本发明涉及生物医学技术领域，具体涉及一种在体骨关节应力分布检测方法。
背景内容
以往对骨关节的应力分布检测大都是在“标本”上进行的。“标本”无生命体征，并且标本的骨关节肌肉无活性，不能真实再现“在体”骨关节的应力分布。而且，对标本进行骨关节应力分布检测通常采取在骨关节间放置压敏薄膜片，通过压敏薄膜片进行测量，会对骨关节造成创伤。
技术实现要素：
针对现有技术的不足，本发明旨在提供一种在体骨关节应力分布检测方法，通过该方法所构建得到的在体骨关节应力分布检测模型，是采用非侵入方式以在体为对象，为骨关节应力分布检测提供一种全新的途径。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种在体骨关节应力分布检测方法，包括如下步骤：
S1检测人体在体骨关节处于不同位置时控制骨关节运动的肌肉的肌电信号变化，构建多通道肌电信息融合模型，对影响骨骼运动相关肌肉的神经生理变化信息进行获取和模式识别；
与此同时，利用在体骨关节各个骨骼及关节面及关节连接关系，构建骨关节影像学三维有限元模型，获取在体骨关节不同位置时的骨骼及其相邻骨的三维坐标参数；
S2根据肌电信息中反映控制骨关节运动的特征参数与“肌肉力-关节力矩”的映射关系，构建等动肌力模型，推算对骨关节负载的肌肉力和关节力矩；
S3在体骨关节处于不同位置时骨骼的生物力学变化，构建骨关节生物力学模型，以神经-肌肉-骨关节的力传导方式对在体骨关节的应力传递和分布情况进行检测。
需要说明的是，步骤S1中，检测人体在体骨关节处于不同位置时控制骨关节运动的肌肉的肌电信号变化，构建多通道肌电信息融合模型，对影响骨骼运动相关肌肉的神经生理变化信息进行获取和模式识别具体为：
采集人体在体骨关节分别处于不同标准运动位时的表面肌电信号；对采集的表面肌电信号运用支持向量机构建肌电信号特征向量空间(xi,yi)，其中xi为样本输入量，yi表示与xi对应的支持向量机的期望值；根据Mercer定理在分类超平面H中采用q阶多项式核函数k(x,y)＝[(x,y)+1]q来对肌电信号进行分类。
进一步需要说明的是，所述表面肌电信号包括主肌肉激活时序、时程，不同肌肉间协调模式，振幅值。
进一步需要说明的是，采集人体在体骨关节分别处于不同标准运动位时的表面肌电信号具体方法为每块肌肉上沿肌群方向贴表面电极三片，中间为参考电极，间隔为2cm。
进一步需要说明的是，步骤S1中，在根据Mercer定理在分类超平面H中采用q阶多项式核函数k(x,y)＝[(x,y)+1]q来对肌电信号进行分类中，引入松弛因子ζ构建惩罚函数来提高肌电信号的特征提取与识别的精度。
需要说明的是，步骤S1中，利用在体骨关节各个骨骼及关节面及关节连接关系，构建骨关节影像学三维有限元模型，获取在体骨关节不同位置时的骨骼及其相邻骨的三维坐标参数的方法具体为：
以骨关节的骨骼整体模型为参照坐标利用三维CT断层扫描技术采集人体在体骨关节分别处于不同标准运动位时的CT图像；进一步利用对CT图像进行处理再现其骨性结构的三维形态，并以此构建网格优化的骨关节数字模型，将此模型构建皮质骨、松质骨、骨髓腔、韧带群、关节软骨和三角纤维软骨的体模型，进而构建骨关节三维有限元模型。
需要说明的是，步骤S2中，根据肌电信息中反映控制骨关节运动的特征参数与“肌肉力-关节力矩”的映射关系，构建等动肌力模型，推算对骨关节负载的肌肉力和关节力矩具体为：
构建肌电信号振幅值u与肌肉收缩力FAm的正相关性指数函数关系式a(u)＝(eωuR-1-1)/(eω-1)，其中R为肌电信号振幅值u的最大值，ω为肌肉活动程度因子，-5<ω<0；
运用串联弹性元-并联弹性元-收缩元的三元素Hill模型为基础构建肌肉模型，然后分别对所构建的肌肉模型求解出肌肉力-长度曲线函数f(Lm)，并对肌肉模型求解肌肉力-速度曲线函数fv(vm)，再结合最大等长肌力FOm，求解出并联弹性元肌肉力FPm＝f(Lm)FOm和收缩元肌肉力FAm＝a(u)fv(vm)f(Lm)FOm，进而通过并联弹性元肌肉力FPm与收缩元FAm直接求和得到肌肉肌力Fm；
最后在t时刻当骨关节处于某一具体位置时，对于以Fnm为肌肉肌力和以rn(t)为关节力臂长度的骨关节力矩G(t)＝F1m(t)r1(t)+F2m(t)r2(t)+…+Fnm(t)rn(t)，其中n为与骨关节相关的肌肉总数目。
需要说明的是，在体骨关节处于不同位置时骨骼的生物力学变化，构建骨关节生物力学模型，以神经-肌肉-骨关节的力传导方式对在体骨关节的应力传递和分布情况进行检测的方法为：
构建步骤S2得到的等动肌力模型与步骤S1得到的骨关节影像学三维有限元模型的关系映射函数T，进行两模型坐标系的矩阵转换，对坐标转换后的等动肌力模型进行生物力学有限元处理，从而把骨关节力矩G(t)作为载荷精确加载到骨关节三维有限元模型构建出骨关节生物力学模型，最后利用生物力学有限元计算出骨关节分别处于不同运动位时骨骼及其相邻骨所受应力及应力分布。
