CN116869686B - 一种基于口腔的plga骨性支架效果分析评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于骨性支架效果分析领域，具体公开提供的一种基于口腔的PLGA骨性支架效果分析评价方法，该方法包括：使用力学分析软件构建目标骨性支架的三维模型，从而更加精确地反映目标骨性支架的负荷能力，且在进行检测时不会对目标骨性支架造成任何损伤；实时采集用户使用效果图像和用户口腔的红外光谱图，及时发现牙齿矫正过程中的问题，并调整治疗方案，从而提高治疗效果；分析用户骨组织生长评价系数，可以对目标骨性支架的成分进行快速、准确地分析，让用户和医生更加清晰地了解骨组织矫正情况；通过对比分析排斥反应和有益效果，判断用户是否需要继续使用目标骨性支架，进而帮助医生调整诊疗方案以达到更好的诊疗效果。

Description

一种基于口腔的PLGA骨性支架效果分析评价方法
技术领域
本发明属于骨性支架效果分析领域，涉及到一种基于口腔的PLGA骨性支架效果分析评价方法。
背景技术
PLGA骨性支架是一种生物可降解的材料，在口腔领域中，PLGA骨性支架被广泛应用于种植体修复、牙槽突成形等方面，其中，最为常见的是将其作为支撑材料，帮助用户纠正牙齿形态。对于牙齿形态纠正等口腔领域的应用来说，对使用效果进行分析可以帮助医生更好地评估治疗效果，指导后续治疗方案的制定。
目前，常用的效果分析技术包括X射线成像、CT扫描、磁共振成像等。其中，X射线成像和CT扫描可以用于评估骨性支架的形态和结构；磁共振成像则可以用于评估骨性支架周围的软组织情况。
通过以上方式可以对PLGA骨性支架的现有形态和结构进行检测，但还存在不足之处，包括：(1)骨性支架的负荷能力需要通过力学测试来确定，而影像扫描和磁共振成像照射只能提供骨骼结构的图像信息，无法直接反映骨骼的力学性能，且存在成像速度慢、采集周期时间长等问题，不能提供实时反馈。
(2)影像扫描需要使用放射线等辐射源对骨性支架进行照射，在检测过程中会给骨性支架带来一定的损伤，磁共振成像虽没有射线剂量，但对于骨组织和软组织病变定性诊断无特异性，在检查过程中，病人自主或不自主的活动可能引起运动伪影，从而影响诊断。
发明内容
鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种基于口腔的PLGA骨性支架效果分析评价方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明提供一种基于口腔的PLGA骨性支架效果分析评价方法，包括：A1.PLGA骨性支架形状制备：采集用户口腔图像，并根据设定方法制备符合用户口腔牙型的PLGA作为目标骨性支架，进而检测其品质参数，品质参数包括强度极值和拉伸载荷。
A2.骨性支架质量评价：获取目标骨性支架的品质参数，分析目标骨性支架的负荷能力评价系数，若目标骨性支架的负荷能力评价系数大于或等于设定的负荷能力评价系数阈值，则对目标骨性支架进行口腔种植，进而执行A3；反之则对目标骨性支架进行二次加工处理，并重复执行A1。
A3.生物相斥性评价：对用户使用效果图像进行实时采集，得到用户当前使用效果图像，进而分析目标骨性支架的生物相斥性评价系数。
A4.骨组织生长评价：从用户口腔图像中定位出各待矫正牙齿，并获取各待矫正牙齿的初始参数，进而对用户骨组织生长评价系数进行分析。
