摘要
本发明涉及一种骨关节面重建3D打印轨迹控制方法。首先使用基于深度学习的算法对通过医学成像技术获取的骨关节三维模型中的伤损进行识别和分类,根据伤损类型和严重程度生成修复路径;其中,所述的基于深度学习的算法包括卷积神经网络CNN架构,从三维模型中识别并分类骨关节伤损,并评估伤损的类型和严重程度;根据所述伤损的类型和严重程度,利用图像处理和计算几何技术设计3D打印轨迹,采用动态规划方法优化修复路径;然后利用仿生算法对3D打印路径进行优化,实时调整打印头速度和移动轨迹,控制优化材料沉积;最后,开发智能算法求选择打印材料和参数,并建立数据库,根据修复要求推荐最佳材料和打印参数。
技术关键词
轨迹控制方法
仿生算法
高分辨率传感系统
三维模型
动态规划方法
医学成像技术
参数
代表
闭环反馈控制系统
遗传算法
变量
流动控制系统
智能匹配算法
医学成像数据
路径优化系统
人体骨骼
生物相容材料
智能算法
适应性算法
指数衰减函数