面点云的自动提取，避免人为选取特征点导致配准精度不足；

2.本发明进行骨折近端、远端模型断面点云的筛选，剔除属于骨折断裂处骨髓腔的内部点云以及外侧壁的离散点云，减少干扰点云，为提高骨折断面配准精度奠定基础；

3.本发明通过调整骨折远端轴线的方向，使骨折远端轴线与近端轴线方向一致，为骨折断面点云精配准阶段提供理想的点云初始配准状态，最后采用迭代最近点算法实现骨折断面点云精配准，确定骨折远端相对于近端的空间位置和姿态偏差；本发明方法能有效提高骨折断面配准精度。

附图说明

图1是本发明长骨骨折断面点云的预处理及配准方法流程图。

图2是本发明的骨折模型点云预处理及配准示意图。

图3是本发明的逆向建模的骨折模型示意图。

图4是本发明提取骨折模型上高曲率区域的三角面片的示意图。

图5是本发明提取骨折近端、远端模型断面点云的示意图。

图6是本发明的骨折近端、远端模型配准后示意图。

具体实施方式

下面结合附图和优选实施例，进一步阐明本发明，应理解下述具体实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。

以下结合具体的实施例子对上述方案做进一步说明，本发明的优选实施例详述如下：

实施例一：

在本实施例中，参见图1和图2，一种长骨骨折断面点云预处理及配准方法，包括以下操作步骤：

(1)骨折模型逆向重建：

根据患者长骨骨折CT数据，采用Mimics软件逆向重建骨折近端、远端的三维数字化模型；

(2)骨折断面点云自动提取：

根据骨折近端、远端轴线方向，并结合断面高曲率区域点云数据提取骨折近端、远端断面点云；

(3)骨折断面点云筛选：

筛选骨折近端、远端模型断面区域的点云数据，剔除骨折髓腔的点云及骨折模型外侧壁的离散点云；

(4)骨折断面点云配准：

(4-1)骨折近端、远端模型的预配准：

根据骨折近端模型轴线方向，调整骨折远端轴线的空间位姿，使得骨折远端轴线与近端轴线的方向相同，实现骨折模型预配准；

(4-2)骨折近端、远端断面点云数据的精配准：

采用迭代最近点算法，对骨折近端、远端断面点云数据进行迭代计算，进行断面点云精配准，确定骨折远端相对于近端的空间移位偏差和旋转偏差。

本实施例长骨骨折断面点云的预处理及配准方法通过调整骨折远端轴线的方向，使骨折远端轴线与近端轴线方向一致，为骨折断面点云精配准阶段提供理想的点云初始配准状态，最后采用迭代最近点算法实现骨折断面点云精配准，确定骨折远端相对于近端的空间位置和姿态偏差。

实施例二：

本实施例与实施例一基本相同，特别之处在于：

在本实施例中，如图1和图2所示，一种长骨骨折断面点云的预处理及配准方法，首先采用主成分分析算法提取骨折近端、远端模型轴线，使用Geomagic studio软件分析骨折模型的曲率，提取骨折模型上的高曲率区域，根据骨折模型轴线方向并结合高曲率区域点云数据提取处于骨折近端、远端断面点云数据，实现骨折近端、远端断面点云的自动提取，避免人为选取特征点导致配准精度不足；之后进行骨折近端、远端模型断面点云的筛选，剔除属于骨折断裂处骨髓腔的内部点云以及外侧壁的离散点云，减少干扰点云，为提高骨折断面配准精度奠定基础；通过调整骨折远端轴线的方向，使骨折远端轴线与近端轴线方向一致，为骨折断面点云精配准阶段提供理想的点云初始配准状态，最后采用迭代最近点算法实现骨折断面点云精配准，确定骨折远端相对于近端的空间位置和姿态偏差。

如图3所示，为逆向建模的骨折模型示意图，根据患者长骨骨折CT数据，采用Mimics软件逆向重建的骨折近端、远端的三维数字化模型。

如图4所示，为骨折模型上高曲率区域的三角面片的示意图，将逆向重建得到的骨折近端、远端的三维数字化模型导入Geomagic studio软件，通过“按曲率分析”命令分别对骨折近端、远端进行曲率分析，选取并标记骨折模型上高曲率区域内的三角面片。

如图5所示，为筛选后骨折近端、远端模型断面点云的示意图，对自动提取的骨折近端、远端模型断面点云进行筛选，剔除属于骨折断裂处骨髓腔的内部点云以及外侧壁的离散点云，减少干扰点云。

如图6所示，为骨折近端、远端模型配准后示意图，通过调整骨折远端轴线的方向，使骨折远端轴线与近端轴线方向一致，为骨折断面点云精配准阶段提供理想的点云初始配准状态，最后采用迭代最近点算法进行骨折断面点云精配准，确定骨折远端相对于近端的空间位置和姿态偏差。