A5.效果分析评价：基于目标骨性支架的生物相斥性评价系数和用户骨组织生长评价系数，对用户使用效果进行判定，并进行相应处理。
在一种可能的设计中，所述目标骨性支架的品质参数检测步骤为：(21)获取目标骨性支架的几何形状和PLGA材料属性，建立其三维模型，将目标骨性支架的三维模型导入到力学分析软件中，并获取目标骨性支架的受力面积A和截面惯性比I。
(22)对目标骨性支架的负荷力进行测试，从中筛选出目标骨性支架的最大负荷力F，进而由得到目标骨性支架的最大应力。
(23)根据PLGA材料属性定义目标骨性支架的物理性质，物理性质包括弹性模量和泊松比，分别记为E、ε0。
(24)由计算得到目标骨性支架的强度极值。
(25)对目标骨性支架的拉伸力进行测试，从中筛选出最大拉伸力，记为P，并获取目标骨性支架最大拉伸力对应的最大拉伸长度L，由计算得到目标骨性支架的拉伸载荷。
在一种可能的设计中，所述目标骨性支架的负荷能力评价系数具体为：将用户口腔图像与web云端中存储的各牙型图像对应的目标骨性支架适配品质参数进行匹配，得到目标骨性支架的适配强度极值U'和适配拉伸载荷T'，将其代入公式得到目标骨性支架的负荷能力评价系数,其中/>分别表示为设定的强度极值和拉伸载荷对应的占比权重因子。
在一种可能的设计中，所述目标骨性支架的生物相斥性评价系数分析方式为：将用户当前使用效果图像与用户口腔图像进行对比，分析用户口腔牙齿周围组织的红肿程度影响因子，记为α。
对用户口腔的红外光谱图进行实时采集，得到用户口腔当前红外光谱图，并记录当前采集时间，分析目标骨性支架的生物降解性能影响因子，记为β。
进而由公式η＝(e-1)α*b1+β*b2得到目标骨性支架的生物相斥性评价系数，其中b1、b2分别表示为设定的红肿程度影响因子和生物降解性能影响因子对应的占比权重，e为自然常数。
在一种可能的设计中，所述目标骨性支架的生物降解性能影响因子具体分析步骤为：(51)获取距离当前采集时间最近的采集时间，并提取最近的采集时间对应的红外光谱图，将其记为参照光谱图，获取参照光谱图的各吸收峰位和各吸收峰位对应的吸光度，分别记为各参照吸收峰位和各参照吸收峰位对应的参照吸光度。
(52)获取用户口腔当前红外光谱图的各吸收峰位，将其与各参照吸收峰位进行匹配，若当前红外光谱图中某吸收峰位与各参照吸收峰位均不匹配，则判定用户口腔出现新的降解产物，并将当前红外光谱图中该吸收峰位记为异常吸收峰位，进而从当前红外光谱图中筛选出各异常吸收峰位，并统计异常吸收峰位数量D。
(53)若用户口腔当前红外光谱图的各吸收峰位与各参照吸收峰位一一匹配，则进一步将各吸收峰位的吸光度与对应参照吸收峰位的参照吸光度进行对比，当某吸收峰位的吸光度与对应参照吸收峰位的参照吸光度不同时，将该吸收峰位记为差异吸收峰位，统计得到各差异吸收峰位，并获取各差异吸收峰位的吸光度与对应参照吸收峰位的参照吸光度的差异值λk，k为差异吸收峰位编号，k＝1,2,...,t。
(54)由计算得到目标骨性支架的生物降解性能影响因子，D'表示为设定的异常吸收峰位数量允许值，λ'表示为设定的异常吸光度允许值，/>分别表示为设定的异常吸收峰位数量和异常吸光度对应的占比。
在一种可能的设计中，所述各待矫正牙齿的初始参数包括初始偏移距离和初始颜色明度，待矫正牙齿数量以及各待矫正牙齿与其相邻牙齿的初始间距。
