复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置设计方法及系统与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置设计方法及系统。


背景技术：

2.膝关节骨性融合是骨科疾病的一种，膝关节骨性融合的原因主要有强直性脊柱炎、类风湿性关节炎、骨结核、滑膜切除术后等。目前手术的实施依赖于术者经验和截骨导板的辅助来完成截骨。现有截骨导板的设计方法依靠人工经验对膝关节三维模型进行手动标记，以此来标记一些设计截骨导板的参数，并基于该设计参数制作截骨导板。
3.但是发明人在实现本发明的发明构思时发现相关技术中至少存在以下技术问题：采用上述方法制作截骨导板效率较低，而且通过该方法制作的截骨导板与骨性融合膝关节的匹配度不高，这样降低了使用该截骨导板进行截骨时的准确性。


技术实现要素：

4.本技术的主要目的在于提供一种能够提高导板设计效率的复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置设计方法及系统。
5.为了实现上述目的，根据本技术的一个方面，提供了一种复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置设计方法，通过三维重建模型对骨性融合膝关节的医学图像进行分割处理，并基于分割结果生成骨性融合膝关节的三维图像；通过关键点识别模型对所述骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到所述骨性融合膝关节的多个关键点；通过拟合区域识别模型对所述骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到所述骨性融合膝关节的两个拟合部位；基于所述骨性融合膝关节的多个关键点和所述骨性融合膝关节的两个拟合部位，生成骨性融合膝关节的定位装置；在所述骨性融合膝关节的三维图像上展示所述骨性融合膝关节的多个关键点、所述骨性融合膝关节的两个拟合部位、以及所述骨性融合膝关节的定位装置。
6.可选地，所述通过所述三维重建模型对所述骨性融合膝关节的医学图像进行分割处理，并基于分割结果生成所述骨性融合膝关节的三维图像包括：将所述骨性融合膝关节的医学图像输入到unet模型，通过所述unet模型对所述骨性融合膝关节的医学图像进行粗分割，得到粗分割图像；将所述粗分割图像输入到ponitrend模型，通过所述ponitrend模型对所述粗分割图像进行像素级分割，根据像素级分割的结果生成所述骨性融合膝关节的三维图像。
7.可选地，所述通过所述关键点识别模型对所述骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到所述骨性融合膝关节的多个关键点包括：将所述骨性融合膝关节的医学图像输入到hourglass模型，通过所述hourglass模型检测所述骨性融合膝关节的医学图像中的特征，得到所述骨性融合膝关节的股骨头中心点、髁间窝顶点、踝关节中心点、胫骨内外平台最低点、以及股骨髁最远端点。
8.可选地，所述通过拟合区域识别模型对所述骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到所述骨性融合膝关节的两个拟合部位包括：将所述骨性融合膝关节的医学图像输入到deeplabv3+模型，通过所述deeplabv3+模型对所述骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到所述骨性融合膝关节的股骨前髁爬坡处区域和胫骨结节偏上内侧区域。
9.可选地，所述基于所述骨性融合膝关节的多个关键点和所述骨性融合膝关节的两个拟合部位，生成骨性融合膝关节的定位装置包括：根据所述骨性融合膝关节的股骨头中心点、髁间窝顶点、踝关节中心点、胫骨内外平台最低点、以及股骨髁最远端点，分别确定关节线飞镖槽、股骨飞镖槽、以及胫骨飞镖槽在所述定位装置的位置信息；根据所述骨性融合膝关节的股骨前髁爬坡处区域和胫骨结节偏上内侧区域，拟合所述定位装置的两个拟合区域，所述两个拟合区域包括股骨拟合区域和胫骨拟合区域；基于所述关节线飞镖槽、所述股骨飞镖槽、以及所述胫骨飞镖槽在所述定位装置的位置信息和所述定位装置的股骨拟合区域和胫骨拟合区域，生成所述骨性融合膝关节的定位装置。
