CN116370073A - 一种下肢骨骼高能损伤复位导航方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种下肢骨骼高能损伤复位导航方法，该方法包括建立机器人和肌肉骨骼系统的动态生物力学模型并进行复位导航仿真，分析骨折碎片与机器人之间的运动和力的关系，进行骨骼复位导航路径规划并记录作为最优路径选择依据和模型优化设计参考，结合医学影像和解剖组织学数据进行仿真，构造最优路径规划成本函数，确定搜索复位导航路径的参数和空间位置转换矩阵，得出最优路径算法的目标并固定。本发明首次将重要软组织规避作为复位路径规划固定的重要考虑因素，综合考虑复位动作模式、纵向牵引肌肉合力、关节位置等多元信息融合决策的规划路径优选，解决以往并联机器人复位导航过程中灵活性不足和容易造成二次损伤的问题。

Description

一种下肢骨骼高能损伤复位导航方法
技术领域
本发明涉及复位固定领域，特别涉及一种下肢骨骼高能损伤复位导航方法。
背景技术
复位固定是骨折治疗中的关键步骤，过去开发了各种计算机和机器人辅助方法来避免与复位固定相关的问题。尽管该领域取得了进展，但对在实际复位固定过程中可能发生的问题的研究仍不够充分。这些可能会导致错误的过程，引起手术时间延长和放射线照射增加。因此，复位固定路径的最优描述被认为是分析与复位固定有关的问题和进一步改善复位固定程序的关键方法。目前文献中仍缺乏对动态复位固定程序的详细研究，因此没有对最优复位固定路径的描述。
Graham AE等和Joung等开发了用于确定骨折复位固定过程中的肌肉力量的肌肉骨骼模型。但是，没有详细研究不同的复位运动对产生力的影响。Westphal等提出了一种复位路径规划方法，作为其机器人辅助开发的一部分,该方法旨在使牵引最小化，从而减小作用力,但缺少关于寻找复位运动的最优选择分析，有待进一步研究。
发明内容
本发明的目的是提供一种下肢骨骼高能损伤复位导航方法，首次将重要软组织规避作为复位路径规划导航的重要考虑因素，综合考虑复位动作模式、纵向牵引肌肉合力、关节位置等多元信息融合决策的规划路径优选，解决以往并联机器人复位导航过程中灵活性不足和容易造成二次损伤的问题。
本发明提供了一种下肢骨骼高能损伤复位导航方法，所述方法包括如下步骤：
步骤一、基于骨折部位肌肉骨骼模型的复位力预测研究，使用OpenSim建立机器人肌肉骨骼系统的动态生物力学模型；
步骤二、针对建立的机器人肌肉骨骼系统的动态生物力学模型进行复位导航仿真，分析骨折碎片与机器人之间的运动和力的关系，预测肌肉抵抗力对机器人系统的影响；
步骤三、根据步骤二的仿真结果，进行骨骼复位导航路径规划并记录作为最优路径的选择依据和模型优化设计的参考；
步骤四、根据前述仿真结果，综合考虑多元信息对优选骨骼复位导航路径进行描述，包括描述：运动模式的顺序变化，纵向牵引合成的肌肉力、关节角度的关系，重要组织的避让；结合医学影像和解剖组织学数据进行仿真，根据不同骨折类型确定多元信息的优选权重；
步骤五、根据仿真模拟的结果，预定规划策略，构造最优路径规划成本函数，确定搜索骨骼复位导航路径的参数和空间位置转换矩阵，得出最优骨骼复位导航路径。
本发明具有以下有益效果：本复位导航方法提出建立肌肉骨骼系统的动态生物力学模型，对复杂的生物系统进行描述，以分析碎骨和机器人之间的运动和力的关系，预测肌力对机器人系统的影响，采用CTA及MRI图像在术前实现生物组织三维几何重建，标识血管神经部位，首次将重要软组织规避作为复位路径规划导航的重要考虑因素，综合考虑复位动作模式、纵向牵引肌肉合力、关节位置等多元信息融合决策的规划路径优选，更加贴近临床要求。根据所需力学性能和空间范围要求，将手术与术后六足外固定器首环安装的固定方法相结合，解决以往并联机器人复位固定过程中灵活性不足和容易造成二次损伤的问题。
