髋关节置换术中假体可视化姿态估算及功耗极度约束电路设计方法研究

With the aging of the population, Total Hip Replacement (THR) is more and more common. Success surgery of THR can release the pain, correct the disfigurement and impove or restore the function of the hip joint.While the failure of the surgery needs revision, which brings more pain to patients and economic loss, also troubles surgeons a lot. In order to ensure the success of the surgery, surgeon should make an accurate judgement of the position of implant prothesis to avoid loosening，wearing, unreasonable collision and even dislocation. Currently surgeons rely on experience to make such judgement and not easy to ensure the success of the surgery. The project aims to research and deign a low power wireless monitoring system in THR to obtain the position of implant prosthesis. The research area of the project includes the key techonlogy on asynchronous circuit design, data fusion algorithm of image and IMU data. The signal from sensors array will be processed and transimtted wirelessly and display in 3-D on screen in real time. The project will deeply research on the key technology of the low power circuits, realize the ultra low power circuits, data fusion algorithm and set up a demo system. The system can provide the information of the implant prosthesis and help surgeon make an accurate judgement quickly to ensure the success of the surgery of THR.

随着人口的老龄化，髋关节置换术越来越普遍。成功的髋关节置换术能缓解关节疼痛、矫正畸形、恢复和改善髋关节的运动功能。而失败的手术需二次翻修，这既给病人带来痛苦也困扰着医生。为保证手术的成功，医生需保证假体安装位置合理，避免术后出现松动、磨损、碰撞甚至脱臼等问题。目前，医生仅靠经验判断假体位置，无法确保手术的成功率。本项目采用微电子技术，结合计算机视觉和医学骨科理论与实践解决上述问题，提出髋关节假体姿态无线检测系统，深入研究置换术中假体姿态检测方法及姿态估计算法，以及在功耗极度约束条件下异步电路设计方法，包括基于视觉与惯性传感器的数据融合算法，髋关节假体内微距成像畸变的相机自运动参数估计方法，以及异步电路设计的时序验证方法等。本课题研究的技术及方法能有效应用于髋关节置换术中假体姿态无线检测系统，为医生在置换术中实时提供假体姿态信息，实现假体的精准植入，确保髋关节置换术的成功，造福广大患者。

随着人口的老龄化，髋关节置换术越来越普遍。成功的髋关节置换术能缓解关节疼痛、恢复和改善髋关节的运动功能。而失败的手术需二次翻修，这既给病人带来痛苦也困扰着医生。为保证手术的成功，医生需保证假体安装位置合理，避免术后出现松动、磨损甚至脱臼等问题。目前，医生仅靠经验判断假体位置，无法确保手术的成功率。本项目采用微电子技术，结合计算机视觉和医学骨科理论与实践，研究并实现了髋关节假体姿态无线检测系统，髋关节置换术中假体姿态检测方法及姿态估计算法，骨盆姿态检测技术，以及在功耗极度约束条件下异步电路设计方法等。.本项目提出了一种以PnP算法和对极几何法为主的单目视觉姿态检测方法，通过在髋臼假体内表面印制特殊二维图样阵列，实现了二维图样识别，提升了假体姿态解算速度。经测试，算法的角度均方根误差为1.02°，相对误差为7.0%，位移均方根误差为0.17mm，相对误差为3.2%。为了解决术中血水遮挡和光照不均等问题，本项目使用红墨水模拟血水环境，提出了一种图像增强算法，使二维图样的识别率提升至99%。为了提升姿态检测算法的精度和鲁棒性，引入IMU辅助姿态检测，并采用卡尔曼滤波实现对图像和IMU数据的融合，设计了一颗专用组帧芯片，实现图像和IMU数据同步，以及低功耗数据采集和传输。系统工作状态下功耗不超过152mW，电池供电下可工作3小时。经测试，融合算法的角度均方根误差为0.42°，相对误差为4.8%，位移均方根误差为0.23mm，相对误差为8.0%，图像自适应帧率控制降低了21.7%的系统功耗。为了进一步降低功耗，项目首次提出了基于EDA工具的异步电路设计和验证方法，使得控制部分功耗进一步降低30%。.该项目解决了髋关节置换术中假体姿态精准判断问题，以及在功耗极度约束下的低功耗异步电路设计方法学问题。实现了骨科精准医学从电路、算法到系统的解决方案和技术积累，有望进一步产业化，造福广大患者。

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