基于人工智能技术的踝关节骨折损伤机制研究

Artificial intelligence is a branch of computer science, is the core technology of the computer-aided surgical research areas. The program is taking aim at ankle fractures, which is complicated and of high morbidity. The program host further expansion and integration of medical artificial intelligence technology, which has the international advanced level, based on the previous related research. The system is combined with finite elements analysis softwares to generate rapidly a three dimensional finite element model of ankle and its nearby ligament structures through 3D image sementation techniques, automatic grid optimized mode and intelligentize model material given techniques. The model is used to simulate different loading conditions and is validated by the biomechanical loading test of the fresh cadaver foot specimen. The program applies the new and rapid finite element modeling method and is combined with digital 3D measurement technology and virtual surgical techniques. It is based on the computational biomechanical research pattern to analyse the slight relationship between morphological characteristics and pathological mechanical changes in more than 400 ankle fracture cases and to filter and prove the best internal fixation solution. The achievement of the research will provide a series of precise and reliable pathological mechanical parameters in treating the peri-ankle trauma, thereby an objective pathological mechanical theory evidence can be provided for the classification of the peri-ankle fractures, the choices of the treatment and the assessment of the surgical curative effect. In addition, this research can also demonstrate and promote the efficient computational biomechanical research pattern based on the intelligent digital medical research platform to be widely used in the whole body bone and joint disease related research.

人工智能系计算机科学的一项分支，也是计算机辅助外科研究领域的核心技术。本项目针对踝关节骨折的高发病率及复杂性，在前期工作基础上，深入拓展及整合医学人工智能技术，通过三维图像识别分割、自动网格优化模式、智能化模型材质赋予，快速生成踝关节及其周围韧带结构的三维有限元模型并模拟加载分析；通过新鲜尸体足标本的生物力学加载测试对新构建的有限元建模技术进行有效性验证；应用新一代快速有限元建模分析解决方案结合数字化组合式三维测量技术及虚拟手术技术，深入剖析400例以上的踝关节骨折形态学特征与病理力学变化的细微关系及筛选与论证最佳内固定治疗方案。研究目标的实现可精准、可靠的阐明踝关节骨折的损伤机制，从而为踝关节骨折分型、手术指征确定、治疗方案选择、手术疗效评估提供一项科学、客观的理论依据。同时，本研究还可论证和推动基于人工智能技术的高效计算生物力学研究模式在全身骨与关节疾病相关研究中的广泛应用。

人工智能系计算机科学的一项分支，也是计算机辅助外科研究领域的核心技术。本项目针对踝关节骨折的高发病率及复杂性，在前期工作基础上，深入拓展及整合医学人工智能技术。在技术类创新上，创建了本研究专用的Mini PACS系统和高分辨率的内置入物模型数据库，完成了大样本踝关节影像学原始数据的收集；通过三维空间点、线、平面、曲面，四元素相结合的组合式三维测量技术，构建出了一套客观、精准、可重复性的踝关节周围骨性结构三维解剖形态学测量技术；通过三维图像识别分割、自动网格优化模式、智能化模型材质赋予，构建出了一套快速生成踝关节及其周围韧带结构的三维有限元模型的操作流程；通过对数字化临床研究平台系统的高度优化和技术整合，完成了一站式计算机辅助骨科术前计划流程的设计与验证。在研究结果上，通过新鲜尸体足标本的生物力学加载测试，为新一代计算生物力学研究模式提供理论和数据支撑；应用基于人工智能的三维测量技术，完成了对胫骨远端、内踝、下胫腓联合、腓骨远端的解剖形态学特征的观察、测量和分析；应用创建的新一代快速有限元建模分析技术，完成了对下胫腓联合损伤后螺钉置入方案选择的研究。在研究结果的临床应用上，应用一站式计算机辅助骨科临床研究平台系统，完成了踝关节骨折的数字化临床路径设计，并在此基础上实现了对后踝骨折合并Die-punch骨块病例的精准治疗，论证了后踝骨折的三维形态学特征与临床疗效的相关性，实现了对踝关节骨折内固定术后的精准评价。同时，本研究中的技术类创新推动了基于人工智能技术的高效计算生物力学研究模式在全身骨与关节疾病相关研究中的广泛应用。

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