CN114886624A - 一种基于x光图像自动匹配髋关节假体方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于X光图像自动匹配髋关节假体的方法及装置，具体方法包括：通过获取待匹配髋关节的X光图像，以及通过深度学习模型对目标图像处理，确定髋臼杯具体型号，得到适配的髋臼杯具，确定假体柄型号，得到适配的假体柄，获取股骨头假体型号，得到适配的股骨头假体。通过将得到的适配的髋臼杯和适配的假体柄以及适配的股骨头假体进行位置粗放置，计算适配的假体柄旋转的角度，确定适配的假体柄移动距离，进而确定适配的假体柄最终准确的匹配位置。通过上述方案，能够提高对髋关节病变诊断质量，制定高标准的髋关节术前规划方案，也能够自动匹配合适的髋关节假体型号，可有效降低医生主观判断错误，降低翻修率，方法简单且效率高。

Description

一种基于X光图像自动匹配髋关节假体方法及装置
技术领域
本申请涉及匹配髋关节假体技术领域，特别是涉及一种基于X光图像自动匹配髋关节假体方法及装置。
背景技术
髋关节置换术是世界范围内最常见的手术之一，髋关节置换也是治疗髋关节疾病的重要手术方式之一。髋关节置换包括人工股骨颈置换和人工臼杯置换。手术的成败关键在于假体股骨颈的置入情况，良好的假体置入位置可以提高患者关节活动度，减少假体碰撞或脱位等并发症的发生率，准确的术前计划是髋关节置换术重要的一步。
目前，术前计划通常是使用一个二维模板的模拟软件，医生使用植入物的图像在患者扫描的X光片上进行测量，对此步骤反复比对操作，直到定位到合适的植入物，该方法操作繁琐，需要很长时间且效率较低。
发明内容
基于此，针对上述技术问题，提供一种基于X光图像自动匹配髋关节假体方法及装置。
第一方面，一种基于X光图像自动匹配髋关节假体方法，所述方法包括：
获取待匹配髋关节的X光图像作为目标图像；
通过深度学习模型对目标图像处理，得到髋臼上缘、髋臼窝边缘和髋臼下缘对应的三个关键点坐标；根据三个关键点坐标，确定髋臼杯具体型号，得到适配的髋臼杯具；
在目标图像内提取股骨轴线，计算第一偏心距；根据所述三个关键点坐标获取小转子坐标，并根据小转子坐标计算远端直径；根据计算到的远端直径和偏心距以及股骨轴线，确定假体柄型号，得到适配的假体柄；
计算健患侧偏心距，根据深度关键点模型获取左右小转子和坐骨最低点，进而计算左右腿长差值；根据健患侧偏心距与第一偏心距的差值以及左右腿长差值，获取股骨头假体型号，得到适配的股骨头假体；
将得到的适配的髋臼杯和适配的假体柄以及适配的股骨头假体进行位置粗放置，计算适配的假体柄旋转的角度，确定适配的假体柄移动距离，进而确定适配的假体柄最终准确的匹配位置。
上述方案中，可选地，所述X光图像为X光dicom原始图，根据X光dicom原始图获取对比度明显的目标图像；以目标图像左上角为(0，0)原点，图像宽度为x轴，图像高度为y轴，建立平面直角坐标系；
所述根据X光dicom原始图获取对比度明显的目标图像具体包括：
将X光dicom原始图转换为图片格式，获取所述待匹配髋关节的jpg图片；将所述jpg图片使用opencv中Gamma校正方法进行处理得到目标图像。
上述方案中，进一步可选地，所述深度学习模型具体为：HRNET深度学习模型；
所述根据三个关键点坐标，确定髋臼杯具体型号具体方法为：采用回归模型，拟合三个关键点对应的圆，确定圆心和半径，进而确定髋臼杯具体型号。
上述方案中，进一步可选地，所述远端直径为小转子下方10厘米处，标注股骨髓腔内径距离。
上述方案中，进一步可选地，所述将得到的适配的髋臼杯和适配的假体柄以及适配的股骨头假体进行位置粗放置，具体包括：根据旋转中心的坐标进行初始放置得到的适配的髋臼杯和适配的假体柄，适配的髋臼杯在髋臼杯图像区域的中心与旋转中心重合位置，斜45度放置；
适配的假体柄是以髋臼杯图像区域的右上角对准旋转中心，进行垂直放置。
上述方案中，进一步可选地，所述计算适配的假体柄旋转的角度，具体包括：在目标图像内获取适配的假体柄的中轴线，确定适配的假体柄的y轴最大的点的像素的坐标，垂直向上作一条适配的假体柄的中轴线；根据适配的假体柄的中轴线和股骨的中轴线，计算适配的假体柄的中轴线和股骨的中轴线形成的向量的夹角α，进而确定假体柄旋转的角度。