10.可选地，所述根据所述骨性融合膝关节的股骨头中心点、髁间窝顶点、踝关节中心点、胫骨内外平台最低点、以及股骨髁最远端点，分别确定关节线飞镖槽、股骨飞镖槽、以及胫骨飞镖槽在所述定位装置的位置信息包括：根据所述胫骨内外平台最低点和所述股骨髁最远端点，确定所述关节线飞镖槽在所述定位装置的位置信息，所述关节线飞镖槽的个数为1；根据所述股骨头中心点和所述髁间窝顶点，确定所述股骨飞镖槽在所述定位装置的位置信息，所述股骨飞镖槽的个数为2；根据所述髁间窝顶点和所述踝关节中心点，确定所述胫骨飞镖槽在所述定位装置的位置信息，所述胫骨飞镖槽的个数为2。
11.可选地，所述在所述骨性融合膝关节的三维图像上展示所述骨性融合膝关节的多个关键点、所述骨性融合膝关节的两个拟合部位、以及所述骨性融合膝关节的定位装置包括：在所述骨性融合膝关节的三维图像中的股骨头展示所述股骨头中心点；在所述骨性融合膝关节的三维图像中的胫骨展示所述踝关节中心点；在所述骨性融合膝关节的三维图像中的股骨与胫骨交界处展示所述髁间窝顶点、所述胫骨内外平台最低点、以及所述股骨髁最远端点；以及在所述骨性融合膝关节的三维图像中的股骨前髁爬坡处区域和胫骨结节偏上内侧区域展示与其匹配的所述骨性融合膝关节的定位装置。
12.根据本技术的再一方面，本技术还提供了一种复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置设计系统，包括：三维重建模块，用于通过三维重建模型对骨性融合膝关节的医学图像进行分割处理，并基于分割结果生成骨性融合膝关节的三维图像；关键点识别模块，用于通过关键点识别模型对所述骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到所述骨性融合膝关节的多个关键点；拟合部位识别模块，用于通过拟合区域识别模型对所述骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到所述骨性融合膝关节的两个拟合部位；定位装置生成模块，用于基于所述骨性融合膝关节的多个关键点和所述骨性融合膝关节的两个拟合部位，生成骨性融合膝关节的定位装置；展示模块，用于在所述骨性融合膝关节的三维图像上展示所述骨性融合膝关节的多个关键点、所述骨性融合膝关节的两个拟合部位、以及所述骨性融合膝关节的定位装置。
13.根据本技术的再一方面，本技术还提供了一种计算机设备、一种计算机可读存储介质。
14.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的
计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个方法实施例中的步骤。
15.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。
16.本发明提供了复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置设计方法及系统，该方法可以通过关键点识别模型对骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到骨性融合膝关节的多个关键点，以及通过拟合区域识别模型对骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到骨性融合膝关节的两个拟合部位，并基于骨性融合膝关节的多个关键点和骨性融合膝关节的两个拟合部位，生成骨性融合膝关节的定位装置，以此方式设计定位装置无需依靠人工经验来手动标记参数，这样可以提升制作该定位装置的效率，并提高定位装置与骨性融合膝关节的匹配度，进而提高使用该定位装置进行截骨时的准确性。
附图说明
17.构成本技术的一部分的附图用来提供对本技术的进一步理解，使得本技术的其它特征、目的和优点变得更明显。本技术的示意性实施例附图及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
18.图1示意性示出了本发明一实施例的复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置设计方法的流程图；
19.图2示意性示出了本发明一实施例的三维重建模型分割骨性融合膝关节的医学图像的示意图；