附图说明
图1是骨折特异性骨模型与原始骨模型的整合示意图；
图2是希尔肌肉肌腱力学模型示意图；
图3是骨骼复位力模型示意图；
图4是碰撞规避路径规划示意图；
图5是骨折复位路径变换与逆变换示意图；
图6是额状面中路径规划的一般操作示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
如图1-图6所示，本发明一种下肢骨骼高能损伤复位固定方法，所述方法包括：
步骤一、基于骨折部位肌肉骨骼模型的复位力预测研究，使用OpenSim建立下肢骨骼-肌肉系统的动态生物力学模型和机器人系统；
步骤二、针对建立的下肢骨骼-肌肉系统模型进行复位导航仿真，分析骨折碎片与机器人之间的运动和力的关系，预测肌肉抵抗力对机器人系统的影响；
步骤三、根据步骤二的仿真结果，进行骨骼复位导航路径规划并记录作为最优路径选择依据和模型优化设计参考；
步骤四、根据前述仿真结果，提出一种综合考虑多元信息的优选骨骼复位导航路径描述方法，包括运动模式(旋转、拉伸、对齐等)的顺序变化，纵向牵引合成的肌肉力，关节角度与力的关系，重要组织的避让(碎骨、血管、神经等)。结合医学影像和解剖组织学数据进行仿真，根据不同骨折类型确定多元信息的优选权重。
步骤五、根据仿真模拟的结果，预定规划策略，构造最优路径规划成本函数，确定搜索骨骼复位导航路径的参数和空间位置转换矩阵，实现优选复位路径的复位导航过程，得出最优复导航路径算法的目标；
步骤六、进行试验分析，验证最优复位导航路径算法。
本发明的进一步设置为：所述步骤一中，动态生物力学模型的建立包括下肢骨骼-肌肉结构模型的建立、肌肉-肌腱-力学关系表达与计算、骨折关节的运动学扩展、复位时肌肉力的计算、模型的验证。
本发明的进一步设置为：所述的下肢骨骼-肌肉结构模型的建立，包括如下步骤：
ⅰ)利用OpenSim通过CTA扫描建立虚拟的三维骨骼模型，从CTA图像中分割出远端和近端(复杂骨折还包括碎骨)，生成三维模型并对齐；
ⅱ)由于三维骨骼模型相对于坐标系的任意位置和方向必须与原始骨模型的原始骨配准，通过配准误差分析比较，选定其中一种最优的计算得出配准的变换矩阵；ⅲ)在配准位置CFem定义骨折特异性骨模型，替换原始骨模型中未受损的股骨。其中，骨折特异性骨模型与原始骨模型的整合过程如下：
(a)计算骨碎片的初始位置偏移和目标位置，包括骨折特异性骨模型中可视化的骨折坐标系；
(b)整合与配准位置有关的配准原始骨模型和完整的骨折特异性骨模型，包括骨折特异性骨模型中已转移的骨骼模型以及所有相关的肌肉路径。
在OpenSim中使用动作线模型模拟肌肉执行器。肌肉的几何形状由一条路径组成，该路径由一系列多边形连接的点组成。一块肌肉至少由两个点组成，即起点和终点。肌肉路径的点附着在身体(骨骼)上，拟通过相对于其坐标系进行参考，从以下公式(1)计算得出肌肉模型的总长度：
Figure BDA0004171674680000041
式中，lMT为肌肉模型的总长度；
Pi为表示肌肉几何形状的多边形上的点；
i取值从1开始到n-1的连续自然数；
本发明的进一步设置为：所述的肌肉-肌腱-力学关系表达与计算包括如下步骤：一条肌肉跨越一个或多个关节，并在激活时产生力，从而在关节周围产生力矩；对于肌肉肌腱模拟，OpenSim提供了多个模型，其复合体的机械特性由希尔模型描述，收缩元素CE表示收缩动力学(力长和力速特性)，平行弹性元素PE表示结缔组织结构的被动特性，肌腱被连续排列，并建模为弹性非线性弹簧。