在又一种可能的设计中，所述用户骨组织生长评价系数内容包括：从用户当前使用效果图像中获取各待矫正牙齿的偏移距离，将各待矫正牙齿的偏移距离与对应待矫正牙齿的初始偏移距离进行对比，得到各待矫正牙齿的矫正值Li，i为待矫正牙齿编号，i＝1,2,...,p，进而由公式得到各待矫正牙齿的矫正长势，其中L'表示为设定的适宜矫正值，δ表示为设定的待矫正牙齿的矫正长势偏差补偿因子。
使用图像识别技术对用户当前使用效果图像中各待矫正牙齿的颜色明度进行识别，并将其与对应待矫正牙齿的初始颜色明度进行对比，若某待矫正牙齿的颜色明度小于对应待矫正牙齿的初始颜色明度，则判定该待矫正牙齿存在异常，将存在异常的牙齿记为异常牙齿，计算各异常牙齿的异常度，且统计异常牙齿数量R。
将各异常牙齿的异常度与web云端中存储的各异常度范围对应的牙损坏影响因子进行匹配，得到各异常牙齿的牙损坏影响因子j为异常牙齿编号，j＝1,2,...,g，进而由分析公式/>得到用户牙齿生长衰弱程度影响因子，其中R'表示为待矫正牙齿数量，υ表示为设定的异常牙齿评估修正因子。
在一种可能的设计中，所述用户骨组织生长评价系数具体计算为：从用户当前使用效果图像中获取各待矫正牙齿与其相邻牙齿的间距，记为li，并将各待矫正牙齿与其相邻牙齿的初始间距记为li'。
由分析公式得到用户骨组织生长评价系数，其中ξ1、ξ2分别表示为设定的牙齿位置和牙损坏程度对应的影响占比，γ为设定的骨组织生长评价系数修正因子。
在一种可能的设计中，所述判定用户使用效果具体为：将目标骨性支架的生物相斥性评价系数与设定的生物相斥性评价系数阈值进行对比，得到目标骨性支架的生物相斥性评价系数差值，同理得到用户骨组织生长系数差值。
将目标骨性支架的生物相斥性评价系数差值与用户骨组织生长系数差值进行对比，若目标骨性支架的生物相斥性评价系数差值大于或等于用户骨组织生长系数差值，则将用户使用效果状态记为排斥状态，并将目标骨性支架的生物相斥性评价系数差值与web云端中存储的各生物相斥性评价系数差值范围对应的处理方式进行匹配，进而对目标骨性支架进行相应处理。
若目标骨性支架的生物相斥性评价系数差值小于用户骨组织生长系数差值，则将用户使用效果状态记为适配状态，进而对目标骨性支架的使用参数进行记录和存储。
相较于现有技术，本发明的有益效果如下：(1)本发明在力学分析软件构建目标骨性支架的三维模型，通过测试方式检测其强度极值和拉伸载荷，可以更加精确地反映目标骨性支架的负荷能力，相比传统的检测方法，使用力学分析软件进行检测可以快速生成，且在进行检测时不会对目标骨性支架造成任何损伤，从而降低检测成本、提高经济效益。
(2)本发明通过采集用户使用效果图像，对用户口腔牙齿周围组织红肿程度进行实时监测和分析，及时发现牙齿矫正过程中的问题，并调整治疗方案，从而提高治疗效果；通过采集用户口腔的红外光谱图，可以对目标骨性支架的成分进行快速、准确地分析，从而提高检测精度，且在进行生物相斥性评价系数分析时不会对用户和目标骨性支架造成任何损伤，从而提高用户的满意度和体验感。
(3)本发明通过对用户待矫正牙齿的偏移距离和颜色变化的实时监测和分析，分析用户骨组织生长评价系数，可以让用户和医生更加清晰地了解骨组织矫正情况，减少误诊率，同时减轻医生的工作负担，提高工作效率。
(4)本发明将生物相斥性评价系数差值和骨组织生长评价系数差值进行对比，通过对比分析排斥反应和有益效果，判断用户是否需要继续使用目标骨性支架，及时发现诊疗过程中目标骨性支架给用户带来的异常情况，进而帮助医生调整诊疗方案以达到更好的诊疗效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
