面向个性化设计的半关节植入物接触曲面自匹配反求重构研究

As the frontier issue in the field of computer-aided medical diagnosis and treatment, researching into the reconstruction methods of the optimal matching model for the half-joint implant contact surface is the key technology for the personalized designing of the artificial half-joint implants. Thereinto, the systematic method of the personalized reverse reconstruction and the model matching verification for the contact surface is the current urgent problem. Responding to these challenges, in this project: 1) The necrotic bone tissue in the CT images will be removed by utilizing the bio-geometric features of the human bones. The 3D coordinate point set of the joint concave surface will be obtained. How to utilize the geometric invariant features to automatically segment the joint concave surface will be focused on. 2) The multiple surface fitting algorithms, the 3D visual modeling technique, the complex motion simulating method and the accurate finite element analysis will be integrally used to explore the geometric error parameters and the mechanical property parameters in the multiple motion processes for the personalized models of the artificial half-joint implant contact surface. How to build the reconstruction methods of the special surface according with the biometric features of human bones and how to obtain the optimal matching models of the personalized ball joint of the half-joint implant will be focused on. The successful implementation of this project will not only provide effective and powerful tool for the fundamental research on improving the design quality of the artificial half-joint implants and extending the service life of the half-joint prosthesis, but also play an important role in preoperative planning as well as computer intelligent processing in practice.

作为计算机辅助医疗诊治领域的前沿问题，研究半关节植入物接触面最佳匹配精确模型的重构方法，是实现人工半关节植入物个性化设计的关键技术。其中，接触面个性化反求重构和模型匹配验证的系统方法是目前亟待解决的问题。针对上述挑战，本项目研究：1）利用人体骨骼生物几何特征，去除CT 图像中坏死的骨骼组织，获得关节凹面三维空间坐标点集，重点解决如何利用几何不变性特征进行关节凹面自动分割；2）采用多种曲面数值拟合算法和三维可视化建模技术，结合复杂运动仿真方法和精确有限元分析技术，研究多种运动过程中个性化半关节植入物接触曲面模型的几何误差参数和力学性能参数，重点解决如何构建符合人体骨骼生物特征的特殊曲面重构方法，获得个性化半关节植入物球头的最佳匹配模型。项目的成功实施，将对提高人工半关节植入物设计质量，延长半关节置换假体使用寿命的基础研究提供技术支撑，同时对疾病术前规划和计算机智能处理等应用研究也有重要意义。

随着经济的发展和社会的进步，人类急切需要更安全、更精确、更人性化和更切实有效的医疗服务。个性化、精确化与微创化是现代医学的发展方向，而个性化也是计算机辅助骨科手术精确化与微创化的直接基础和重要保证。作为世界性疾病，面向个性化设计的半关节植入物接触曲面自匹配反求重构成为目前半关节置换手术中假体个性化设计亟待解决的问题。经过三年的执行周期，本项目顺利开展了预期研究工作。项目组利用人体骨骼生物几何特征，去除序列化CT图像中坏死的骨骼组织，获得了关节凹面三维空间坐标点集，解决了如何进行关节凹面高速自动分割；项目组同时采用多种曲面数值拟合算法和三维可视化建模技术，研究了个性化半关节植入物接触曲面模型的几何误差参数，解决了如何构建符合人体骨骼生物特征的重构方法，获得个性化半关节植入物球头的最佳匹配模型。另外，本项目对于如何利用患者自身骨骼小样本高噪声（杂点）的坐标数据进行生物特征点提取，以及实现此类稀疏（非密集点云）数据的3D重建也给出了切实有效的解决方案，并将这些思路应用在其他方面的医学图像（例如DTI图像）处理中。截至目前，本项目已取得了超出预期数量的成果，发表SCI检索论文8篇（另有多篇在审），申请国家发明专利7项（目前即将授权2项），获批软件著作权9项，培养研究生和本科生多名，多次参加国内外重要学术交流。

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