[发明专利]一种基于正常耳廓形态分类的个性化耳廓数据模型的构建

权利要求书

1.一种基于正常耳廓形态分类的个性化耳廓数据模型的构建，包括描述耳廓精细结构的分类指标和描述耳廓基本形态的个性化数据模型的构建指标两大部分，其特征在于：以耳廓的聚类分区精细解剖形态结构大小为分类指标，对其进行聚类分析得到耳廓的数据模型从而对正常耳廓进行分类；以耳廓的立体形态大小为个性化耳廓数据模型的构建指标，进一步构建个性化的耳廓数据模型。

2.根据权利要求1的耳廓形态分类方法，其特征在于：所述的耳廓个性化数据模型的构建指标是由决定耳廓长宽高的全耳长、耳宽、耳颅角和耳垂形状构成，其中耳垂形状分为圆形、方形和三角形三种。

3.根据权利要求1的耳廓形态分类方法，其特征在于：所述的耳廓分类指标是由耳廓各部位的解剖形态结构构成，所有指标均是在量化的基础上分区进行聚类分析。

4.根据权利要求3的耳廓形态分类方法，其特征在于：所述的耳廓聚类分区是以耳轮脚的位置为界分为上部耳Ⅰ区和下部耳Ⅱ区。

5.根据权利要求3的耳廓形态分类方法，其特征在于：所述的耳廓聚类分析是采用最小距离法，将耳Ⅰ区和耳Ⅱ区均聚类成5-30种亚型，由两区亚型构成全耳廓数据模型。

6.根据权利要求1的耳廓数据模型，其特征在于：所述的数据模型的亚型是由聚类分析得到亚型的各指标的均值和标准差（                                                ±S)来描述，其亚型可用希腊数字Ⅰ、Ⅱ加上英文字母或阿拉珀数字来表示。

7.根据权利要求1的个性化耳廓数据模型的构建，其特征是采用以下步骤：

⑴分析并选定耳廓形态学指标，描述耳廓精细结构的聚类分区指标和描述耳廓基本轮廓的个性化指标两大部分，分别进行数据测量，得到一定样本量的耳廓形态学指标数据；

⑵以耳轮脚的位置为界将耳廓分为上部的耳Ⅰ区和下部的耳Ⅱ区；

⑶分区对精细化的耳廓形态指标进行聚类分析，耳Ⅰ区聚类成5-30种亚型，耳Ⅱ区聚类成5-30种亚型，理论上最终得到25-900种全耳数据模型；

⑷结合个性化指标数据，在对正常耳廓分类所得数据模型的基础上进一步得到个性化的耳廓数据模型。