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，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明提供了一种基于口腔的PLGA骨性支架效果分析评价方法，该方法包括：A1.PLGA骨性支架形状制备：采集用户口腔图像，并根据设定方法制备符合用户口腔牙型的PLGA作为目标骨性支架，进而检测其品质参数，品质参数包括强度极值和拉伸载荷。
A2.骨性支架质量评价：获取目标骨性支架的品质参数，分析目标骨性支架的负荷能力评价系数，若目标骨性支架的负荷能力评价系数大于或等于设定的负荷能力评价系数阈值，则对目标骨性支架进行口腔种植，进而执行A3；反之则对目标骨性支架进行二次加工处理，并重复执行A1。
特别说明的，二次加工处理为通过各种方式调节PLGA的分子量，其中各种方式包括添加分子量调节剂、改变聚合反应条件和改变PLGA的交联度。
作为本发明的一种优选实施例，所述目标骨性支架的品质参数检测步骤为：(21)获取目标骨性支架的几何形状和PLGA材料属性，建立其三维模型，将目标骨性支架的三维模型导入到力学分析软件中，并获取目标骨性支架的受力面积A和截面惯性比I。
(22)对目标骨性支架的负荷力进行测试，从中筛选出目标骨性支架的最大负荷力F，进而由得到目标骨性支架的最大应力。
(23)根据PLGA材料属性定义目标骨性支架的物理性质，物理性质包括弹性模量和泊松比，分别记为E、ε0。
(24)由计算得到目标骨性支架的强度极值。
(25)对目标骨性支架的拉伸力进行测试，从中筛选出最大拉伸力，记为P，并获取目标骨性支架最大拉伸力对应的最大拉伸长度L，由计算得到目标骨性支架的拉伸载荷。
需要理解的是，截面惯性比是指目标骨性支架的截面惯性矩与受力面积的比值。其中截面惯性矩是受力面积抗弯能力的一个几何参数，通过弹性力学原理、有限元分析等方法对目标骨性支架的PLGA材料进行建模和分析得到。
作为本发明的又一种优选实施例，所述目标骨性支架的负荷能力评价系数具体为：将用户口腔图像与web云端中存储的各牙型图像对应的目标骨性支架适配品质参数进行匹配，得到目标骨性支架的适配强度极值U'和适配拉伸载荷T'，将其代入公式得到目标骨性支架的负荷能力评价系数,其中/>分别表示为设定的强度极值和拉伸载荷对应的占比权重因子。
本发明在力学分析软件构建目标骨性支架的三维模型，通过测试方式检测其强度极值和拉伸载荷，可以更加精确地反映目标骨性支架的负荷能力，相比传统的检测方法，使用力学分析软件进行检测可以快速生成，且在进行检测时不会对目标骨性支架造成任何损伤，从而降低检测成本、提高经济效益。
A3.生物相斥性评价：对用户使用效果图像进行实时采集，得到用户当前使用效果图像，进而分析目标骨性支架的生物相斥性评价系数。
作为本发明的一种优选实施例，所述目标骨性支架的生物相斥性评价系数分析方式为：将用户当前使用效果图像与用户口腔图像进行对比，分析用户口腔牙齿周围组织的红肿程度影响因子，记为α。
对用户口腔的红外光谱图进行实时采集，得到用户口腔当前红外光谱图，并记录当前采集时间，分析目标骨性支架的生物降解性能影响因子，记为β。