20.图3示意性示出了本发明一实施例的关键点识别模型分割骨性融合膝关节的医学图像的示意图；
21.图4示意性示出了本发明一实施例的拟合区域识别模型分割骨性融合膝关节的医学图像的示意图；
22.图5示意性示出了本发明一实施例的骨性融合膝关节的智能定位装置的结构图；
23.图6示意性示出了本发明另一实施例的骨性融合膝关节的智能定位装置的结构图；
24.图7示意性示出了本发明一实施例在骨性融合膝关节的三维图像中定位装置截骨的正视图；
25.图8为示意性示出了本发明一实施例在骨性融合膝关节的三维图像中定位装置截骨的侧视图；
26.图9示意性示出了本发明一实施例的复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置设计系统的方框图；
27.图10示意性示出了本发明一实施例的计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
28.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本技术保护的范
围。
29.需要说明的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
30.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
31.膝关节骨性融合一般可以分为以下几种类型:屈膝位骨性融合。伸直位骨性融合、一侧髋、膝同时融合、一侧髋、膝、踝同时融合、膝关节半脱位下骨性融合。膝关节骨性融合的原因主要有强直性脊柱炎、类风湿性关节炎、骨结核、滑膜切除术后等。针对骨性融合膝关节病例目前手术的实施依赖于术者经验和截骨导板的辅助来完成截骨。现有截骨导板的设计方法依靠人工经验对膝关节三维模型进行手动标记，以此来标记一些设计截骨导板的参数，并基于该设计参数制作截骨导板。
32.针对相关技术的技术问题，本发明提供了一种复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置设计方法，具体如下面实施例。
33.图1示意性示出了本发明一实施例的复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置设计方法的流程图。
34.如图1所示，该复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置设计方法可以包括步骤110～步骤150。
35.在步骤110中，通过三维重建模型对骨性融合膝关节的医学图像进行分割处理，并基于分割结果生成骨性融合膝关节的三维图像。
36.在步骤120中，通过关键点识别模型对所述骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到所述骨性融合膝关节的多个关键点。
37.在步骤130中，通过拟合区域识别模型对所述骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到所述骨性融合膝关节的两个拟合部位。
38.在步骤140中，基于所述骨性融合膝关节的多个关键点和所述骨性融合膝关节的两个拟合部位，生成骨性融合膝关节的定位装置。
39.在步骤150中，在所述骨性融合膝关节的三维图像上展示所述骨性融合膝关节的多个关键点、所述骨性融合膝关节的两个拟合部位、以及所述骨性融合膝关节的定位装置。
40.该方法可以通过关键点识别模型对骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到骨性融合膝关节的多个关键点，以及通过拟合区域识别模型对骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到骨性融合膝关节的两个拟合部位，并基于骨性融合膝关节的多个关键点和骨性融合膝关节的两个拟合部位，生成骨性融合膝关节的定位装置，以此方式设计定位装置无需依靠人工经验来手动标记参数，这样可以提升制作该定位装置的效率，并提高定位装置与骨性融合膝关节的匹配度，进而提高使用该定位装置进行截骨时的准确性。
41.在本发明的一些实施例中，上述骨性融合膝关节的医学图像可以是通过数字扫描技术得到的，如通过ct扫描技术得到膝关节相关部位的ct扫描图像。
