【摘 要】
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预测松质骨的力学性质对于骨支架个性化设计有着重要的意义。然而目前采用骨密度测量作为诊断骨质疏松症的标准,只能解释骨强度的60%到70%。有研究表明骨小梁微结构也是影响骨强度的重要元素。为了提高松质骨力学性质的预测精度,需要建立松质骨多孔结构参数、骨密度和骨力学性质之间的关系。本文基于显微CT图像研究了松质骨多孔结构参数,并提出了一种多参数拟合的松质骨模量预测方法,为骨植入物的个性化设计提供技术基础
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预测松质骨的力学性质对于骨支架个性化设计有着重要的意义。然而目前采用骨密度测量作为诊断骨质疏松症的标准,只能解释骨强度的60%到70%。有研究表明骨小梁微结构也是影响骨强度的重要元素。为了提高松质骨力学性质的预测精度,需要建立松质骨多孔结构参数、骨密度和骨力学性质之间的关系。本文基于显微CT图像研究了松质骨多孔结构参数,并提出了一种多参数拟合的松质骨模量预测方法,为骨植入物的个性化设计提供技术基础。主要具体研究内容如下:1.通过对断层扫描图片进行三维重建获得松质骨数据样本集,利用imagej,mimics以及松质骨模糊骨架化算法,计算获得一系列松质骨孔结构结构参数,建立孔结构参数池。2.将多元线性回归模型应用于骨小梁模量的预测。通过观察多元线性回归中各参数的共线性诊断结果和非标准化系数,筛选参数池内的孔结构参数,得到对松质骨模量最相关的四种孔结构参数:骨体积分数、轴向骨体积分数、分形维数、表面积体积比。对这四种参数进行多元线性回归,建立基于多元线性回归的松质骨（尺寸为3.9mm×3.9mm×3.9mm）模量预测公式,该预测公式的决定系数为0.888。此外,计算得到了大尺寸下的松质骨（尺寸为7.8mm×7.8mm×7.8mm）模量预测公式,其决定系数为0.906。3.研究松质骨模量的神经网络预测方法。使用BP神经网络建立骨小梁模量预测模型,其决定系数为0.8824。另外,使用K-means聚类算法,将骨小梁数据分成三类,并使用BP神经网络分别对这三类的骨小梁数据进行模量预测,以此得到的预测模型的决定系数为0.919。
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