本实施例长骨骨折断面点云的预处理及配准方法，首先采用主成分分析算法提取骨折近端、远端模型轴线，使用Geomagic studio软件分析骨折模型的曲率，提取骨折模型上的高曲率区域，根据骨折模型轴线方向并结合高曲率区域点云数据提取处于骨折近端、远端断面点云数据，实现骨折近端、远端断面点云的自动提取，避免人为选取特征点导致配准精度不足；进行骨折近端、远端模型断面区域点云数据的筛选，剔除骨髓腔内壁、骨折模型外侧壁的点云，减少干扰点云，为提高骨折断面配准精度奠定基础；通过调整骨折远端轴线的方向，使骨折远端轴线与近端轴线方向一致，为骨折断面点云精配准阶段提供理想的点云初始配准状态，最后采用迭代最近点算法实现骨折断面点云精配准，确定骨折远端相对于近端的空间位置和姿态偏差。

实施例三：

本实施例与前述实施例基本相同，特别之处在于：

一种长骨骨折断面点云的预处理及配准方法，采用如下步骤：

(1)骨折模型逆向重建：

根据患者长骨骨折CT数据逆向重建骨折三维模型：采用Mimics软件逆向重建骨折近端、远端的三维数字化模型，骨折模型如图3所示；

(2)骨折断面点云自动提取：

根据骨折近端、远端轴线方向，并结合断面高曲率区域点云数据提取近端、远端断面点云。

(3)骨折断面点云筛选：

筛选骨折近端、远端模型断面区域的点云数据，剔除骨折髓腔的点云及骨折模型外侧壁的离散点云。

(4)骨折断面点云配准：

①骨折近端、远端模型的预配准：

调整骨折远端模型轴线的空间位置：定义Mimics软件中的世界坐标系为参考坐标系，对骨折远端模型轴线进行平移操作，使之经过参考坐标系原点；

调整骨折远端模型轴线的空间姿态：以参考坐标系为基准，调整骨折远端轴线的空间姿态，使之与参考坐标系的z轴重合；

调整骨折远端模型轴线的空间姿态：以参考坐标系为基准，调整骨折远端轴线的空间姿态，使之与近端轴线方向一致，实现骨折近端、远端模型的预配准。

②骨折近端、远端断面点云数据的精配准：根据迭代最近点算法对提取、筛选后的骨折近端、远端断面点云数据进行配准计算，通过最小欧式距离确定两组点云各点之间的对应关系，利用奇异值分解算法计算匹配后骨折近端、远端断面点云的旋转矩阵和位置矢量，根据所求旋转矩阵和位置矢量对骨折远端断面点云进行齐次变换，并更新骨折远端断面点云的三维坐标，通过不断重复上述过程直到两组点云对应点之间的平均欧式距离小于设定值时停止迭代，最终确定骨折远端相对于近端的空间位置和姿态偏差，配准结果如图6所示。

本实施例长骨骨折断面点云的预处理及配准方法，实现对骨折断面点云的提取、筛选与配准；本发明方法首先采用主成分分析算法提取骨折近端、远端模型轴线，使用Geomagic studio软件分析骨折模型的曲率，提取骨折模型上的高曲率区域，根据骨折模型轴线方向并结合高曲率区域点云数据提取处于骨折近端、远端断面点云数据，实现骨折近端、远端断面点云的自动提取，避免人为选取特征点导致配准精度不足。

实施例四：

本实施例与前述实施例基本相同，特别之处在于：

在所述步骤(2)中，骨折断面点云自动提取的方法为：

①提取骨折近端、远端模型的轴线：通过主成分分析算法分别对骨折近端、远端模型进行计算，得到骨折模型的轴线；

②分析骨折近端、远端模型曲率：将逆向重建得到的骨折近端、远端的三维数字化模型导入Geomagic studio软件，通过“按曲率分析”命令分别对骨折近端、远端进行曲率分析，选取骨折模型上高曲率区域内的三角面片；

③提取骨折近端、远端模型断面区域的点云数据：根据所提取的骨折近端、远端模型轴线对近端、远端进行姿态调整，使之轴线与参考坐标系的z轴重合；

定义患者沿骨折轴线方向骨折断面区域的长度为d₁mm，对于骨折近端模型，保留其三角面片相关顶点的z轴坐标数值处于(z_min，z_min+d₁)mm范围内且属于高曲率区域内的三角面片；

