CN117442395A - 基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法、装置及设备 - Google Patents

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CN117442395A CN202311146016.9A CN202311146016A CN117442395A CN 117442395 A CN117442395 A CN 117442395A CN 202311146016 A CN202311146016 A CN 202311146016A CN 117442395 A CN117442395 A CN 117442395A
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Abstract

本申请提供了一种基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法，包括：获取三维点集数据；对三维点集数据进行组合，得到点集组合；根据点集组合求取每个点集组合的旋转中心，形成旋转中心点集；对旋转中心点集进行距离聚类，得到初始旋转中心；选择点击数量最多的点集进行均值计算，确定最终旋转中心。根据本申请实施例，能够更加准确地确定股骨头旋转中心。

Description

基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法、装置及设备
技术领域
本申请属于股骨头旋转中心领域，尤其涉及一种基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
股骨头旋转中心在人工膝关节置换手术中非常重要。通过测量股骨头旋转中心的位置，可以评估术后髋关节的稳定性、活动范围和运动功能。这对于评估髋关节疾病的严重程度、指导康复计划和判断手术效果非常重要。
目前，确定股骨头旋转中心主要是医生依据经验进行确定，非常不准确。
因此，如何更加准确地确定股骨头旋转中心是本领域技术人员亟需解决的技术问题。
发明内容
本申请实施例提供一种基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法、装置、设备及计算机可读存储介质，能够更加准确地确定股骨头旋转中心。
第一方面，本申请实施例提供一种基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法，包括：
获取三维点集数据；
对三维点集数据进行组合，得到点集组合；
根据点集组合求取每个点集组合的旋转中心，形成旋转中心点集；
对旋转中心点集进行距离聚类，得到初始旋转中心；
选择点击数量最多的点集进行均值计算，确定最终旋转中心。
可选的，对三维点集数据进行组合，得到点集组合，包括：
按照预设组合方式对三维点集数据进行组合，得到点集组合。
可选的，预设组合方式包括隔点组合方式、相邻组合方式、随机组合方式、中间组合方式中的至少一种。
可选的，根据点集组合求取每个点集组合的旋转中心，形成旋转中心点集，包括：
根据点集组合求取每个点集组合的球心；
将各个球心确定为对应的旋转中心，形成旋转中心点集。
可选的，对旋转中心点集进行距离聚类，得到初始旋转中心，包括：
基于旋转中心点集计算旋转中心点集质心；
分别计算每个旋转中心到旋转中心点集质心之间的距离；
设置聚类的数量，根据距离进行距离聚类，得到聚类结果；
判断聚类结果是否满足预设的终止条件；
将满足预设的终止条件的旋转中心，确定为初始旋转中心。
可选的，还包括：
在聚类结果不满足预设的终止条件的情况下，迭代返回执行基于旋转中心点集计算旋转中心点集质心的步骤，直至聚类结果满足预设的终止条件。
可选的，预设的终止条件包括：
当重新聚类后，所有样本点归属类别是否都没有发生变化；
迭代次数是否达到规定的最大次数。
第二方面，本申请实施例提供了一种基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取装置，装置包括：
数据获取模块，用于获取三维点集数据；
数据组合模块，用于对三维点集数据进行组合，得到点集组合；
旋转中心计算模块，用于根据点集组合求取每个点集组合的旋转中心，形成旋转中心点集；
聚类模块，用于对旋转中心点集进行距离聚类，得到初始旋转中心；
均值计算模块，用于选择点击数量最多的点集进行均值计算，确定最终旋转中心。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如第一方面的基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面的基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法。
本申请实施例的基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法、装置、设备及计算机可读存储介质，能够更加准确地确定股骨头旋转中心。
该基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法，包括：获取三维点集数据；对三维点集数据进行组合，得到点集组合；根据点集组合求取每个点集组合的旋转中心，形成旋转中心点集；对旋转中心点集进行距离聚类，得到初始旋转中心；选择点击数量最多的点集进行均值计算，确定最终旋转中心。
该方法使用分组的方式对采集的数据进行重新整理，以去除各种异常情况的影响；对旋转中心的聚类并没有直接进行坐标位置聚类，而是通过计算各个旋转中心点到质心的距离，对距离进行聚类，这相当于对数据进行了降维处理，同时也保障了算法的运行效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施方式，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是本申请一个实施例提供的基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法的流程示意图；
图2是本申请一个实施例提供的聚类过程示意图；