单条肌肉力学计算由公式(2)表达，列出其他参数的显式表达，即可建立一阶微分方程，并进行数值求解lMT，求解结果用于后续复位过程中肌肉合力计算。
Figure BDA0004171674680000042
式中，FT为肌肉肌腱希尔模型中肌腱方向受力；
FM为肌肉肌腱希尔模型中肌肉方向受力；
FMT为希尔模型中肌肉肌腱产生力；
FCE为希尔模型中肌肉的收缩动力；
FPE为希尔模型中肌肉的弹性动力；
α为希尔模型中肌肉与肌腱所在直线的夹角；
本发明的进一步设置为：所述的骨折关节的运动学扩展包括如下步骤：骨折特异性骨模型与原始骨模型的整合模型的运动链通过球体关节将股骨体连接到骨盆，小腿通过膝关节连接到股骨；骨折将骨骼分为近端Prox和远端Dist，远端Dist和近端Prox之间以6个自由度进行相对运动(临床上骨折的6个自由度又称为6个复位参数，分别是腹侧/背侧(矢状方向)位移、外侧/内侧(横向)位移、远端/近端(纵向)位移、内/外旋转偏差、前曲线/后曲线、内翻/外翻错位)，在原始骨模型中，通过插入远端Dist骨骼和近端Prox骨骼两个主体实现骨折特异性骨模型与原始骨模型的整合模型，定义骨折的肌肉附件模拟肌腱执行器作为其作用线；
确立几何路径，至少包含两个点(原点和插入点)，隐藏原始骨模型中的代表肌肉的线，导入手术机器人模型，建立机器人与骨折远端Dist连接的动力学模型；
进一步的，整个肌肉骨骼系统的动态行为由其运动方程来描述，其组成如下：
Figure BDA0004171674680000051
式中，q为系统的广义坐标；
M(q)为系统的质量矩阵；
C为离心力和科里奥里力和力矩矢量；
G为重力和力矩矢量；
E为外力环境对人体的作用力和力矩矢量；
通过求解运动方程，运动可以由肌肉张力(正向动力学)或引起运动的力矩(反向动力学)决定，对于正向动力学模拟，运动方程是根据加速度
Figure BDA0004171674680000052
和反向动力学TMT模拟相应地求解。
本发明的进一步设置为：所述的复位时肌肉力的计算包括如下步骤：复位模型提供了复位路径作为远端和近端之间的相对运动，OpenSim根据肌肉执行器长度的变化计算合成的肌肉力。
此外，肌肉长度受臀部和膝盖关节位置的影响，因此取决于以下参数：
Figure BDA0004171674680000053
其中，Fi MT是每个单独的肌腱复合体i的力，Fres为其合力。分析将Fi MT力分解为与骨折关节相关的三个分量，Fsag是矢状方向的力，Ftrans是横向的力，Flong是纵向的力。拟借用物理学力矩的概念，基于虚拟功理论，在OpenSim中计算出骨折关节周围的力矩。
Figure BDA0004171674680000054
代入前述FMT、lMT，并通过三个力分量合成，力矢量即可所示如下：
Figure BDA0004171674680000055
进一步的，模型的验证，包括以下步骤：
1.通过操纵髋部和膝盖角度来计算引起肌肉的形变量；
2.将临床手术检测的肌肉力、临床的解剖数据与OpenSim模型进行比较，如果值在偏差范围之内则假定已正确创建模型；
3.分析误差产生的原因，调整仿真系统参数，建立样本数据库，使仿真模型更加准确与合理。
进一步的，下肢骨骼高能损伤复位固定方法，步骤四中，优选复位固定路径优化过程如下：