进一步需要说明的是，步骤S3中，在进行两模型坐标系的矩阵转换中，通过引入最小二乘法来减少坐标转换的误差。
本发明的有益效果在于：
(1)相对于以往的大都是在“标本”上进行的对骨关节的应力分布检测，利用本发明方法所构建得到的在体骨关节应力分布检测模型，是采用非侵入方式以在体为对象，为骨关节应力分布检测提供一种全新的途径；
(2)本发明提出在体骨关节的肌电信号-肌肉力-关节力矩关系模型即等肌力模型，运用肌电信息中反映人体控制骨关节运动的特征参数实现对骨关节负载的肌肉力和关节力矩推算，从而能够直接运用在体的肌电信号获取肌肉力和关节力矩，而肌电信号能够直接从在体的表面肌电获取，非常方便，无创伤，而且可重复多次采集。
(3)利用骨关节生物力学模型来对骨骼的载荷传递与关节接触应力的分布情况进行检测，能够获取骨关节应力分布情况，可有利于进一步对应力大小及分布特征情况进行分析与评价。
附图说明
图1为本发明的总体流程图。
具体实施方式
以下将结合附图对本发明作进一步的描述，需要说明的是，本实施例以本技术方案为前提，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围并不限于本实施例。
如图1所示，一种在体骨关节应力分布检测方法，包括如下步骤：
S1检测人体在体骨关节处于不同位置时控制骨关节运动的肌肉的肌电信号变化，构建多通道肌电信息融合模型，对影响骨骼运动相关肌肉的神经生理变化信息进行获取和模式识别：
采集人体在体骨关节分别处于不同标准运动位时主肌肉激活时序、时程、不同肌肉间协调模式、振幅值等表面肌电信号(每块肌肉上沿肌群方向贴表面电极三片，中间为参考电极，间隔为2cm)。对采集的表面肌电信号运用支持向量机构建肌电信号特征向量空间(xi,yi)；根据Mercer定理在分类超平面H中采用q阶多项式核函数k(x,y)＝[(x,y)+1]q来对肌电信号进行分类，并引入松弛因子ζ构建惩罚函数来提高肌电信号的特征提取与识别的精度。
与此同时，利用在体骨关节各个骨骼及关节面及关节连接关系，构建骨关节影像学三维有限元模型，获取在体骨关节不同位置时的骨骼及其相邻骨的三维坐标参数：
以骨关节的骨骼整体模型为参照坐标利用三维CT断层扫描技术、采集人体在体骨关节分别处于不同标准运动位时的CT图像；进一步利用医学图像重建对CT图像进行处理再现其骨性结构的三维形态，并以此利用图像处理逆向工程构建网格优化的骨关节数字模型，将此模型运用有限元分析构建皮质骨、松质骨、骨髓腔、韧带群、关节软骨和三角纤维软骨等结构的体模型；进而依据连续性和协调性原理构建骨关节三维有限元模型。
S2根据肌电信息中反映控制骨关节运动的特征参数与“肌肉力-关节力矩”的映射关系，构建等动肌力模型，推算对骨关节负载的肌肉力和关节力矩:
构建肌电信号振幅值u与肌肉收缩力FAm的正相关性指数函数关系式a(u)＝(eωuR-1-1)/(eω-1)，其中R为肌电信号振幅值u的最大值，ω为肌肉活动程度因子(-5<ω<0)；以串联弹性元-并联弹性元-收缩元的三元素Hill模型为基础构建肌肉模型；然后分别对所构建的肌肉模型采用三次样条曲线拟合法并通过线性插补来求解出肌肉力-长度曲线函数f(Lm)；对肌肉模型采用Lloyd&Besier的分段函数来求解肌肉力-速度曲线函数fv(vm)；再结合最大等长肌力FOm，可求解出并联弹性元肌肉力FPm＝f(Lm)FOm和收缩元肌肉力FAm＝a(u)fv(vm)f(Lm)FOm；进而通过并联弹性元肌肉力FPm与收缩元FAm直接求和得到肌肉肌力Fm；最后在t时刻当骨关节处于某一具体位置时，对于以Fnm为肌肉肌力和以rn(t)为关节力臂长度(直接在骨关节三维有限元模型中获取)的骨关节力矩G(t)＝F1m(t)r1(t)+F2m(t)r2(t)+…+Fnm(t)rn(t)，其中n为与骨关节相关的肌肉总数目。
S3在体骨关节处于不同位置时骨骼的生物力学变化，构建骨关节生物力学模型，以神经-肌肉-骨关节的力传导方式对在体骨关节的应力传递和分布情况进行检测：
构建在体骨关节的等动肌力模型(肌电信号-肌肉力-关节力矩关系模型)与骨关节三维有限元模型的关系映射函数T，进行两模型坐标系的矩阵转换，并且引入最小二乘法来减少坐标转换的误差，对坐标转换后的等动肌力模型进行生物力学有限元处理，从而把骨关节力矩G(t)作为载荷精确加载到骨关节三维有限元模型构建出骨关节生物力学模型，最后利用生物力学有限元计算出骨关节分别处于不同运动位时骨骼及其相邻骨所受应力及应力分布。
对于本领域的技术人员来说，可以根据以上的技术方案和构思，作出各种相应的改变和变形，而所有的这些改变和变形都应该包括在本发明权利要求的保护范围之内。