图3是本申请一个实施例提供的基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取装置的结构示意图；
图4是本申请一个实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
股骨头旋转中心在人工膝关节置换手术中非常重要。通过测量股骨头旋转中心的位置，可以评估术后髋关节的稳定性、活动范围和运动功能。这对于评估髋关节疾病的严重程度、指导康复计划和判断手术效果非常重要。
目前，确定股骨头旋转中心主要是医生依据经验进行确定，非常不准确。
为了解决现有技术问题，本申请实施例提供了一种基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法、装置、设备及计算机可读存储介质。下面首先对本申请实施例所提供的基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法进行介绍。
图1示出了本申请一个实施例提供的基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法的流程示意图。如图1所示，该基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法，包括：
S101、获取三维点集数据；
S102、对三维点集数据进行组合，得到点集组合；
S103、根据点集组合求取每个点集组合的旋转中心，形成旋转中心点集；
S104、对旋转中心点集进行距离聚类，得到初始旋转中心；
S105、选择点击数量最多的点集进行均值计算，确定最终旋转中心。
具体的，获取的三维点集数据为手术中NDI采集得到的三维坐标。由求取旋转中心理论上只需要四个点就能完成计算，因此要对数据中所有点4个一组进行分组。随后，对每组点集计算旋转中心，形成一定数量的旋转中心点集。得到旋转中心点集后使用距离聚类的方法得到初始旋转中心坐标，选择点击数量最多的点集进行均值计算，得到旋转中心。
该方法使用分组的方式对采集的数据进行重新整理，以去除各种异常情况的影响；对旋转中心的聚类并没有直接进行坐标位置聚类，而是通过计算各个旋转中心点到质心的距离，对距离进行聚类，这相当于对数据进行了降维处理，同时也保障了算法的运行效率。该方法利用混合聚类算法获取股骨头旋转中心，可以评估膝关节术后髋关节的稳定性、活动范围和运动功能。
在一个实施例中，对三维点集数据进行组合，得到点集组合，包括：
按照预设组合方式对三维点集数据进行组合，得到点集组合。
在一个实施例中，预设组合方式包括隔点组合方式、相邻组合方式、随机组合方式、中间组合方式中的至少一种。
具体的，点集数据的组合将直接影响到后续旋转中心计算的结果。每个组合中包含四个点。假设采集的点集数量为N，那么，从N个不同点中任取4个点并成一组，根据排列组合，理论上组合数为
但是在实际操作中，考虑到算法运行效率的因素，并不会采用此种组合方式。本文的组合方式如下：
1)隔点组合，如1/3/5/7一组，3/5/7/9一组等等；
2)相邻组合，如1/2/3/4一组，2/3/4/5一组等等；
3)随机组合，将采集得点集随机打乱，再进行1)、2)步骤的组合；
4)中间组合，如1、2、(N/2)+1、(N/2)+2等；
在一个实施例中，根据点集组合求取每个点集组合的旋转中心，形成旋转中心点集，包括：
根据点集组合求取每个点集组合的球心；
将各个球心确定为对应的旋转中心，形成旋转中心点集。
具体的，旋转中心的计算主要基于球拟合的方法，旋转中心的计算如下公式所示：
其中，(x,y,z)为旋转中心坐标，(x1,y1,z1)为每组4个点中的第1个点，(x2,y2,z2)为每组4个点中的第2个点，(x3,y3,z3)为每组4个点中的第3个点，(x4,y4,z4)为每组4个点中的第4个点，r为拟合球体的半径。
得到的各个组的旋转中心组合在一起形成旋转中心点集，后期的聚类都是根据旋转中心点集进行操作。
在一个实施例中，对旋转中心点集进行距离聚类，得到初始旋转中心，包括：
基于旋转中心点集计算旋转中心点集质心；
分别计算每个旋转中心到旋转中心点集质心之间的距离；
设置聚类的数量，根据距离进行距离聚类，得到聚类结果；
判断聚类结果是否满足预设的终止条件；
将满足预设的终止条件的旋转中心，确定为初始旋转中心。
在一个实施例中，还包括：
在聚类结果不满足预设的终止条件的情况下，迭代返回执行基于旋转中心点集计算旋转中心点集质心的步骤，直至聚类结果满足预设的终止条件。
在一个实施例中，预设的终止条件包括：
当重新聚类后，所有样本点归属类别是否都没有发生变化；
迭代次数是否达到规定的最大次数。
具体的，本方法采用的聚类并不是对旋转中心组成的点集进行聚类，而是使用每个旋转中心到旋转中心点集的质心坐标的距离进行聚类。聚类的数量为2或3。具体的聚类过程如图2所示。
聚类的终止条件：
1)当重新聚类后，所有样本点归属类别都没有发生变化的时候；
2)当迭代次数达到规定的最大次数时，也会停止。
图3是本申请一个实施例提供的基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取装置的结构示意图，该基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取装置，装置包括：
数据获取模块301，用于获取三维点集数据；
数据组合模块302，用于对三维点集数据进行组合，得到点集组合；
旋转中心计算模块303，用于根据点集组合求取每个点集组合的旋转中心，形成旋转中心点集；
聚类模块304，用于对旋转中心点集进行距离聚类，得到初始旋转中心；
均值计算模块305，用于选择点击数量最多的点集进行均值计算，确定最终旋转中心。
图4示出了本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
电子设备可以包括处理器401以及存储有计算机程序指令的存储器402。
具体地，上述处理器401可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