1)对复位过程的影响因素进行逐个分析，包括运动模式(旋转、拉伸、对齐)的顺序改变，纵向牵引的各肌肉力，关节角度与力的关系。具体为：①通过比较在执行运动模式序列上不同的两个模拟复位过程，进行复位力分析，绘制数据曲线，确定旋转、拉伸、对齐等运动模式的组合顺序；②肌肉路径的长度以及由此产生的力取决于关节角度，通过模拟在每个单个步骤中对关节角进行改变，分析各种关节角度对所产生力的影响，综合考虑找到理想且均匀的髋/膝位置作为最优路径规划的基本位置。
2)基于CTA-MRI的生物组织重建三维几何，具体为：①根据CTA图像的特点，对骨骼及皮肤模型采用基于Marching-Cubes算法的三维重建，通过术前MRI(磁共振检查)，探测神经分布；②采用CTA-MRI影像融合及配准技术，实现骨骼、肌肉、血管、神经等重要组织的三维几何重建，为复位路径的碰撞检测提供基础数据。
3)基于过程2)的数据，检测和避免骨骼、血管、神经的碰撞，具体为：①采用点多面体测试方法，由一个三角形及其对应顶点组成的多面体表示每个虚拟骨骼片段，如果一个骨骼模型的至少一个顶点位于另一个的内部，则会发生碰撞/相交，通过使用光线投射方法来测试该包含情况并基于递归细分最小化测试三角形的数量来加速点在多面体中的测试；②骨折远端的运动由中心点的运动表示，中心点是碎片轴线与偏置表面之间的交点，骨折远端沿着复位路径运行，避开关键组织(血管、神经，被建模并以球体显示)，用一个参数即碰撞风险评估远端碎片接近关键组织时的风险，参数范围从0-1，数值越高，意味复位路径更可能与关键组织发生碰撞，如图4所示。
进一步的，步骤五主要包括复位路径表达式的建立、规划策略的预定、最优路径规划搜索算法的实现。
复位路径表达式的建立：骨折复位过程由引导骨折远端从初始位置Distinit到目标位置Disttarget所需的单个运动序列组成，数学表达为：Disttarget＝ΓDist·Distinit，通过前述ⅰ)生成的参考坐标系CCT，可以计算复位参数以确定骨折远端的位置和方向。其中复位路径表达式可表述为：
Figure BDA0004171674680000071
其中
Figure BDA0004171674680000072
是每个单独复位步骤i的变换，所有/>
Figure BDA0004171674680000073
的组合生成复位路径ΓDist，骨折远端从起始位置(i＝1)移动到目标位置(i＝N)。每一个单独的变换/>
Figure BDA0004171674680000074
与临床上实际复位动作对应，包含6个复位参数(通常可通过CT扫描获取)的变化：腹侧/背侧(矢状方向)位移ds、外侧/内侧(横向)位移dt、远端/近端(纵向)位移dl、内/外旋转偏差α、前曲线/后曲线β、内翻/外翻错位γ，这些复位参数用于描述骨折远端位置，并提供骨折远端与目标位置的平移和旋转偏差的信息。
如图5所示坐标系，由变换关系，通过骨折远端的当前位置为Ci，可计算
Figure BDA0004171674680000075
推导过程如下：
Figure BDA0004171674680000076
Figure BDA0004171674680000077
Ci＝Ctarget·ΔTi；i＝1,2,...,N (10)
Figure BDA0004171674680000078
通过链接各个变换，将表达式(11)代入表达式(7)，即可解得基本的复位路径ΓDist，求得一系列基本复位路径用于后续的最优路径搜索。
