摘要
本发明公开了深度学习技术领域的一种人工髋关节假体型号匹配及安全位置选择方法和系统,S1:对患者进行多种功能体位X线数据采集,以及对患者髋关节进行CT扫描;S2:利用CT扫描数据对患者的髋关节进行三维建模;S3:将不同型号的假体三维模型与患者的髋关节三维模型进行尺寸匹配;S4:以多种功能体位数据确定三维模型的位置,进一步模拟假体三维模型在各种功能位时与髋关节三维模型的配合,并将配合数据与采集的数据进行比对分析;S5:基于步骤四中的分析结果,生成规划报告,确定假体型号及安放角度和位置。本发明通过三维建模、准确的数据分析和匹配算法,提高人工髋关节假体选择的准确性和可靠性。
技术关键词
髋关节假体
CT扫描数据
深度学习技术
CT图像数据
患者
数据采集模块
分析模块
数据预处理功能
训练神经网络模型
股骨小转子
识别神经网络
三维模型库
报告
规划
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