存储器402可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器402可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器402可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器402可在电子设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器402可以是非易失性固态存储器。
在一个实施例中，存储器402可以是只读存储器(Read Only Memory，ROM)。在一个实施例中，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
处理器401通过读取并执行存储器402中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法。
在一个示例中，电子设备还可包括通信接口403和总线410。其中，如图4所示，处理器401、存储器402、通信接口403通过总线410连接并完成相互间的通信。
通信接口403，主要用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线410包括硬件、软件或两者，将电子设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线410可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。
另外，结合上述实施例中的基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法，本申请实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法。
需要明确的是，本申请并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本申请的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本申请的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
以上所述的结构框图中所示的功能模块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本申请的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
还需要说明的是，本申请中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本申请不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
上面参考根据本申请的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本申请的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法，其特征在于，包括：
获取三维点集数据；
对三维点集数据进行组合，得到点集组合；
根据点集组合求取每个点集组合的旋转中心，形成旋转中心点集；
对旋转中心点集进行距离聚类，得到初始旋转中心；
选择点击数量最多的点集进行均值计算，确定最终旋转中心。
2.根据权利要求1所述的基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法，其特征在于，对三维点集数据进行组合，得到点集组合，包括：
按照预设组合方式对三维点集数据进行组合，得到点集组合。
3.根据权利要求2所述的基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法，其特征在于，预设组合方式包括隔点组合方式、相邻组合方式、随机组合方式、中间组合方式中的至少一种。
4.根据权利要求3所述的基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法，其特征在于，根据点集组合求取每个点集组合的旋转中心，形成旋转中心点集，包括：
根据点集组合求取每个点集组合的球心；
将各个球心确定为对应的旋转中心，形成旋转中心点集。
5.根据权利要求4所述的基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法，其特征在于，对旋转中心点集进行距离聚类，得到初始旋转中心，包括：
基于旋转中心点集计算旋转中心点集质心；
分别计算每个旋转中心到旋转中心点集质心之间的距离；
设置聚类的数量，根据距离进行距离聚类，得到聚类结果；
判断聚类结果是否满足预设的终止条件；
将满足预设的终止条件的旋转中心，确定为初始旋转中心。
6.根据权利要求5所述的基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法，其特征在于，还包括：
在聚类结果不满足预设的终止条件的情况下，迭代返回执行基于旋转中心点集计算旋转中心点集质心的步骤，直至聚类结果满足预设的终止条件。
7.根据权利要求6所述的基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法，其特征在于，预设的终止条件包括：
当重新聚类后，所有样本点归属类别是否都没有发生变化；
迭代次数是否达到规定的最大次数。
8.一种基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取三维点集数据；
数据组合模块，用于对三维点集数据进行组合，得到点集组合；
旋转中心计算模块，用于根据点集组合求取每个点集组合的旋转中心，形成旋转中心点集；
聚类模块，用于对旋转中心点集进行距离聚类，得到初始旋转中心；
均值计算模块，用于选择点击数量最多的点集进行均值计算，确定最终旋转中心。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-7任意一项所述的基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的基于聚类算法的股骨头旋转中心的获取方法。
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