[发明专利]基于生成对抗网络的全膝关节置换术中动态软组织平衡判断方法

说明书

本发明涉及全膝关节置换技术领域，具体地说，涉及基于生成对抗网络的全膝关节置换术中动态软组织平衡判断方法。其方法包括如下步骤：采集腿部姿态的姿态角数据；获取训练所需数据；建立生成器G；建立判别器D；生成器G采用多层感知机的网络结构；判别器D采用带有参数的多层感知机；优化目标函数。该基于生成对抗网络的全膝关节置换术中动态软组织平衡判断方法中，对软组织平衡判断采用生成对抗网络进行训练，通过生成模和判别模型的互相博弈学习产生相当好的输出，减少公式判断带来的误差，提高平衡判断结果的准确度。

技术领域

本发明涉及全膝关节置换技术领域，具体地说，涉及基于生成对抗网络的全膝关节置换术中动态软组织平衡判断方法。

背景技术

全膝关节置换术是目前针对严重膝关节OA最可靠的治疗手段，其手术成功率可达90％以上。全膝关节置换手术成功的关键在于正确的截骨和软组织的平衡，共同使得术中能够准确重建下肢正常力学力线，术后患者疼痛消失，步态得到改善，获得良好的关节运动功能，提高患者的生活质量。目前较为成熟的软组织平衡技术主要是国外研发的计算机导航系统和Verasense传感器系统，这些系统虽然在一定程度上解决了术中软组织平衡判断的问题，但其学习时间长、操作复杂，延长了手术时间，增加了术中感染的风险，同时，在系统建设方面，对公式模型的构建，存在了较多的近似，且需要根据临床试验确定修正系数和平衡判断压力阈值，即使如此，仍有误差存在。

发明内容

本发明的目的在于提供基于生成对抗网络的全膝关节置换术中动态软组织平衡判断方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供基于生成对抗网络的全膝关节置换术中动态软组织平衡判断方法，其方法包括如下步骤：

S1、采集腿部姿态的姿态角数据，获取膝关节伸、屈角α，膝关节内旋、外旋角β和髋关节内收、外展角γ角度数据，建立动态软组织平衡判断公式模型；

S2、获取训练所需数据，获取动态软组织平衡数据，动态软组织平衡数据记作p_data，再获取非动态软组织平衡数据，非动态软组织平衡数据记作p_z；

S3、建立生成器G，将非动态软组织平衡数据输入生成器G内；

S4、建立判别器D，将动态软组织平衡数据输判别器D内；

S5、生成器G采用多层感知机的网络结构，用MLP的参数来表示可导映射G(z)；

S6、判别器D采用带有参数的多层感知机，记为D(x)；

S7、优化目标函数，函数V(G,D)表示最终优化目标公式如下：

作为优选，所述建立动态软组织平衡判断公式模型的方法如下：

S1.1、对膝关节伸、屈角α，膝关节内旋、外旋角β和髋关节内收、外展角γ进行归一化处理，归一化后得到α、β、γ对应归一化数据用ω_α、ω_β、ω_γ表示为：

S1.2、引入ω为不同腿部姿态下的动态权值，动态权值ω为：

ω＝ρ_αω_α+ρ_βω_β+ρ_γω_γ……(2-4)；

S1.3、建立动态软组织平衡判断公式模型，其公式为：

|Δ|<ω*T……(2-5)；