42.在本发明的一些实施例中，通过上述三维重建模型对骨性融合膝关节的医学图像进行分割处理，并基于分割结果生成骨性融合膝关节的三维图像包括：将骨性融合膝关节
的医学图像输入到unet模型，通过unet模型对所述骨性融合膝关节的医学图像进行粗分割，得到粗分割图像，然后将粗分割图像输入到ponitrend模型，通过ponitrend模型对粗分割图像进行像素级分割，根据像素级分割的结果生成所述骨性融合膝关节的三维图像。
43.在本发明的一些实施例中，上述三维重建模型可以包括unet模型和ponitrend模型。其中，unet模型可以用于对骨性融合膝关节的医学图像进行粗分割。ponitrend模型用于对粗分割图像进行像素级分割。
44.具体参考图2，上述三维重建模型由unet+pointrend模型组成，用于分割图像中的骨骼区域。unet的主要由特征提取和特征还原两部分组成，特征提取部分由卷积和池化操作组成，卷积操作包括卷积、批量归一化、激活等操作。特征还原部分主要由卷积和上采样操作完成。在本实施例中上采样的方法可以是双线性插值法，用于还原特征图的尺寸。pointrend主要由卷积和全连接层组成，pointrend可以将粗分割结果的边界进行重新分类，从而得到更好的边界分割效果，可以更加精确的识别骨骼边缘区域，达到更加精确的识别效果。例如，unet模型用于识别骨性融合膝关节的医学图像中的目标位置区域(例如，胫骨和股骨骨性融合的区域)，并基于目标位置区域的边界对骨性融合膝关节的医学图像进行粗分割处理。point rend用于对粗分割结果的边界进行重新分类处理，得到满足预设条件的边界分割结果，从而得到更好的边界分割效果。基于边界分割结果，输出目标位置区域的二维医学图像，基于目标位置区域的二维医学图像进行三维重建，得到骨性融合膝关节的三维图像。
45.在本发明的一些实施例中，通过关键点识别模型对骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到骨性融合膝关节的多个关键点包括：将骨性融合膝关节的医学图像输入到hourglass模型，通过hourglass模型检测骨性融合膝关节的医学图像中的特征，得到骨性融合膝关节的股骨头中心点、髁间窝顶点、踝关节中心点、胫骨内外平台最低点、以及股骨髁最远端点。
46.参考图3，上述hourglass模型上述可以是一个沙漏结构，用于对骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，并输出像素级的预测。该沙漏结构可以由卷积层(c1-c7)、池化层组成，中间部分的特征图(c1a-c4a)可以是卷积层的复制层，通过复制层与卷积层中相应层上采样相加，可以得到新的特征信息，达到特征融合的效果，即图中的c1b-c4b部分。整个沙漏结构是对称的，这样可以获取低分辨率特征过程中每有一个网络层，则在上采样的过程中相应低就会有一个对应网络层。然后将特征层叠加得到一个大的特征层，即c1b，该层既保留了所有层的信息，又与输入原图大小相等，之后通过1x1卷积生成代表关键点概率的热力图(heatmap)，取热力图中最大概率值点为特征点，该特征点位置即预测的关键点位置。在本实施例中，该特征点可以包括但不限于骨性融合膝关节的股骨头中心点、髁间窝顶点、踝关节中心点、胫骨内外平台最低点、以及股骨髁最远端点。
47.在本发明的一些实施例中，通过拟合区域识别模型对骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到骨性融合膝关节的两个拟合部位包括：将骨性融合膝关节的医学图像输入到deeplabv3+模型，通过deeplabv3+模型对骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到骨性融合膝关节的股骨前髁爬坡处区域和胫骨结节偏上内侧区域。
48.参考图4，上述deeplabv3+模型的结构可以包括encoder和decoder。encoder可以包含一个dcnn(深度卷积网络)和一个aspp网络。dcnn用于提取骨性融合膝关节的医学图像
特征的主干网络。aspp网络由一个1*1的卷积、3个3*3的空洞卷积和一个全局池化组成，用于对主干网络的输出进行处理，aspp网络对主干网络的输出的结果以不同采样率的空洞卷积并行采样，可以更好的捕捉图像的上下文信息，然后将其结果连接并用一个1*1的卷积来缩减通道数。decoder可以将主干网络的中间输出和aspp的输出进行变换，得到相同形状，然后将其连接，并进行3*3的卷积，最后利用卷积结果来实现分割。decoder可以是一个上采样过程，即特征还原过程，将特征图还原为与输入图像尺寸一致。这样通过上述deeplabv3+模型可以分割骨性融合膝关节的医学图像中的股骨前髁爬坡处区域和胫骨结节偏上内侧区域。
49.在本发明的一些实施例中，基于骨性融合膝关节的多个关键点和骨性融合膝关节的两个拟合部位，生成骨性融合膝关节的定位装置包括：根据骨性融合膝关节的股骨头中心点、髁间窝顶点、踝关节中心点、胫骨内外平台最低点、以及股骨髁最远端点，分别确定关节线飞镖槽、股骨飞镖槽、以及胫骨飞镖槽在所述定位装置的位置信息；根据骨性融合膝关节的股骨前髁爬坡处区域和胫骨结节偏上内侧区域，拟合所述定位装置的两个拟合区域，所述两个拟合区域包括股骨拟合区域和胫骨拟合区域；基于关节线飞镖槽、股骨飞镖槽、以及胫骨飞镖槽在定位装置的位置信息和定位装置的股骨拟合区域和胫骨拟合区域，生成骨性融合膝关节的定位装置。
50.在本发明的一些实施例中，根据骨性融合膝关节的股骨头中心点、髁间窝顶点、踝关节中心点、胫骨内外平台最低点、以及股骨髁最远端点，分别确定关节线飞镖槽、股骨飞镖槽、以及胫骨飞镖槽在所述定位装置的位置信息包括：根据胫骨内外平台最低点和股骨髁最远端点，确定关节线飞镖槽在定位装置的位置信息，关节线飞镖槽的个数为1；根据股骨头中心点和髁间窝顶点，确定股骨飞镖槽在定位装置的位置信息，股骨飞镖槽的个数为2；根据髁间窝顶点和踝关节中心点，确定胫骨飞镖槽在所述定位装置的位置信息，所述胫骨飞镖槽的个数为2。
51.在本发明的一些实施例中，根据胫骨内外平台最低点和股骨髁最远端点，确定关节线飞镖槽在定位装置的位置信息。例如，根据胫骨内外平台最低点和股骨髁最远端点确定股骨及胫骨关节线，然后基于股骨及胫骨关节线确定关节线飞镖槽在定位装置的位置信息。
52.在本发明的一些实施例中，根据股骨头中心点和髁间窝顶点，确定股骨飞镖槽在定位装置的位置信息。例如，根据股骨头中心点和髁间窝顶点确定股骨机械轴线，然后基于股骨机械轴线确定股骨飞镖槽在定位装置的位置信息。在本实施例中，该股骨飞镖槽在定位装置的位置信息可以根据关节线飞镖槽在定位装置的位置信息进行调整，以及根据股骨解剖线调整股骨飞镖槽在定位装置的位置信息。
53.在本发明的一些实施例中，根据髁间窝顶点和踝关节中心点，确定胫骨飞镖槽在所述定位装置的位置信息。例如，根据髁间窝顶点和踝关节中心点确定胫骨机械轴线，然后基于胫骨机械轴线确定胫骨飞镖槽在所述定位装置的位置信息。在本实施例中，该胫骨飞镖槽在所述定位装置的位置信息可以根据关节线飞镖槽在定位装置的位置信息进行调整，以及根据胫骨解剖线调整关节线飞镖槽在定位装置的位置信息。
54.在本发明的一些实施例中，根据定位装置所用材料的标识和医疗手术规划方案确定该定位装置的钉孔位置。
55.在本发明的一些实施例中，在骨性融合膝关节的三维图像上展示骨性融合膝关节的多个关键点、骨性融合膝关节的两个拟合部位、以及骨性融合膝关节的定位装置包括：在骨性融合膝关节的三维图像中的股骨头展示股骨头中心点；在骨性融合膝关节的三维图像中的胫骨展示踝关节中心点；在骨性融合膝关节的三维图像中的股骨与胫骨交界处展示髁间窝顶点、胫骨内外平台最低点、以及股骨髁最远端点；以及在骨性融合膝关节的三维图像中的股骨前髁爬坡处区域和胫骨结节偏上内侧区域展示与其匹配的所述骨性融合膝关节的定位装置。
56.通过上述方法设计的骨性融合膝关节的定位装置可以在骨性融合膝关节的三维图像中展示，参考图7和图8。在手术中，使用螺钉通过钉孔4将定位装置固定在骨性融合膝关节位置。例如，在固定时，股骨前髁爬坡处区域与定位装置的拟合区域5贴合，胫骨结节偏上内侧区域与定位装置的拟合区域6贴合。股骨飞镖槽1可以用于截股骨，胫骨飞镖槽2可以用于截胫骨。