进而由公式η＝(e-1)α*b1+β*b2得到目标骨性支架的生物相斥性评价系数，其中b1、b2分别表示为设定的红肿程度影响因子和生物降解性能影响因子对应的占比权重，e为自然常数。
需要说明的是，所述红外光谱图由测量口腔组织的红外光谱设备检测所得。
所述用户口腔牙齿周围组织的红肿程度影响因子具体方式为：(41)将用户当前使用效果图像按设定的各待矫正牙齿区域面积进行圈定，得到各待矫正牙齿周围组织区域，并将用户当前使用效果图像进行灰度处理，得到各待矫正牙齿周围组织区域对应的各像素点灰度值。
(42)按照(41)方式同理获取用户口腔图像中各待矫正牙齿周围组织区域对应的各像素点参照灰度值。
(43)将各待矫正牙齿周围组织区域对应的各像素点灰度值与其对应的像素点参照灰度值进行对比，若某像素点灰度值比对应像素点参照灰度值大，则将该像素点记为异常像素点，并获取该异常像素点灰度值与其对应像素点参照灰度值的差值，记为异常像素点差异值。
(44)统计各待矫正牙齿周围组织区域中各异常像素点差异值，对其进行求和计算得到用户口腔牙齿周围组织的灰度差异量。
(45)将用户口腔牙齿周围组织的灰度差异量与web云端中存储的各灰度差异量范围对应的红肿程度影响因子进行匹配，得到用户口腔牙齿周围组织的红肿程度影响因子。
作为本发明的又一种优选实施例，所述目标骨性支架的生物降解性能影响因子具体分析步骤为：(51)获取距离当前采集时间最近的采集时间，并提取最近的采集时间对应的红外光谱图，将其记为参照光谱图，获取参照光谱图的各吸收峰位和各吸收峰位对应的吸光度，分别记为各参照吸收峰位和各参照吸收峰位对应的参照吸光度。
(52)获取用户口腔当前红外光谱图的各吸收峰位，将其与各参照吸收峰位进行匹配，若当前红外光谱图中某吸收峰位与各参照吸收峰位均不匹配，则判定用户口腔出现新的降解产物，并将当前红外光谱图中该吸收峰位记为异常吸收峰位，进而从当前红外光谱图中筛选出各异常吸收峰位，并统计异常吸收峰位数量D。
(53)若用户口腔当前红外光谱图的各吸收峰位与各参照吸收峰位一一匹配，则进一步将各吸收峰位的吸光度与对应参照吸收峰位的参照吸光度进行对比，当某吸收峰位的吸光度与对应参照吸收峰位的参照吸光度不同时，将该吸收峰位记为差异吸收峰位，统计得到各差异吸收峰位，并获取各差异吸收峰位的吸光度与对应参照吸收峰位的参照吸光度的差异值λk，k为差异吸收峰位编号，k＝1,2,...,t。
(54)由计算得到目标骨性支架的生物降解性能影响因子，D'表示为设定的异常吸收峰位数量允许值，λ'表示为设定的异常吸光度允许值，/>分别表示为设定的异常吸收峰位数量和异常吸光度对应的占比。
本发明通过采集用户使用效果图像，对用户口腔牙齿周围组织红肿程度进行实时监测和分析，及时发现牙齿矫正过程中的问题，并调整治疗方案，从而提高治疗效果；通过采集用户口腔的红外光谱图，可以对目标骨性支架的成分进行快速、准确地分析，从而提高检测精度，且在进行生物相斥性评价系数分析时不会对用户和目标骨性支架造成任何损伤，从而提高用户的满意度和体验感。
A4.骨组织生长评价：从用户口腔图像中定位出各待矫正牙齿，并获取各待矫正牙齿的初始参数，进而对用户骨组织生长评价系数进行分析。
作为本发明的一种优选实施例，所述各待矫正牙齿的初始参数包括初始偏移距离和初始颜色明度，待矫正牙齿数量以及各待矫正牙齿与其相邻牙齿的初始间距。