对于骨折远端模型，保留其三角面片相关顶点的z轴坐标数值处于(z_max，z_max+d₁)mm范围内且属于高曲率区域内的三角面片。

在所述步骤(3)中，骨折断面点云筛选的方法为：

①对骨折近端、远端模型断面区域的点云数据进行初步筛选，剔除属于骨折断裂处骨髓腔的内部干扰点云：对进行姿态调整后的骨折近端、远端模型点云进行计算，舍弃与z轴垂直距离处于一定范围的内部点云，该范围需要根据实际长骨骨折断裂处的骨髓腔的内径来确定，定义骨折断裂处的骨髓腔的内径为d₂mm，任意点n(x_n,y_n,z_n)到z轴的垂直距离为D₁(n)，剔除D₁(n)小于d₂/2的内部点云，D₁(n)的计算公式为：

②对骨折近端、远端模型断面区域的点云数据进行再次筛选，剔除属于骨折模型外侧壁的离散干扰点云：遍历骨折近端、远端模型断面区域的点云数据，对于任一点云数据n_point(x_point,y_point,z_point)，计算该点n_point(x_point,y_point,z_point)到其余点n(x_n,y_n,z_n)的三维距离D₂(n)，统计其d₃mm邻域范围内的点云数量并进行对比，剔除该点d₃mm邻域范围内的点云数量过少的离散干扰点云，D₂(n)的计算公式为：

在所述步骤(4)中，骨折断面点云配准的方法为：

①骨折近端、远端模型的预配准：

调整骨折远端模型轴线的空间位置：定义Mimics软件中的世界坐标系为参考坐标系，对骨折远端模型轴线进行平移操作，使之经过参考坐标系原点；

调整骨折远端模型轴线的空间姿态：以参考坐标系为基准，调整骨折远端轴线的空间姿态，使之与参考坐标系的z轴重合；

调整骨折远端模型轴线的空间姿态：以参考坐标系为基准，调整骨折远端轴线的空间姿态，使之与近端轴线方向一致，实现骨折近端、远端模型的预配准。

②骨折近端、远端断面点云数据的精配准：根据迭代最近点算法对提取、筛选后的骨折近端、远端断面点云数据进行配准计算，通过最小欧式距离确定两组点云各点之间的对应关系，利用奇异值分解算法计算匹配后骨折近端、远端断面点云的旋转矩阵和位置矢量，根据所求旋转矩阵和位置矢量对骨折远端断面点云进行齐次变换，并更新骨折远端断面点云的三维坐标，通过不断重复上述过程直到两组点云对应点之间的平均欧式距离小于设定值时停止迭代，最终确定骨折远端相对于近端的空间位置和姿态偏差。

本实施例进行骨折近端、远端模型断面点云的筛选，剔除属于骨折断裂处骨髓腔的内部点云以及外侧壁的离散点云，减少干扰点云，为提高骨折断面配准精度奠定基础；本实施例通过调整骨折远端轴线的方向，使骨折远端轴线与近端轴线方向一致，为骨折断面点云精配准阶段提供理想的点云初始配准状态，最后采用迭代最近点算法实现骨折断面点云精配准，确定骨折远端相对于近端的空间位置和姿态偏差；本发明方法能有效提高骨折断面配准精度。

综上所述，上述实施例长骨骨折断面点云的预处理及配准方法，法包括以下操作步骤：

①骨折模型逆向重建：由患者骨折CT数据逆向重建骨折三维模型；

②骨折断面点云自动提取：根据骨折近端、远端轴线方向，并结合断面高曲率区域点云数据自动提取骨折近端、远端断面点云；

③骨折断面点云筛选：筛选骨折近端、远端模型断面区域的点云数据，剔除骨折髓腔的点云及外侧壁的离散点云；

④骨折断面点云配准：调整骨折远端轴线的方向，使骨折远端轴线与近端轴线方向一致，实现骨折近端、远端模型的预配准；采用迭代最近点算法，进行远端和近端断面点云数据精配准，确定骨折远端相对于近端的空间移位偏差和旋转偏差。

本发明上述实施例方法对骨折断面点云的预处理，包括骨折近端、远端断面点云的自动提取以及筛选，通过实现骨折断面点云的自动提取，避免人为选取特征点；另外进行骨折近端、远端模型断面点云筛选，剔除了属于骨折断裂处骨髓腔的内部点云以及外侧壁的离散点云，有效减少干扰点云。所述方法能有效提高骨折断面配准精度。

上面结合附图对本发明实施例进行了说明，但本发明不限于上述实施例，还可以根据本发明的发明创造的目的做出多种变化，凡依据本发明技术方案的精神实质和原理下做的改变、修饰、替代、组合或简化，均应为等效的置换方式，只要符合本发明的发明目的，只要不背离本发明的技术原理和发明构思，都属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种长骨骨折断面点云预处理及配准方法，其特征在于，包括以下操作步骤：