57.本发明提供了一种用于复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置，所述定位装置包括截骨本体，所述截骨本体包括股骨侧连接组件、截骨组件、以及胫骨侧连接组件，所述股骨侧连接组件和所述胫骨侧连接组件分别位于所述截骨组件的两侧；所述截骨组件设有两个股骨飞镖槽、两个胫骨飞镖槽、以及一个关节线飞镖槽；所述股骨飞镖槽、所述胫骨飞镖槽、以及所述关节线飞镖槽在所述截骨组件的位置分别是通过关键点识别模型识别骨性融合膝关节的医学图像得到的多个关键点确定的；所述股骨侧连接组件的拟合区域形状是通过拟合区域识别模型识别所述骨性融合膝关节的医学图像得到的股骨前髁爬坡处区域确定的；所述胫骨侧连接组件的拟合区域形状是通过所述拟合区域识别模型识别所述骨性融合膝关节的医学图像得到的胫骨结节偏上内侧区域确定的；所述股骨侧连接组件和所述胫骨侧连接组件分别设有钉孔，所述钉孔是根据截骨本体的标识和医疗手术规划方案确定的。
58.参考图5和图6，定位装置包括截骨本体，所述截骨本体包括股骨侧连接组件、截骨组件、以及胫骨侧连接组件，所述股骨侧连接组件和所述胫骨侧连接组件分别位于所述截骨组件的两侧。在截骨组件上设有两个股骨飞镖槽1、两个胫骨飞镖槽2、以及一个关节线飞镖槽3。在股骨侧连接组件上设有拟合区域5，该拟合区域5的形状可以为m型。在胫骨侧连接组件上设有拟合区域6，该拟合区域6的形状可以为不规则圆形。
59.在本实施例中，通过上述复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置设计方法可以确定上述定位装置的设计参数，例如，采用该设计方法可以确定股骨飞镖槽1的位置、胫骨飞镖槽2的位置、拟合区域5的位置及形状、拟合区域6的位置及形状等等。具体实施过程可以参数上述设计方法，在此不再赘述。
60.图9示意性示出了本发明一实施例的复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置设计系统的方框图。
61.如图9所示，复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置设计系统600可以包括三维重建模块610、关键点识别模块620、拟合部位识别模块630、定位装置生成模块640和展示模块650。
62.三维重建模块610，用于通过三维重建模型对骨性融合膝关节的医学图像进行分割处理，并基于分割结果生成骨性融合膝关节的三维图像。
63.关键点识别模块620，用于通过关键点识别模型对所述骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到所述骨性融合膝关节的多个关键点。
64.拟合部位识别模块630，用于通过拟合区域识别模型对所述骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到所述骨性融合膝关节的两个拟合部位。
65.定位装置生成模块640，用于基于所述骨性融合膝关节的多个关键点和所述骨性融合膝关节的两个拟合部位，生成骨性融合膝关节的定位装置。
66.展示模块650，用于在所述骨性融合膝关节的三维图像上展示所述骨性融合膝关节的多个关键点、所述骨性融合膝关节的两个拟合部位、以及所述骨性融合膝关节的定位装置。
67.该复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置设计系统600可以通过关键点识别模型对骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到骨性融合膝关节的多个关键点，以及通过拟合区域识别模型对骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到骨性融合膝关节的两个拟合部位，并基于骨性融合膝关节的多个关键点和骨性融合膝关节的两个拟合部位，生成骨性融合膝关节的定位装置，以此方式设计定位装置无需依靠人工经验来手动标记参数，这样可以提升制作该定位装置的效率，并提高定位装置与骨性融合膝关节的匹配度，进而提高使用该定位装置进行截骨时的准确性。
68.在本发明的一些实施例中，该复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置设计系统600可以用于实现上述图1实施例所述的复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置设计方法。
69.可选地，上述三维重建模块610可以被配置为：将所述骨性融合膝关节的医学图像输入到unet模型，通过所述unet模型对所述骨性融合膝关节的医学图像进行粗分割，得到粗分割图像；将所述粗分割图像输入到ponitrend模型，通过所述ponitrend模型对所述粗分割图像进行像素级分割，根据像素级分割的结果生成所述骨性融合膝关节的三维图像。