上述方案中，进一步可选地，所述确定适配的假体柄移动距离，具体包括：
将适配的假体柄中轴线平移与人体中轴线重合，确定水平平移移动距离及方向；通过计算人体中轴线的斜率和截距，将适配的假体柄两直线的端点的y值带入人体中轴线的斜率和截距，计算出两个横轴坐标点值，所述两个横轴坐标点值为适配假体柄中轴线两点在人体中轴线上的投影；对比这两个点和与适配假体柄两个点的位置关系，获得投影与假体中轴线上点的横轴坐标点均值，进而确定假体柄移动距离。
上述方案中，进一步可选地，所述确定适配的假体柄最终准确的匹配位置具体包括：将旋转后的角度的假体进行水平平移至髓腔中部；并进行垂直平移，将假体放置于与正常侧相同的高度的对应的高度；根据适配的股骨头型号的圆心坐标，依次进行对适配的假体柄的移动，获取适配的股骨头型号的圆心在此时旋转后的位置坐标；根据这个位置坐标作假体中轴线的垂线，获取股骨头圆心坐标在假体中轴线上的投影，根据投影点坐标与假体坐标点进行对比，得到x轴需要向上平移的坐标点距离，需要向左平移的坐标点距离，最终确定假体准确位置。
第二方面，一种基于X光图像自动匹配髋关节假体装置，所述装置包括：
获取模块：用于获取待匹配髋关节的X光图像；所述X光图像为X光dicom原始图，根据X光dicom原始图获取对比度明显的目标图像；以目标图像左上角为(0，0)原点，图像宽度为x轴，图像高度为y轴，建立平面直角坐标系；
第一选择假体模块：通过深度学习模型对目标图像处理，得到髋臼上缘、髋臼窝边缘和髋臼下缘对应的三个关键点坐标；根据三个关键点坐标，确定髋臼杯具体型号，得到适配的髋臼杯具；
第二选择假体模块：用于在目标图像内提取股骨轴线，计算第一偏心距；根据所述三个关键点坐标获取小转子坐标，并根据小转子坐标计算远端直径；根据计算到的远端直径和偏心距以及股骨轴线，确定假体柄型号，得到适配的假体柄；
第三选择假体模块：用于计算健患侧偏心距，根据深度关键点模型获取左右小转子和坐骨最低点，进而计算左右腿长差值；根据健患侧偏心距与第一偏心距的差值以及左右腿长差值，获取股骨头假体型号，得到适配的股骨头假体；
确定匹配位置模块：用于将得到的适配的髋臼杯和适配的假体柄以及适配的股骨头假体进行位置粗放置，计算适配的假体柄旋转的角度，确定适配的假体柄移动距离，进而确定适配的假体柄最终准确的匹配位置。
本发明至少具有以下有益效果：
本发明基于对现有技术问题的进一步分析和研究，通过获取待匹配髋关节的X光图像，以及通过深度学习模型对目标图像处理，确定髋臼杯具体型号，得到适配的髋臼杯具，确定假体柄型号，得到适配的假体柄，获取股骨头假体型号，得到适配的股骨头假体。通过将得到的适配的髋臼杯和适配的假体柄以及适配的股骨头假体进行位置粗放置，计算适配的假体柄旋转的角度，确定适配的假体柄移动距离，进而确定适配的假体柄最终准确的匹配位置。通过上述方案，能够完成髋关节假体自动推荐并完成假体准确的匹配位置，提高对髋关节病变诊断质量，制定高标准的髋关节术前规划方案，也能够自动匹配合适的髋关节假体型号，为医生手术过程提供可视化指导，可有效降低医生主观判断错误，降低翻修率，方法简单且效率高。
附图说明
图1为本发明一个实施例提供的基于X光图像自动匹配髋关节假体方法的流程示意图；
图2为本发明一个实施例提供的基于X光图像自动匹配髋关节假体方法的整体流程示意图。
图3为本发明一个实施例提供的基于X光图像自动匹配髋关节假体方法的假体尺寸及初始位置结果图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种基于X光图像自动匹配髋关节假体方法，包括以下步骤：
获取待匹配髋关节的X光图像作为目标图像；
所述X光图像为X光dicom原始图，根据X光dicom原始图获取对比度明显的目标图像；以目标图像左上角为(0，0)原点，图像宽度为x轴，图像高度为y轴，建立平面直角坐标系。
其中，第一个目的是获取髋关节X光图像并预处理，具体为，根据X光dicom原始图获取对比度明显的目标图像具体包括：将X光dicom原始图转换为图片格式，获取所述待匹配髋关节的jpg图片，将所述jpg图片使用opencv中Gamma校正方法进行处理得到目标图像。
通过深度学习模型对目标图像处理，得到髋臼上缘、髋臼窝边缘和髋臼下缘对应的三个关键点坐标；根据三个关键点坐标，确定髋臼杯具体型号，得到适配的髋臼杯具。
其中，第二个目的是：根据髋臼上缘和髋臼下缘计算确定髋臼杯直径，确定具体型号，具体为，获取髋臼上缘、髋臼窝边缘和髋臼下缘关键点：根据髋关节深度模型，获取上述三个关键点。获取髋臼杯直径：根据上述关键点，通过回归模型，拟合圆形，确定圆形圆心和半径，确定髋臼杯假体具体型号深度学习模型具体为：HRNET深度学习模型，根据三个关键点坐标，确定髋臼杯具体型号具体方法为：采用回归模型，拟合三个关键点对应的圆，确定圆心和半径，进而确定髋臼杯具体型号。
在目标图像内提取股骨轴线，计算第一偏心距；根据所述三个关键点坐标获取小转子坐标，并根据小转子坐标计算远端直径；根据计算到的远端直径和偏心距以及股骨轴线，确定假体柄型号，得到适配的假体柄。
其中，第三个目的通过远端直径和偏心距计算假体相似度距离，确定最佳适配假体柄型号实现本发明第三个目的的技术方案是：计算远端直径和偏心距：提取股骨轴线，根据圆心位置计算偏心距；根据关键点模型获取小转子位置并由此计算远端直径。获取假体柄最佳型号：根据远端直径和偏心距，根据假体柄的轴线，确定最佳相似度距离，确定假体柄最佳型号。其中，远端直径为小转子下方10厘米处，标注股骨髓腔内径距离。
计算健患侧偏心距，根据深度关键点模型获取左右小转子和坐骨最低点，进而计算左右腿长差值；根据健患侧偏心距与第一偏心距的差值以及左右腿长差值，获取股骨头假体型号，得到适配的股骨头假体。
其中，第四个目的根据测量健患侧偏心距的差值以及左右腿长差异值，近似测量并推荐了一个股骨头假体型号。实现本发明的第四个目的的技术方案是：计算健侧偏心距：使用S31方法计算健侧偏心距。计算左右腿长差异：根据深度关键点模型获取左右小转子和坐骨低点，并计算腿长差异值。获取股骨头假体型号：根据上述计算，测量差异值，并推荐出具体股骨头假体型号。
将得到的适配的髋臼杯和适配的假体柄以及适配的股骨头假体进行位置粗放置，计算适配的假体柄旋转的角度，确定适配的假体柄移动距离，进而确定适配的假体柄最终准确的匹配位置。
其中，将得到的适配的髋臼杯和适配的假体柄以及适配的股骨头假体进行位置粗放置，具体包括：根据旋转中心的坐标进行初始放置得到的适配的髋臼杯和适配的假体柄，适配的髋臼杯在髋臼杯图像区域的中心与旋转中心重合位置，斜45度放置。适配的假体柄是以髋臼杯图像区域的右上角对准旋转中心，进行垂直放置。
计算适配的假体柄旋转的角度，具体包括：在目标图像内获取适配的假体柄的中轴线，确定适配的假体柄的y轴最大的点的像素的坐标，垂直向上作一条适配的假体柄的中轴线；根据适配的假体柄的中轴线和股骨的中轴线，计算适配的假体柄的中轴线和股骨的中轴线形成的向量的夹角α，进而确定假体柄旋转的角度。
确定适配的假体柄移动距离，具体包括：将适配的假体柄中轴线平移与人体中轴线重合，确定水平平移移动距离及方向；通过计算人体中轴线的斜率和截距，将适配的假体柄两直线的端点的y值带入人体中轴线的斜率和截距，计算出两个横轴坐标点值，所述两个横轴坐标点值为适配假体柄中轴线两点在人体中轴线上的投影；对比这两个点和与适配假体柄两个点的位置关系，获得投影与假体中轴线上点的横轴坐标点均值，进而确定假体柄移动距离。
确定适配的假体柄最终准确的匹配位置具体包括：将旋转后的角度的假体进行水平平移至髓腔中部；并进行垂直平移，将假体放置于与正常侧相同的高度的对应的高度；根据适配的股骨头型号的圆心坐标，依次进行对适配的假体柄的移动，获取适配的股骨头型号的圆心在此时旋转后的位置坐标；根据这个位置坐标作假体中轴线的垂线，获取股骨头圆心坐标在假体中轴线上的投影，根据投影点坐标与假体坐标点进行对比，得到x轴需要向上平移的坐标点距离，需要向左平移的坐标点距离，最终确定假体准确位置。
本实施例通过获取待匹配髋关节的X光图像；所述X光图像为X光dicom原始图，根据X光dicom原始图获取对比度明显的目标图像；以目标图像左上角为(0，0)原点，图像宽度为x轴，图像高度为y轴，建立平面直角坐标系，通过深度学习模型对目标图像处理，得到髋臼上缘、髋臼窝边缘和髋臼下缘对应的三个关键点坐标；根据三个关键点坐标，确定髋臼杯具体型号，得到适配的髋臼杯具。在目标图像内提取股骨轴线，计算第一偏心距；根据所述三个关键点坐标获取小转子坐标，并根据小转子坐标计算远端直径；根据计算到的远端直径和偏心距以及股骨轴线，确定假体柄型号，得到适配的假体柄。计算健患侧偏心距，根据深度关键点模型获取左右小转子和坐骨最低点，进而计算左右腿长差值；根据健患侧偏心距与第一偏心距的差值以及左右腿长差值，获取股骨头假体型号，得到适配的股骨头假体。将得到的适配的髋臼杯和适配的假体柄以及适配的股骨头假体进行位置粗放置，计算适配的假体柄旋转的角度，确定适配的假体柄移动距离，进而确定适配的假体柄最终准确的匹配位置。
通过上述方案，能够完成髋关节假体自动推荐并完成假体准确的匹配位置，提高对髋关节病变诊断质量，制定高标准的髋关节术前规划方案，也能够自动匹配合适的髋关节假体型号，为医生手术过程提供可视化指导，可有效降低医生主观判断错误，降低翻修率，方法简单且效率高。
在一个实施例中，提供了一种基于X光图像自动匹配髋关节假体装置，包括以下程序模块：获取模块：用于获取待匹配髋关节的X光图像；所述X光图像为X光dicom原始图，根据X光dicom原始图获取对比度明显的目标图像；以目标图像左上角为(0，0)原点，图像宽度为x轴，图像高度为y轴，建立平面直角坐标系；
第一选择假体模块：通过深度学习模型对目标图像处理，得到髋臼上缘、髋臼窝边缘和髋臼下缘对应的三个关键点坐标；根据三个关键点坐标，确定髋臼杯具体型号，得到适配的髋臼杯具；
第二选择假体模块：用于在目标图像内提取股骨轴线，计算第一偏心距；根据所述三个关键点坐标获取小转子坐标，并根据小转子坐标计算远端直径；根据计算到的远端直径和偏心距以及股骨轴线，确定假体柄型号，得到适配的假体柄；
第三选择假体模块：用于计算健患侧偏心距，根据深度关键点模型获取左右小转子和坐骨最低点，进而计算左右腿长差值；根据健患侧偏心距与第一偏心距的差值以及左右腿长差值，获取股骨头假体型号，得到适配的股骨头假体；
确定匹配位置模块：用于将得到的适配的髋臼杯和适配的假体柄以及适配的股骨头假体进行位置粗放置，计算适配的假体柄旋转的角度，确定适配的假体柄移动距离，进而确定适配的假体柄最终准确的匹配位置。
关于基于X光图像自动匹配髋关节假体装置的具体限定可以参见上文中对于基于X光图像自动匹配髋关节假体方法的限定，在此不再赘述。上述基于X光图像自动匹配髋关节假体装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性、内存储器。该非易失性存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于X光图像自动匹配髋关节假体方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于X光图像自动匹配髋关节假体的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待匹配髋关节的X光图像作为目标图像；
通过深度学习模型对目标图像处理，得到髋臼上缘、髋臼窝边缘和髋臼下缘对应的三个关键点坐标；根据三个关键点坐标，确定髋臼杯具体型号，得到适配的髋臼杯具；
在目标图像内提取股骨轴线，计算第一偏心距；根据所述三个关键点坐标获取小转子坐标，并根据小转子坐标计算远端直径；根据计算到的远端直径和偏心距以及股骨轴线，确定假体柄型号，得到适配的假体柄；
计算健患侧偏心距，根据深度关键点模型获取左右小转子和坐骨最低点，进而计算左右腿长差值；根据健患侧偏心距与第一偏心距的差值以及左右腿长差值，获取股骨头假体型号，得到适配的股骨头假体；
将得到的适配的髋臼杯和适配的假体柄以及适配的股骨头假体进行位置粗放置，计算适配的假体柄旋转的角度，确定适配的假体柄移动距离，进而确定适配的假体柄最终准确的匹配位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述X光图像为X光dicom原始图，根据X光dicom原始图获取对比度明显的目标图像；以目标图像左上角为(0，0)原点，图像宽度为x轴，图像高度为y轴，建立平面直角坐标系；
根据X光dicom原始图获取对比度明显的目标图像具体包括：