规划策略的预定：自动路径规划的目标是在前述①复位基本路径的基础上搜索出最优的路径，这需要考虑上述1)、2)、3)所提的动态复位力、动作顺序、碰撞规避等因素，具体条件为：①无碰撞路径：从路径规划中排除碎骨、神经、血管等碰撞的复位运动，以创建无碰撞路径；②力最小路径：考虑到肌肉力量的变化，以规划最小力路径；③最短路径：搜索最短路径的目标是直接到达目标位置，并避免任何迂回路径。
为了简化算法，基于前述1)、2)、3)动态复位力、动作顺序、碰撞规避等的模拟结果，对实现路径规划策略进一步限制，包括：
Ⅰ)通过平移路径降低自由度。每个复位运动通常取决于六个复位参数。如果两个复位步骤之间同时更改三个以上的参数，则它是平移和旋转的叠加移动。执行这种复杂的动作并不总是可行的。此外，考虑到每个复位步骤中的所有六个运动度会增加规划算法的复杂性。为了降低自由度，只规划转换路径，在复位的第一步中补偿旋转偏差，然后规划向目标进行纯平移偏移。
Ⅱ)重新定位到基本位置。由于髋关节和膝关节位置不同，肌肉条件不同导致不同的张力效果，影响复位的结果。因此，作为边界条件，通过前述1)中动作顺序模拟结果确定调整复位运动开始的基本位置。
Ⅲ)反向路径规划。通过规划反向路径，可以提高路径搜索的效率。因此，拟采用路径规划从目标位置返回初始位置。
如图6，最优路径规划搜索算法的实现：图6a显示了骨折远端的初始节点位置Cinit和所需目标节点位置Ctarget。如图6b所示，采用反向路径规划，规划算法从起始节点s(复位位置)开始，以规划到目标位置z(初始位置)的路线。首先，要检查的节点u对应于起始节点s。检查该节点的相邻节点v。这些节点v中的每一个对应于远端片段在空间方向上的步长为Δt的位移，从而形成相邻节点的网格。然后检查运动是否有碰撞。发生碰撞的相邻节点在图6b中标记为深色，并从进一步的路径规划中排除。仅考虑允许移动的点，构建以下成本函数选择和评估节点u的相邻节点v：
Figure BDA0004171674680000081
其中，sum(v)：从开始节点s到当前节点v的所有路径成本的总和。h(v,z)：距离作为预测函数，用于估计从当前节点v到目的地z的路径成本。ω·Fres(v)：肌肉负荷成本。Fres是所有肌肉产生的力，ω是一个权重因子，用于说明力对成本函数的影响程度。
考虑肌肉力量的步长Δt和权重系数ω可以改变，算法检查最接近目标的节点，并选择成本最低的f(v)的节点，路径规划的简化表示形式如图6c。
以下对本发明方法所建立的导航路径进行试验分析。试验分析主要包括：术中骨骼肌肉力/力矩测试、复位试验、数据分析与处理，所述术中骨骼肌肉力/力矩测试是在传统的骨科手术过程中，使用六自由度力/力矩传感器测试骨和软组织操作过程中所施加的力和力矩，记录了骨折复位操作过程中遇到的最大力和扭矩。
复位试验是以各种方式破坏了若干根股骨SYNBONE模型(2162型SYNBONE AG，瑞士马兰斯)，并通过所设计的机器人与复位算法进行复位。使用重新定位算法计算出骨碎片的目标位置和对齐方式，随机选择的起始位置开始，通过外设的光学定位小球模拟血管、神经等组织，进行考虑肌肉力量和碰撞检测的自动路径规划，测定复位精度。
数据分析与处理是根据各项试验所获得的测试数据，使用MATLAB进行数据分析，对试验数据和仿真曲线进行对比分析，检验数据集的正态分布。计算试验与理论之间的误差大小，分析引起误差的影响因素，并进一步根据结果完善。
具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。

Claims (9)

1.一种下肢骨骼高能损伤复位导航方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤一、基于骨折部位肌肉骨骼的复位力预测研究，使用OpenSim建立机器人肌肉骨骼系统的动态生物力学模型；