70.可选地，上述关键点识别模块620可以被配置为：将所述骨性融合膝关节的医学图像输入到hourglass模型，通过所述hourglass模型检测所述骨性融合膝关节的医学图像中的特征，得到所述骨性融合膝关节的股骨头中心点、髁间窝顶点、踝关节中心点、胫骨内外平台最低点、以及股骨髁最远端点。
71.可选地，上述拟合部位识别模块630可以被配置为：将所述骨性融合膝关节的医学图像输入到deeplabv3+模型，通过所述deeplabv3+模型对所述骨性融合膝关节的医学图像进行识别处理，得到所述骨性融合膝关节的股骨前髁爬坡处区域和胫骨结节偏上内侧区域。
72.可选地，上述定位装置生成模块640可以被配置为：根据所述骨性融合膝关节的股骨头中心点、髁间窝顶点、踝关节中心点、胫骨内外平台最低点、以及股骨髁最远端点，分别确定关节线飞镖槽、股骨飞镖槽、以及胫骨飞镖槽在所述定位装置的位置信息；根据所述骨性融合膝关节的股骨前髁爬坡处区域和胫骨结节偏上内侧区域，拟合所述定位装置的两个拟合区域，所述两个拟合区域包括股骨拟合区域和胫骨拟合区域；基于所述关节线飞镖槽、所述股骨飞镖槽、以及所述胫骨飞镖槽在所述定位装置的位置信息和所述定位装置的股骨拟合区域和胫骨拟合区域，生成所述骨性融合膝关节的定位装置。
73.可选地，所述根据所述骨性融合膝关节的股骨头中心点、髁间窝顶点、踝关节中心点、胫骨内外平台最低点、以及股骨髁最远端点，分别确定关节线飞镖槽、股骨飞镖槽、以及
胫骨飞镖槽在所述定位装置的位置信息包括：根据所述胫骨内外平台最低点和所述股骨髁最远端点，确定所述关节线飞镖槽在所述定位装置的位置信息，所述关节线飞镖槽的个数为1；根据所述股骨头中心点和所述髁间窝顶点，确定所述股骨飞镖槽在所述定位装置的位置信息，所述股骨飞镖槽的个数为2；根据所述髁间窝顶点和所述踝关节中心点，确定所述胫骨飞镖槽在所述定位装置的位置信息，所述胫骨飞镖槽的个数为2。
74.可选地，上述展示模块650可以被配置为：在所述骨性融合膝关节的三维图像中的股骨头展示所述股骨头中心点；在所述骨性融合膝关节的三维图像中的胫骨展示所述踝关节中心点；在所述骨性融合膝关节的三维图像中的股骨与胫骨交界处展示所述髁间窝顶点、所述胫骨内外平台最低点、以及所述股骨髁最远端点；以及在所述骨性融合膝关节的三维图像中的股骨前髁爬坡处区域和胫骨结节偏上内侧区域展示与其匹配的所述骨性融合膝关节的定位装置。
75.关于用于复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置600设计系统的具体限定可以参见上文中对于复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置设计方法的限定，在此不再赘述。上述复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置设计系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
76.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各实施例中的步骤。该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种复杂性骨性融合膝关节的智能定位装置设计方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
77.本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
78.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各实施例中的步骤。
79.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括
随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
80.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
81.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。