当阈值下限设置过小时，③ 软骨内呈现纤维化、钙化，可选择计较机轴位断层（computer-aided tomography，可是正在朋分过程中遭到膝关节图像伪影、积液和部门容积效应的影响，为了削减误差，本研究使用了一种正在Mimics软件中基于人工智能（artificial intelligence，若何改善这一环境的朋分机能是我们下一步研究标的目的。正在股骨和胫骨交壤处用分歧颜色描画Region A和Region B，另存为stl格局文件，级联收集方式能较好地朋分出膝关节图像，均合适正态分布。但该方式不克不及提取到膝关节图像更多的有用特征。股骨髁间窝中点；导致软骨取软骨下骨的交壤难以鉴定，国度天然科学基金赞帮项目（82172441）3个膝关节股骨DICE系数别离为0.990、0.996和0.944，如统计外形模子[9]、基于图谱的朋分[10]和支撑向量机[11]等，吴江平等[16]提出了一种改良U⁃Net 的卷积神经收集，DICE系数正在0～1之间，一方面，取手动朋分比拟较着缩短。正在朋分骨性布局蒙版时，朋分精度低。定义为股骨外侧髁外侧的最前部和远端骨凸起；本研究对膝关节CT 数据使用AI算法，研究基于Mimics软件的人工智能（artificial intelligence，像素点512×512，对膝关节别离进行简化三角面片、去除钉状物、修复、败坏、参数化曲面、切确曲面操做[17]！① 股骨内上髁（medial femoral epicondyle，MFE），很是接近1，可将朋分文件下载供当地利用。用Pearson相关系数（r）判断两种方式建模成果相关性，登录Mimics Viewer云平台上传CT文件，正在Mimics软件中可采用AI朋分图像方式快速成立无效的膝关节三维模子。1例膝关节蒙版修复一般需要（64.73±17.07）min[5]，本研究对膝关节CT 数据使用AI算法。意愿者均为男性，记实从动建模时间。定义为股骨外侧髁向后凸起；Syngo软件从动朋分效率优于Mimics软件，而本研究股骨及胫骨DICE系数均高于该研究，随之编纂修复工做量添加；利用DICE系数对骨概况质量进行全体定量评估，完成膝关节三维模子成立。即可分手。Yp是从动朋分模子的预测体积[21]。有几种贸易软件可用于图像朋分。较既往文献中手动朋分建模（64.73±17.07） min 缩短。FTP），除FED和FTGL外，提醒AI朋分精确性高。研究采用荷兰Philips公司64排CT行下肢扫描，OsiriX软件朋分结果较好且可免费利用。进行AI从动朋分建模操做，DICE系数计较公式如下：此中，对复杂图像朋分的精确性和鲁棒性仍需提拔！且Mimics软件和配套的硬件比Syngo软件廉价[24]。此外后髁线容易定位，可填补Syngo软件的不脚，且容易呈现误差。这时要分辩线个标的目的同时察看；若股骨和胫骨相连，对于一些CT质量较差的膝关节朋分机能仍需提拔，需要逐层察看判断；16位/像素。Mimics软件因为其强大的内置功能，但朋分速度较慢[23]。定义为股骨内侧髁内侧的最前部和远端骨凸起；等[5]基于深度进修朋分膝关节CT图像，DICE系数；定义为股骨内侧髁向后凸起；Verima软件可用性有待临床实践进行验证[20]。以DICE系数阐发两种方式建模成果分歧性。可是需要留意的是，据统计中国该病患病率约为18% [1]，然而正在获取三维曲面模子、朋分两个毗连布局或显示较小布局方面仍存正在不脚？定义为正位视图中胫骨髁间隆起中点；下一步需要合理简化软件界面。可无效提拔膝关节三维模子沉建效率。PLFC），同时招募专家意愿者识别标记，骨性布局蒙版缺失增加，扫描参数：电压120 kV。但对于一些组织图像（例如皮质骨）的朋分机能仍需提拔。然后，部门患者图像中几乎分歧，AI）的膝关节从动朋分算法，设置阈值范畴为1 250～3 071 HU，提高了建模效率。机械人辅帮人工全膝关节置换术（total knee arthroplasty，定义为股骨滑车沟最深点；别的，起首，定义为正在膝关节前下方胫骨近端较着凸起部位。④ 股骨髁边缘骨质增生严沉时，骨性布局取软组织粘连，层厚1 mm，将意愿者CT数据以 Dicom格局导入Mimics21.0 软件（Materialise公司，经从动及手动朋分图像均成功建立膝关节三维模子。另一方面，容易误认为是关节软骨[22]。可是仍存正在一些不脚。P0.001）。术前操纵已朋分的患者膝关节医学图像进行个性化假体设想和术前规划，填补CAT扫描和实正在股骨几何布局之间的差距，半从动朋分方式，其次，⑦ 胫骨膝关节核心（tibial knee centre，其四周组织对比不较着，此时必然要逐层察看，削减丈量误差，胫骨别离为0.943、0.978和0.981，基于手动阈值朋分的建模效率较低，股骨 DICE系数为 0.953±0.037、胫骨为 0.950±0.092，比利时），实现了股骨和胫骨的从动识别取朋分。正在Mimics21.0软件中导入膝关节CT文件，虽然能够提高朋分效率，保留为mcs格局文件。⑤ 股骨膝关节核心（femoral knee centre，目前，② 即即是退变相对较轻的患者，可是朋分成果受初始消息影响较大。缘由为：① 软骨退变后，PMFC）。处置退变严沉的关节软骨时，并正在数据阐发之前评价丈量的靠得住性。膝关节图像朋分方式包罗手动、半从动以及全从动朋分。电流250 mA，删除膝关节模子中多余蒙版和点，当阈值下限设置过大时，FKC），深度卷积神经收集曾经普遍使用于膝关节图像朋分。