步骤二、针对建立的机器人肌肉骨骼系统的动态生物力学模型进行复位导航仿真，分析骨折碎片与机器人之间的运动和力的关系，预测肌肉抵抗力对机器人系统的影响；
步骤三、根据步骤二的仿真结果，进行骨骼复位导航路径规划并记录作为最优路径的选择依据和模型优化设计的参考；
步骤四、根据前述仿真结果，综合考虑多元信息对优选骨骼复位导航路径进行描述，包括描述：运动模式的顺序变化，纵向牵引合成的肌肉力、关节角度的关系，重要组织的避让；结合医学影像和解剖组织学数据进行仿真，根据不同骨折类型确定多元信息的优选权重；
步骤五、根据仿真模拟的结果，预定规划策略，构造最优路径规划成本函数，确定搜索骨骼复位导航路径的参数和空间位置转换矩阵，得出最优骨骼复位导航路径。
2.根据权利要求1所述的一种下肢骨骼高能损伤复位固定方法，其特征在于：所述的步骤一包括如下步骤：
1.1)建立骨折-肌肉结构模型；
1.2)进行肌肉-肌腱-力学关系的表达与计算；
1.3)进行骨折关节的运动学扩展；
1.4)计算复位时肌肉力；
1.5)进行模型的验证。
3.根据权利要求2所述的一种下肢骨骼高能损伤复位导航方法，其特征在于：所述的步骤1.1)具体包括：
ⅰ)利用OpenSim通过CTA扫描建立虚拟的三维骨骼模型，从CTA图像中分割出远端和近端，生成三维模型并对齐；
ⅱ)由于三维骨骼模型相对于CT坐标系CCT的任意位置和方向必须与原始骨配准，通过配准误差分析比较，选定其中最优的配准的变换矩阵；
ⅲ)在配准位置CFem定义骨折特异性骨模型，替换原始骨模型中未受损的股骨；
在OpenSim中使用动作线模型模拟肌肉执行器；肌肉的几何形状由一条路径组成，该路径由一系列多边形连接的点(P1,...,Pn)组成；一块肌肉至少由两个点组成，即起点P1和终点Pn；肌肉路径的点附着在骨骼上，通过相对于其坐标系进行参考，从以下公式(1)计算得出肌肉模型的总长度：
Figure FDA0004171674670000021
式中，lMT为肌肉模型的总长度；
Pi为表示肌肉几何形状的多边形上的点；
i取值从1开始到n-1的连续自然数；
其中，骨折特异性骨模型与原始骨模型的整合过程如下：
(a)计算骨碎片的初始位置偏移和目标位置；
(b)整合与配准位置有关的配准原始骨模型和完整的骨折特异性骨模型。
4.根据权利要求2所述的一种下肢骨骼高能损伤复位导航方法，其特征在于，所述的步骤1.2)具体包括如下步骤：
一条肌肉跨越一个或多个关节，并在激活时产生力FMT，从而在关节周围产生力矩；对于肌肉肌腱模拟，OpenSim提供了多个模型，其复合体的机械特性由希尔模型描述，收缩元素CE表示收缩动力学，平行弹性元素PE表示结缔组织结构的被动特性，肌腱被连续排列，并建模为弹性非线性弹簧；
单条肌肉力学计算由公式(2)表达，列出其他参数的显式表达，即可建立一阶微分方程，并进行数值求解lMT；
Figure FDA0004171674670000022
式中，FT为肌肉肌腱希尔模型中肌腱方向受力；
FM为肌肉肌腱希尔模型中肌肉方向受力；
FMT为希尔模型中肌肉肌腱产生力；
FCE为希尔模型中肌肉的收缩动力；
FPE为希尔模型中肌肉的弹性动力；
α为希尔模型中肌肉与肌腱所在直线的夹角。
5.根据权利要求2所述的一种下肢骨骼高能损伤复位导航方法，其特征在于：所述的步骤1.3)具体包括如下步骤：
骨折特异性骨模型与原始骨模型的整合模型的运动链通过球体关节将股骨体连接到骨盆，小腿通过膝关节连接到股骨；骨折将骨骼分为近端Prox和远端Dist，远端Dist和近端Prox之间以6个自由度进行相对运动，6个自由度又称为6个复位参数，分别是腹侧/背侧位移、外侧/内侧位移、远端/近端位移、内/外旋转偏差、前曲线/后曲线、内翻/外翻错位，通过插入远端Dist骨骼和近端Prox骨骼两个主体实现骨折特异性骨模型与原始骨模型的整合模型，定义骨折的肌肉附件模拟肌腱执行器作为其作用线；
确立导航几何路径，至少包含原点和插入点以及隐藏原始骨模型中的代表肌肉的线，导入机器人模型，建立机器人与远端Dist骨骼连接的动力学模型；
整个肌肉骨骼系统的动态行为由其运动方程来描述，其组成如下：
Figure FDA0004171674670000031
式中，q为系统的广义坐标；
M(q)为质量矩阵；
C为离心力和科里奥里力和力矩矢量；
G为重力和力矩矢量；
E为外力环境对人体的作用力和力矩矢量；
通过求解运动方程，运动可以由肌肉张力(正向动力学)或引起运动的力矩(反向动力学)决定，对于正向动力学模拟，运动方程是根据加速度
Figure FDA0004171674670000032
和反向动力学TMT模拟相应地求解。
6.根据权利要求2所述的一种下肢骨骼高能损伤复位导航方法，其特征在于：所述的步骤1.4)具体包括如下步骤：
OpenSim根据肌肉执行器长度的变化计算合成的肌肉力；
肌肉执行器长度受臀部和膝盖关节位置的影响，取决于以下参数：
Figure FDA0004171674670000033
其中，Fi MT是每个单独的肌腱复合体i的力，Fres为其合力；分析将Fi MT力分解为与骨折关节相关的三个分量，Fsag是矢状方向的力，Ftrans是横向的力，Flong是纵向的力；借用物理学力矩的概念，基于虚拟功理论，在OpenSim中计算出骨折关节周围的力矩；
Figure FDA0004171674670000041
代入前述FMT、lMT，并通过三个力分量合成，力矢量如下：
Figure FDA0004171674670000042
7.根据权利要求2所述的一种下肢骨骼高能损伤复位导航方法，其特征在于：所述步骤1.5)具体包括以下步骤：
1)通过操纵髋部和膝盖角度来计算引起肌肉的形变量；
2)将检测的肌肉力、临床的解剖数据与OpenSim模型进行比较，如果值在偏差范围之内则假定已正确创建模型；
3)分析误差产生的原因，调整仿真系统参数，建立样本数据库，使仿真模型更加准确与合理。
8.根据权利要求1所述的一种下肢骨骼高能损伤复位导航方法，其特征在于：所述的步骤四，具体为：
4.1)对复位过程的影响因素进行逐个分析，具体为：
①通过比较在执行运动模式序列上不同的两个模拟复位过程，进行复位力分析，绘制数据曲线，确定旋转、拉伸、对齐运动模式的组合顺序；
②肌肉路径的长度以及由此产生的力取决于关节角度，通过模拟在每个单个步骤中对关节角进行改变，分析各种关节角度对所产生力的影响，综合考虑找到理想且均匀的髋/膝位置作为最优路径规划的基本位置；
4.2)基于CTA-MRI的生物组织重建三维几何，具体为：
①根据CTA图像的特点，对骨骼及皮肤模型采用基于Marching-Cubes算法的三维重建，通过术前磁共振检查，探测神经分布；
②采用CTA-MRI影像融合及配准技术，实现骨骼、肌肉、血管、神经组织的三维几何重建，为复位路径的碰撞检测提供基础数据；
4.3)基于4.2)的数据，检测和避免骨骼、血管、神经的碰撞，具体为：①采用点多面体测试方法，由一个三角形及其对应顶点组成的多面体表示每个虚拟骨骼片段，如果一个骨骼模型的至少一个顶点位于另一个的内部，则会发生碰撞/相交，通过使用光线投射方法来测试该包含情况并基于递归细分最小化测试三角形的数量来加速点在多面体中的测试；
