摘要
本发明公开了一种统计形状模型创建方法、装置、设备及介质,涉及医工融合技术领域,该方法通过DGCNN网络和正则化流的结合,实现了从CT点云到统计形状模型的端到端生成,简化了传统多步预处理流程。利用解剖关键点细化子点云划分,确保划分结果符合股骨头解剖结构,提升临床适用性。正则化流模型通过可逆变换生成高精度子点云,适应股骨头形态的复杂性和变异性。实验表明,该方法在股骨头CT重建中精度优于传统SSM方法,为骨科手术规划和诊断提供了可靠工具。
技术关键词
统计形状模型
股骨头三维模型
关键点
卷积神经网络提取
图像分割技术
嵌入特征
K近邻算法
存储程序代码
标签
股骨头中心
重采样技术
可读存储介质
编码机制
点云特征
骨科手术
动态
邻居
处理器
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CT影像数据
EGFR基因突变
多模态数据融合
模态特征
特征提取模块
惯性导航方法
IMU传感器
长短期记忆网络
时间序列关系
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区块链节点网络
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保护方法
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静脉识别方法
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