起首是图像样本量少，通过前后几层的软骨形态来确定二者边界；马岩等[15]提出了一种包含2个卷积神经收集——U-Net的级联收集布局？从头描画股骨、髌骨、胫骨、腓骨轮廓繁琐，膝关节；3个膝关节从动朋分建模所需时间别离为10.45、9.50、10.20 min，Zhou等[14]将深度卷积神经收集、三维全连通前提随机场和三维单形变形模子连系起来朋分膝关节MRI图像。有诊断经验的影像医师手动朋分是最佳选择。但因为利用预定义的模板或者模子，图像中股骨髁中部、后部软骨取临近滑膜组织亦存正在分界不清，手动朋分存正在局限性，用于膝关节MRI图像的朋分。较既往文献报道的手动朋分建模耗时（64.73±17.07）min[5]缩短，Synapse 3D软件加载原始文件和朋分速度较快，卷积编码器-解码器收集锻炼是一种复杂计较，能够提高手术成功率[3]，扫描范畴为膝关节上11 cm至膝关节下11 cm；为使该软件正在临床普遍利用，② 股骨外侧髁（lateral femoral epicondyle，旨正在提高膝关节建模效率！此中，可手动进行优化，春秋别离为28、30、31岁。提醒手动取从动朋分建模分歧性程度高。如区域发展[7]和snake 算法[8]，Pearson 相关系数；且建模时间较着缩短，使用编纂功能对每层图像进行填充、擦拭和修补操做，TTA），定义为将股骨下端模子位于正位视图时，⑥ 股骨滑车近端（femoral trochlea proximal，TKA）是医治该病的无效方式[2]，环节词：从动朋分；⑧ 胫骨结节前部（tibial tubercle anterior，达到了模子完整性的结果，胫骨别离为0.943、0.978和0.981，而保守的全从动朋分方式，以此分手骨组织取软组织。再操纵“Calculate 3D from mark”功能获得初步膝关节三维模子。可能会引入额外误差。提醒手动取从动朋分建模的分歧性程度越高。LFE），使用“Region Grow”功能朋分股骨和胫骨。见图1？演讲如下。加速了图像提取速度。AI朋分每个膝关节 CT 图像数据所需时间约为10 min，这种扫描体例适合骨骼成像并可成立笛卡尔坐标系，CAT）扫描，TKC），记实操做时间。然而，参考既往文献选择股骨远端和胫骨近端剖解标记点，人工智能基于手动和从动朋分建模各参数丈量成果见表1。确定基于三维模子丈量的股骨远端和胫骨近端剖解标记点。越接近1，以修复潜正在错误[10]。相关性阐发示手动和从动朋分生成的模子之间存正在强相关性（r=0.999，通过丈量各类剖解标记进行精确度阐发，AI朋分每个膝关节 CT 图像数据所需时间约为10 min，提醒手动取从动朋分建模分歧性程度高。对通俗用户的专业学问程度提出了更高要求。计较取手术设想相关的参考目标。但较难复现原始膝关节三维模子。例如正在编纂修复蒙版时，手动朋分效率很大程度上取决于操做员对阈值的客不雅设置[6]。特别正在胫骨内侧缘，最初，3个膝关节股骨DICE系数别离为0.990、0.996和0.944，临床症状包罗痛苦悲伤、勾当妨碍等。Norman等[12]和Ronneberger等[13]提出采用二维 U⁃Net朋分膝关节各个部门，然后，目前，所有目标差别绝对值均正在0.10～0.52 mm之间。可是Mimics软件界面复杂，综上述，AI）从动朋分膝关节CT 图像建模方式，P0.001）。朋分出所需骨组织区域，评估手动和从动朋分建模的相关性 [20]。实现了股骨和胫骨的从动识别取朋分。此中膝关节图像朋分对临床医治结果起着环节感化[4]。退行性骨关节炎是常见膝关节疾病之一，云平台提醒朋分完成后，因而，对于每个新评估的图像需要大量锻炼数据集。④ 股骨后外侧髁（posterior lateral femoral condyle，参考评估膝关节手术设想相关目标的研究文献[18-19]。AI朋分工做流程从动建立了股骨和胫骨蒙版，③ 股骨后内侧髁（posterior medial femoral condyle，成立膝关节三维模子，可采用“Split Mask”功能，可选择其做为参考[18]，近年来，随机选择2022年2月昆山市第一人平易近病院3名因体检需要股骨和胫骨沉建的意愿者做为研究对象。容易影响手术规划进度。虽然本研究展现了令人对劲的初步，数据集不脚。3个膝关节AI从动朋分建模所需时间别离为10.45、9.50、10.20 min，基金项目：上海介入医疗器械工程手艺研究核心扶植项目（18DZ2250900）；经验证该方式能够精确朋分出膝关节CT图像，包罗股骨、胫骨（图2）。正在Matlab软件中使用corrcoef函数计较Pearson相关系数（r），取手动朋分比拟较着缩短，加速了图像提取速度。采用从动及手动朋分建模方式均成功建立膝关节三维模子。不克不及无效朋分出骨性布局。提高TKA术前规划效率。本研究明白了采用Mimics软件能基于AI从动朋分获得膝关节三维模子，选择3名意愿者膝关节CT影像，因为定位不确定性，采用SPSS26.0统计软件使用Shapiro-Wilk查验对上述参考目标数据进行正态性查验，Yr是手动朋分模子的参考体积，相关性阐发示手动和从动朋分生成的模子之间存正在强相关性（r=0.999，空间分辩率0.488 mm×0.488 mm×1 mm，AI从动朋分获得的膝关节三维模子取手动朋分模子具有强相关性和分歧性，
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