[发明专利]一种骨折内固定系统参数获取方法及装置有效
申请号: | 201911293799.7 | 申请日: | 2019-12-16 |
公开(公告)号: | CN111128386B | 公开(公告)日: | 2023-04-18 |
发明(设计)人: | 彭烨;胡建威;唐佩福;张庆杰;于洋;谢宏辉 | 申请(专利权)人: | 天津市威曼生物材料有限公司 |
主分类号: | G16H50/50 | 分类号: | G16H50/50 |
代理公司: | 北京慧诚智道知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11539 | 代理人: | 李楠 |
地址: | 300384 天津市滨海新区天津新技术产*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 骨折 固定 系统 参数 获取 方法 装置 | ||
1.一种骨折内固定系统参数获取方法,其特征在于,所述方法包括:
获取未标注数据集,所述未标注数据集包括至少一个未标注样本,每个所述未标注样本包括患者信息、所述患者使用的骨折内固定系统参数信息和应变信息,所述患者信息至少包括患者体重和骨折间隙数据;其中,所述骨折内固定系统包括至少一根连接杆和多个用于固定所述连接杆和骨骼的固定块;所述患者使用的骨折内固定系统参数信息包括桥长参数,所述桥长为分别位于骨折线两侧且分别距离所述骨折线最近的固定块之间的距离;
根据所述未标注数据集生成训练样本集,所述训练样本集包括数量均衡的正例样本和负例样本,所述正例样本对应的应变信息属于预设范围,所述负例样本对应的应变信息不属于所述预设范围;
使用所述训练样本集对预先搭建的参数获取模型进行训练,其中,训练输入为所述训练样本对应的患者信息和应变信息;所述使用训练样本集对预先搭建的参数获取模型进行训练,包括:对于每个所述正例样本或者所述负例样本,将样本对应的患者信息转换为第一特征向量,以及将样本对应的应变信息转换为第二特征向量;将所述第一特征向量与所述第二特征向量拼接形成输入矩阵;将所述输入矩阵输入到所述参数获取模型中,输出参数预测值;根据输出的所述参数预测值与所述样本对应的参数信息之间的差值,调整所述参数获取模型,直到所述参数获取模型满足预设条件;
根据训练后的所述参数获取模型对未知病历数据进行处理,以获得骨折内固定系统参数,所述未知病历数据包括患者信息和目标应变信息,所述目标应变信息属于所述预设范围。
2.根据权利要求1所述的骨折内固定系统参数获取方法,其特征在于,所述患者使用的骨折内固定系统参数信息还包括所述骨折内固定系统的类型信息,其中,不同类型的所述骨折内固定系统的所述连接杆的直径、所述固定块的数量、所述固定块的排布方式中的至少一项不同。
3.根据权利要求1所述的骨折内固定系统参数获取方法,其特征在于,所述根据未标注数据集生成训练样本集,包括:
对于所述未标注数据集中的每个未标注样本,判断所述未标注样本对应的应变信息是否属于预设范围;
如果所述未标注样本对应的应变信息属于预设范围,将所述未标注样本标注为正例样本;
如果所述未标注样本对应的应变信息不属于预设范围,将所述未标注样本标注为负例样本;
分别剔除所述正例样本和所述负例样本中的冗余样本,得到数量均衡的正例样本和负例样本。
4.根据权利要求1所述的骨折内固定系统参数获取方法,其特征在于,所述根据训练后的所述参数获取模型对未知病历数据进行处理,以获得骨折内固定系统参数,包括:
将所述未知病历数据中的患者信息转换成第三特征向量,以及将所述目标应变信息转换成第四特征向量;
将所述第三特征向量与所述第四特征向量拼接,得到输入矩阵;
将所述输入矩阵输入到所述训练后的参数获取模型中,以使所述参数获取模型输出所述骨折内固定系统参数。
5.根据权利要求1所述的骨折内固定系统参数获取方法,其特征在于,所述参数获取模型输出的骨折内固定系统参数包括所述未知病历数据对应的患者可使用的桥长参数。
6.根据权利要求2所述的骨折内固定系统参数获取方法,其特征在于,所述参数获取模型输出的骨折内固定系统参数包括所述未知病历数据对应的患者可使用的骨折内固定系统的类型和桥长参数。
7.一种骨折内固定系统参数获取装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于获取未标注数据集,所述未标注数据集包括至少一个未标注样本,每个所述未标注样本包括患者信息、所述患者使用的骨折内固定系统参数信息和应变信息;其中,所述骨折内固定系统包括至少一根连接杆和多个用于固定所述连接杆和骨骼的固定块;所述患者使用的骨折内固定系统参数信息包括桥长参数,所述桥长为分别位于骨折线两侧且分别距离所述骨折线最近的固定块之间的距离;
生成模块,用于根据所述未标注数据集生成训练样本集,所述训练样本集包括数量均衡的正例样本和负例样本,所述正例样本对应的应变信息属于预设范围,所述负例样本对应的应变信息不属于所述预设范围;
训练模块,用于使用所述训练样本集对预先搭建的参数获取模型进行训练,其中,训练输入为所述训练样本对应的患者信息和应变信息,训练输出为所述训练样本对应的骨折内固定系统参数信息;所述使用训练样本集对预先搭建的参数获取模型进行训练,包括:对于每个所述正例样本或者所述负例样本,将样本对应的患者信息转换为第一特征向量,以及将样本对应的应变信息转换为第二特征向量;将所述第一特征向量与所述第二特征向量拼接形成输入矩阵;将所述输入矩阵输入到所述参数获取模型中,输出参数预测值;根据输出的所述参数预测值与所述样本对应的参数信息之间的差值,调整所述参数获取模型,直到所述参数获取模型满足预设条件;
预测模块,用于根据训练后的所述参数获取模型对未知病历数据进行处理,以获得骨折内固定系统参数,所述未知病历数据包括患者信息和目标应变信息,所述目标应变信息属于所述预设范围。
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