将X光dicom原始图转换为图片格式，获取所述待匹配髋关节的jpg图片；将所述jpg图片使用opencv中Gamma校正方法进行处理得到目标图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度学习模型具体为：HRNET深度学习模型；
所述根据三个关键点坐标，确定髋臼杯具体型号具体方法为：采用回归模型，拟合三个关键点对应的圆，确定圆心和半径，进而确定髋臼杯具体型号。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述远端直径为小转子下方10厘米处，标注股骨髓腔内径距离。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将得到的适配的髋臼杯和适配的假体柄以及适配的股骨头假体进行位置粗放置具体包括：根据旋转中心的坐标进行初始放置得到的适配的髋臼杯和适配的假体柄，适配的髋臼杯在髋臼杯图像区域的中心与旋转中心重合位置，斜45度放置；
适配的假体柄是以髋臼杯图像区域的右上角对准旋转中心，进行垂直放置。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算适配的假体柄旋转的角度具体包括：在目标图像内获取适配的假体柄的中轴线，确定适配的假体柄的y轴最大的点的像素的坐标，垂直向上作一条适配的假体柄的中轴线；根据适配的假体柄的中轴线和股骨的中轴线，计算适配的假体柄的中轴线和股骨的中轴线形成的向量的夹角α，进而确定假体柄旋转的角度。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定适配的假体柄移动距离具体包括：
将适配的假体柄中轴线平移与人体中轴线重合，确定水平平移移动距离及方向；通过计算人体中轴线的斜率和截距，将适配的假体柄两直线的端点的y值带入人体中轴线的斜率和截距，计算出两个横轴坐标点值，所述两个横轴坐标点值为适配假体柄中轴线两点在人体中轴线上的投影；对比这两个点和与适配假体柄两个点的位置关系，获得投影与假体中轴线上点的横轴坐标点均值，进而确定假体柄移动距离。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定适配的假体柄最终准确的匹配位置具体包括：将旋转后的角度的假体进行水平平移至髓腔中部；并进行垂直平移，将假体放置于与正常侧相同的高度的对应的高度；根据适配的股骨头型号的圆心坐标，依次进行对适配的假体柄的移动，获取适配的股骨头型号的圆心在此时旋转后的位置坐标；根据这个位置坐标作假体中轴线的垂线，获取股骨头圆心坐标在假体中轴线上的投影，根据投影点坐标与假体坐标点进行对比，得到x轴需要向上平移的坐标点距离，需要向左平移的坐标点距离，最终确定假体准确位置。
9.一种基于X光图像自动匹配髋关节假体的装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块：用于获取待匹配髋关节的X光图像；所述X光图像为X光dicom原始图，根据X光dicom原始图获取对比度明显的目标图像；以目标图像左上角为(0，0)原点，图像宽度为x轴，图像高度为y轴，建立平面直角坐标系；
第一选择假体模块：通过深度学习模型对目标图像处理，得到髋臼上缘、髋臼窝边缘和髋臼下缘对应的三个关键点坐标；根据三个关键点坐标，确定髋臼杯具体型号，得到适配的髋臼杯具；
第二选择假体模块：用于在目标图像内提取股骨轴线，计算第一偏心距；根据所述三个关键点坐标获取小转子坐标，并根据小转子坐标计算远端直径；根据计算到的远端直径和偏心距以及股骨轴线，确定假体柄型号，得到适配的假体柄；
第三选择假体模块：用于计算健患侧偏心距，根据深度关键点模型获取左右小转子和坐骨最低点，进而计算左右腿长差值；根据健患侧偏心距与第一偏心距的差值以及左右腿长差值，获取股骨头假体型号，得到适配的股骨头假体；
确定匹配位置模块：用于将得到的适配的髋臼杯和适配的假体柄以及适配的股骨头假体进行位置粗放置，计算适配的假体柄旋转的角度，确定适配的假体柄移动距离，进而确定适配的假体柄最终准确的匹配位置。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
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