②骨折远端的运动由中心点的运动表示，中心点是碎片轴线与偏置表面之间的交点，骨折远端沿着复位路径运行，避开关键组织，用一个参数即碰撞风险评估远端碎片接近关键组织时的风险，参数范围从0-1，数值越高，意味复位路径更可能与关键组织发生碰撞。
9.根据权利要求1所述的一种下肢骨骼高能损伤复位导航方法，其特征在于：所述的步骤五，具体包括：
5.1)复位路径表达式的建立：
骨折复位过程由引导骨折远端从初始位置Distinit到目标位置Disttarget所需的单个运动序列组成，数学表达为：Disttarget＝ΓDist·Distinit，根据已经生成的参考坐标系，计算复位参数以确定骨折远端的位置和方向；其中复位路径表达式表述为：
Figure FDA0004171674670000051
其中Ti是每个单独复位步骤i的变换，所有
Figure FDA0004171674670000052
的组合生成复位路径ΓDist，骨折远端从起始位置i＝1移动到目标位置i＝N；每一个单独的变换/>
Figure FDA0004171674670000053
与临床上实际复位动作对应，包含6个复位参数的变化，这些复位参数用于描述骨折远端位置，并提供骨折远端与目标位置的平移和旋转偏差的信息；
由变换关系，通过骨折远端的当前位置为Ci，计算
Figure FDA0004171674670000054
推导过程如下：
Figure FDA0004171674670000055
Figure FDA0004171674670000056
Ci＝Ctarget·ΔTi；i＝1,2,...,N(10)
Figure FDA0004171674670000061
通过链接各个变换，将表达式(11)代入表达式(7)，即可解得基本的复位路径ΓDist，求得一系列基本复位路径用于后续的最优路径搜索；
5.2)规划策略的预定：
自动路径规划的目标是在5.1所得)基本复位路径的基础上搜索出最优的路径，具体过程为：
①无碰撞路径：从路径规划中排除碎骨、神经、血管碰撞的复位运动，以创建无碰撞路径；
②力最小路径：考虑到肌肉力量的变化，以规划最小力路径；
③最短路径：搜索最短路径的目标是直接到达目标位置，并避免任何迂回路径；
5.3)最优路径规划搜索算法的实现：
标记骨折远端的初始节点位置和所需目标节点位置Ctarget，采用反向路径规划，规划算法从起始节点s(复位位置)开始，以规划到目标位置z(初始位置)的路线；
首先，要检查的节点u对应于起始节点s；检查该节点的相邻节点v；这些节点v中的每一个对应于远端片段在空间方向上的步长为Δt的位移，从而形成相邻节点的网格；然后检查运动是否有碰撞；发生碰撞的相邻节点进行标记，并从进一步的路径规划中排除；仅考虑允许的移动，构建以下成本函数选择和评估节点u的相邻节点v：
Figure FDA0004171674670000062
其中，sum(v)表示从开始节点s到当前节点v的所有路径成本的总和；h(v,z)：距离作为预测函数，用于估计从当前节点v到目的地z的路径成本；ω·Fres(v)：肌肉负荷成本；Fres是所有肌肉产生的力，ω是一个权重因子，用于说明力对成本函数的影响程度；
考虑肌肉力量的步长Δt和权重系数ω可以改变，算法检查最接近目标的节点，并选择成本最低的f(v)的节点。
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