(1)骨折模型逆向重建：

根据患者长骨骨折CT数据，采用Mimics软件逆向重建骨折近端、远端的三维数字化模型；

(2)骨折断面点云自动提取：

根据骨折近端、远端轴线方向，并结合断面高曲率区域点云数据提取骨折近端、远端断面点云；

(3)骨折断面点云筛选：

筛选骨折近端、远端模型断面区域的点云数据，剔除骨折髓腔的点云及骨折模型外侧壁的离散点云；

(4)骨折断面点云配准：

(4-1)骨折近端、远端模型的预配准：

根据骨折近端模型轴线方向，调整骨折远端轴线的空间位姿，使得骨折远端轴线与近端轴线的方向相同，实现骨折模型预配准；

(4-2)骨折近端、远端断面点云数据的精配准：

采用迭代最近点算法，对骨折近端、远端断面点云数据进行迭代计算，进行断面点云精配准，确定骨折远端相对于近端的空间移位偏差和旋转偏差。

2.根据权利要求1所述长骨骨折断面点云预处理及配准方法，其特征在于，在所述步骤(2)中的骨折断面点云自动提取的方法步骤为：

(2-1)提取骨折近端、远端模型的轴线：

通过主成分分析算法分别对骨折近端、远端模型进行计算，得到骨折模型的轴线；

(2-2)分析骨折近端、远端模型曲率：

将逆向重建得到的骨折近端、远端的三维数字化模型导入Geomagic studio软件，通过“按曲率分析”命令分别对骨折近端、远端进行曲率分析，选取骨折模型上高曲率区域内的三角面片；

(2-3)提取骨折近端、远端模型断面区域的点云数据：

根据所提取的骨折近端、远端模型轴线对近端、远端进行姿态调整，使之轴线与参考坐标系的z轴重合；

定义患者沿骨折轴线方向骨折断面区域的长度为d₁mm，对于骨折近端模型，保留其三角面片相关顶点的z轴坐标数值处于(z_min，z_min+d₁)mm范围内且属于高曲率区域内的三角面片；

对于骨折远端模型，保留其三角面片相关顶点的z轴坐标数值处于(z_max，z_max+d₁)mm范围内且属于高曲率区域内的三角面片。

3.根据权利要求1所述长骨骨折断面点云预处理及配准方法，其特征在于，在所述步骤(3)中的骨折断面点云筛选的方法步骤为：

(3-1)对骨折近端、远端模型断面区域的点云数据进行初步筛选，剔除属于骨折断裂处骨髓腔的内部干扰点云：

对进行姿态调整后的骨折近端、远端模型点云进行计算，舍弃与z轴垂直距离处于一定范围的内部点云，该范围需要根据实际长骨骨折断裂处的骨髓腔的内径来确定，定义骨折断裂处的骨髓腔的内径为d₂mm，任意点n(x_n,y_n,z_n)到z轴的垂直距离为D₁(n)，剔除D₁(n)小于d₂/2的内部点云，D₁(n)的计算公式为：

(3-2)对骨折近端、远端模型断面区域的点云数据进行再次筛选，剔除属于骨折模型外侧壁的离散干扰点云：

遍历骨折近端、远端模型断面区域的点云数据，对于任一点云数据n_point(x_point,y_point,z_point)，计算该点n_point(x_point,y_point,z_point)到其余点n(x_n,y_n,z_n)的三维距离D₂(n)，统计其d₃mm邻域范围内的点云数量并进行对比，剔除该点d₃mm邻域范围内的点云数量过少的离散干扰点云，D₂(n)的计算公式为：

4.根据权利要求1所述长骨骨折断面点云预处理及配准方法，其特征在于，所述步骤(4)骨折断面点云配准的方法步骤为：

(4-1)骨折近端、远端模型的预配准：

(4-1-1)调整骨折远端模型轴线的空间位置：

定义Mimics软件中的世界坐标系为参考坐标系，对骨折远端模型轴线进行平移操作，使之经过参考坐标系原点；

(4-1-2)调整骨折远端模型轴线的空间姿态：

以参考坐标系为基准，调整骨折远端轴线的空间姿态，使之与参考坐标系的z轴重合；

(4-1-3)调整骨折远端模型轴线的空间姿态：

以参考坐标系为基准，调整骨折远端轴线的空间姿态，使之与近端轴线方向一致，实现骨折近端、远端模型的预配准；

(4-2)骨折近端、远端断面点云数据的精配准：

根据迭代最近点算法对提取、筛选后的骨折近端、远端断面点云数据进行配准计算，通过最小欧式距离确定两组点云各点之间的对应关系，利用奇异值分解算法计算匹配后骨折近端、远端断面点云的旋转矩阵和位置矢量，根据所求旋转矩阵和位置矢量对骨折远端断面点云进行齐次变换，并更新骨折远端断面点云的三维坐标，通过不断重复上述过程直到两组点云对应点之间的平均欧式距离小于设定值时停止迭代，最终确定骨折远端相对于近端的空间位置和姿态偏差。

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