吉林大学学报(理学版) ›› 2021, Vol. 59 ›› Issue (2): 295-308.
蒋俊锋1, 孙晓莉1, 邓子越2, 黄瑞1, 何坤金1, 陈正鸣1, 刘宏伟3, 张文玺4
JIANG Junfeng1, SUN Xiaoli1, DENG Ziyue2, HUANG Rui1, HE Kunjin1, CHEN Zhengming1, LIU Hongwei3, ZHANG Wenxi4
摘要: 针对骨折发生随机、 相互接触碎骨的边界分割困难、 小碎骨丢失导致碎骨拼接困难的问题, 提出一种基于模板引导与数据驱动的三维碎骨修复方法. 首先利用神经网络训练初步提取碎骨外表面, 并计算碎骨与模板外表面特征; 然后基于特征对每个碎骨外表面与骨骼模板进行匹配; 最后根据碎骨与模板间的距离和碎骨表面曲率信息确定断裂边界, 实现碎骨修复拼接. 实验结果表明, 该方法能有效进行碎骨分割与拼接, 分割精度达98.44%, 拼接平移误差为9.218 mm, 旋转误差为1.298°.
中图分类号: