14、人体器官逆向工程:基于解剖特征方法的应用

人体器官逆向工程:基于解剖特征方法的应用

1. 引言

人体常受病理过程或疾病影响,很多时候需进行手术干预,且有时时间紧迫。为确保手术成功,制定良好的术前计划并提供合适的植入物至关重要。计算机辅助手术(CAS)利用计算机和其他设备进行手术规划、引导和实施,能显著改善术前、术中及术后的效果。CAS 的关键在于获得受影响人体器官(如肌腱、韧带或骨骼)的精确个性化模型,一般可通过两种不同方法获取。

第一种方法是应用医学成像技术,如计算机断层扫描(CT)或 X 射线,来提供人体器官的 3D 几何模型。具体有以下三种方式:
- 应用医学扫描仪自带的软件(如 Vitrea)。
- 在医学导向的 CAD 程序(如 Materialise Mimics、3D Slicer)中对医学图像进行后处理。
- 在 CAD 软件包(如 CATIA、3D Fusion)中进行后处理。

不过,这种方法存在局限性。当扫描的骨骼因疾病(如骨质疏松、关节炎、癌症等)或创伤(如多处骨折、粉碎性骨折、韧带和肌腱撕裂等)不完整,或者医学图像质量不佳时,就无法创建整个器官的精确几何模型。

第二种方法是基于预测性几何或统计模型以及从医学图像中获取的数据来创建人体器官的 3D 几何模型。在预测模型中,几何实体由数学函数描述,其参数为可从医学图像中读取的形态测量参数,这种方法能够创建患者器官的精确 3D 几何模型。

解剖特征方法(MAF)可用于上述两种方法。本文的研究重点是通过添加特征产品特征(CPF)方法来改进 MAF。CPF 能够定义不同的产品特征和属性,从而使 MAF 不仅能定义骨骼的 3D 模型,还能定义其他器官的 3D 模型。本文以创建前交叉韧带的几何模型为例

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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