作为本发明的又一种优选实施例，所述用户骨组织生长评价系数内容包括：从用户当前使用效果图像中获取各待矫正牙齿的偏移距离，将各待矫正牙齿的偏移距离与对应待矫正牙齿的初始偏移距离进行对比，得到各待矫正牙齿的矫正值Li，i为待矫正牙齿编号，i＝1,2,...,p，进而由公式得到各待矫正牙齿的矫正长势，其中L'表示为设定的适宜矫正值，δ表示为设定的待矫正牙齿的矫正长势偏差补偿因子。
使用图像识别技术对用户当前使用效果图像中各待矫正牙齿的颜色明度进行识别，并将其与对应待矫正牙齿的初始颜色明度进行对比，若某待矫正牙齿的颜色明度小于对应待矫正牙齿的初始颜色明度，则判定该待矫正牙齿存在异常，将存在异常的牙齿记为异常牙齿，计算各异常牙齿的异常度，且统计异常牙齿数量R。
将各异常牙齿的异常度与web云端中存储的各异常度范围对应的牙损坏影响因子进行匹配，得到各异常牙齿的牙损坏影响因子j为异常牙齿编号，j＝1,2,...,g，进而由分析公式/>得到用户牙齿生长衰弱程度影响因子，其中R'表示为待矫正牙齿数量，υ表示为设定的异常牙齿评估修正因子。
需要说明的是，所述各待矫正牙齿的偏移距离获取方式为：在用户当前使用效果图像中构建牙弓模型，获取用户牙齿矫正完成后各待矫正牙齿的牙冠中心点在牙弓模型上的位置，将其标记为各待矫正牙齿的牙弓位置。
在用户当前使用效果图像中定位出各待矫正牙齿的牙冠中心点位置，将其与对应待矫正牙齿的牙弓位置进行对比，得到各待矫正牙齿的偏移距离。
其中，牙弓是指各牙齿的牙冠中心点沿着牙槽骨依次排列成的弓形。
所述各异常牙齿的异常度具体为：获取各异常牙齿的颜色明度与对应待矫正牙齿的初始颜色明度差值，记为各异常牙齿的颜色明度差值，将其与web云端中存储的各颜色明度差值范围对应的异常度进行匹配，得到各异常牙齿的异常度。
作为本发明的又一种优选实施例，所述用户骨组织生长评价系数具体计算为：从用户当前使用效果图像中获取各待矫正牙齿与其相邻牙齿的间距，记为li，并将各待矫正牙齿与其相邻牙齿的初始间距记为li'。
由分析公式得到用户骨组织生长评价系数，其中ξ1、ξ2分别表示为设定的牙齿位置和牙损坏程度对应的影响占比，γ为设定的骨组织生长评价系数修正因子。
本发明通过对用户待矫正牙齿的偏移距离和颜色变化的实时监测和分析，分析用户骨组织生长评价系数，可以让用户和医生更加清晰地了解骨组织矫正情况，减少误诊率，同时减轻医生的工作负担，提高工作效率。
A5.效果分析评价：基于目标骨性支架的生物相斥性评价系数和用户骨组织生长评价系数，对用户使用效果进行判定，并进行相应处理。
作为本发明的一种优选实施例，所述判定用户使用效果具体为：将目标骨性支架的生物相斥性评价系数与设定的生物相斥性评价系数阈值进行对比，得到目标骨性支架的生物相斥性评价系数差值，同理得到用户骨组织生长系数差值。
将目标骨性支架的生物相斥性评价系数差值与用户骨组织生长系数差值进行对比，若目标骨性支架的生物相斥性评价系数差值大于或等于用户骨组织生长系数差值，则将用户使用效果状态记为排斥状态，并将目标骨性支架的生物相斥性评价系数差值与web云端中存储的各生物相斥性评价系数差值范围对应的处理方式进行匹配，进而对目标骨性支架进行相应处理。
若目标骨性支架的生物相斥性评价系数差值小于用户骨组织生长系数差值，则将用户使用效果状态记为适配状态，进而对目标骨性支架的使用参数进行记录和存储。
本发明将生物相斥性评价系数差值和骨组织生长评价系数差值进行对比，通过对比分析排斥反应和有益效果，判断用户是否需要继续使用目标骨性支架，及时发现诊疗过程中目标骨性支架给用户带来的异常情况，进而帮助医生调整诊疗方案以达到更好的诊疗效果。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本发明所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于口腔的PLGA骨性支架效果分析评价方法，其特征在于：包括如下步骤：
A1.PLGA骨性支架形状制备：采集用户口腔图像，并根据设定方法制备符合用户口腔牙型的PLGA骨性支架，并将其作为目标骨性支架，进而检测其品质参数，品质参数包括强度极值和拉伸载荷；
A2.骨性支架质量评价：获取目标骨性支架的品质参数，分析目标骨性支架的负荷能力评价系数，若目标骨性支架的负荷能力评价系数大于或等于设定的负荷能力评价系数阈值，则目标骨性支架能够用于口腔种植，进而执行A3；反之则对目标骨性支架进行二次加工处理，并重复执行A1；
A3.生物相斥性评价：对用户使用效果图像进行实时采集，得到用户当前使用效果图像，进而分析目标骨性支架的生物相斥性评价系数；
A4.骨组织生长评价：从用户口腔图像中定位出各待矫正牙齿，并获取各待矫正牙齿的初始参数，进而对用户骨组织生长评价系数进行分析；
A5.效果分析评价：基于目标骨性支架的生物相斥性评价系数和用户骨组织生长评价系数，对用户使用效果进行判定，并进行相应处理；
所述目标骨性支架的品质参数检测步骤为：
（21）获取目标骨性支架的几何形状和PLGA材料属性，建立其三维模型，将目标骨性支架的三维模型导入到力学分析软件中，并获取目标骨性支架的受力面积和截面惯性比/>；
（22）对目标骨性支架的负荷力进行测试，从中筛选出目标骨性支架的最大负荷力，进而由/>得到目标骨性支架的最大应力；
（23）根据PLGA材料属性定义目标骨性支架的物理性质，物理性质包括弹性模量和泊松比，分别记为；
（24）由计算得到目标骨性支架的强度极值；
（25）对目标骨性支架的拉伸力进行测试，从中筛选出最大拉伸力，记为，并获取目标骨性支架最大拉伸力对应的最大拉伸长度/>，由/>计算得到目标骨性支架的拉伸载荷；
所述目标骨性支架的负荷能力评价系数具体为：将用户口腔图像与web云端中存储的各牙型图像对应的目标骨性支架适配品质参数进行匹配，得到目标骨性支架的适配强度极值和适配拉伸载荷/>，将其代入公式/>得到目标骨性支架的负荷能力评价系数,其中/>分别表示为设定的强度极值和拉伸载荷对应的占比权重因子；
所述目标骨性支架的生物相斥性评价系数分析方式为：将用户当前使用效果图像与用户口腔图像进行对比，分析用户口腔牙齿周围组织的红肿程度影响因子，记为；
对用户口腔的红外光谱图进行实时采集，得到用户口腔当前红外光谱图，并记录当前采集时间，分析目标骨性支架的生物降解性能影响因子，记为；
进而由公式得到目标骨性支架的生物相斥性评价系数，其中/>分别表示为设定的红肿程度影响因子和生物降解性能影响因子对应的占比权重，e为自然常数；
所述各待矫正牙齿的初始参数包括初始偏移距离和初始颜色明度、待矫正牙齿数量以及各待矫正牙齿与其相邻牙齿的初始间距；
所述用户骨组织生长评价系数内容包括：
从用户当前使用效果图像中获取各待矫正牙齿的偏移距离，将各待矫正牙齿的偏移距离与对应待矫正牙齿的初始偏移距离进行对比，得到各待矫正牙齿的矫正值，/>为待矫正牙齿编号，/>，进而由公式/>得到各待矫正牙齿的矫正长势，其中/>表示为设定的适宜矫正值，/>表示为设定的待矫正牙齿的矫正长势偏差补偿因子；
使用图像识别技术对用户当前使用效果图像中各待矫正牙齿的颜色明度进行识别，并将其与对应待矫正牙齿的初始颜色明度进行对比，若某待矫正牙齿的颜色明度小于对应待矫正牙齿的初始颜色明度，则判定该待矫正牙齿存在异常，将存在异常的牙齿记为异常牙齿，计算各异常牙齿的异常度，且统计异常牙齿数量；
将各异常牙齿的异常度与web云端中存储的各异常度范围对应的牙损坏影响因子进行匹配，得到各异常牙齿的牙损坏影响因子，/>为异常牙齿编号，/>，进而由分析公式/>得到用户牙齿生长衰弱程度影响因子，其中/>表示为待矫正牙齿数量，/>表示为设定的异常牙齿评估修正因子；
所述用户骨组织生长评价系数具体计算为：
从用户当前使用效果图像中获取各待矫正牙齿与其相邻牙齿的间距，记为，并将各待矫正牙齿与其相邻牙齿的初始间距记为/>；
由分析公式得到用户骨组织生长评价系数，其中/>分别表示为设定的牙齿位置和牙损坏程度对应的影响占比，/>为设定的骨组织生长评价系数修正因子。
2.根据权利要求1所述的一种基于口腔的PLGA骨性支架效果分析评价方法，其特征在于：所述目标骨性支架的生物降解性能影响因子具体分析步骤为：
（51）获取距离当前采集时间最近的采集时间，并提取最近的采集时间对应的红外光谱图，将其记为参照光谱图，获取参照光谱图的各吸收峰位和各吸收峰位对应的吸光度，分别记为各参照吸收峰位和各参照吸收峰位对应的参照吸光度；
（52）获取用户口腔当前红外光谱图的各吸收峰位，将其与各参照吸收峰位进行匹配，若当前红外光谱图中某吸收峰位与各参照吸收峰位均不匹配，则判定用户口腔出现新的降解产物，并将当前红外光谱图中该吸收峰位记为异常吸收峰位，进而从当前红外光谱图中筛选出各异常吸收峰位，并统计异常吸收峰位数量；
（53）若用户口腔当前红外光谱图的各吸收峰位与各参照吸收峰位一一匹配，则进一步将各吸收峰位的吸光度与对应参照吸收峰位的参照吸光度进行对比，当某吸收峰位的吸光度与对应参照吸收峰位的参照吸光度不同时，将该吸收峰位记为差异吸收峰位，统计得到各差异吸收峰位，并获取各差异吸收峰位的吸光度与对应参照吸收峰位的参照吸光度的差异值，k为差异吸收峰位编号，/>；
（54）由计算得到目标骨性支架的生物降解性能影响因子，/>表示为设定的异常吸收峰位数量允许值，/>表示为设定的异常吸光度允许值，/>分别表示为设定的异常吸收峰位数量和异常吸光度对应的占比。
3.根据权利要求1所述的一种基于口腔的PLGA骨性支架效果分析评价方法，其特征在于：所述判定用户使用效果具体为：
将目标骨性支架的生物相斥性评价系数与设定的生物相斥性评价系数阈值进行对比，得到目标骨性支架的生物相斥性评价系数差值，同理得到用户骨组织生长评价系数差值；
将目标骨性支架的生物相斥性评价系数差值与用户骨组织生长评价系数差值进行对比，若目标骨性支架的生物相斥性评价系数差值大于或等于用户骨组织生长评价系数差值，则将用户使用效果状态记为排斥状态，并将目标骨性支架的生物相斥性评价系数差值与web云端中存储的各生物相斥性评价系数差值范围对应的处理方式进行匹配，进而对目标骨性支架进行相应处理；
若目标骨性支架的生物相斥性评价系数差值小于用户骨组织生长评价系数差值，则将用户使用效果状态记为适配状态，进而对目标骨性支架的使用参数进行记录和存储。
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