[发明专利]一种用于预测股骨头塌陷风险的装置及其使用方法和应用

权利要求书

1.一种用于预测股骨头塌陷风险的装置，其特征在于，所述装置包括：

图像处理单元：用于处理病例的髋关节图像，得到所述髋关节的硬化骨蒙板、松质骨蒙板和软组织蒙板，并重建股骨头三维模型，再进行表面网格划分和体网格划分；

分析单元：计算所述股骨头三维模型的Polyline，而后基于Polyline重建股骨头蒙板；

分离单元：基于所述髋关节的硬化骨蒙板、松质骨蒙板和软组织蒙板与所述股骨头蒙板，使用布尔运算的交集算法，分离出股骨头内部的硬化骨蒙板、松质骨蒙板和软组织蒙板并重建三维模型；

计算单元：使用所述三维模型计算硬化骨体积和软组织体积，并读取所述股骨头三维模型的网格灰度值，得到全头骨密度，而后计算所述硬化骨体积、软组织体积和全头骨密度与所述病例的病程时间之间的关系；

输出单元：以所述硬化骨体积和全头骨密度为输入变量输入Logistic回归模型，输出股骨头塌陷风险的概率。

2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述Logistic回归模型以如下方程式表示：

Logit(P)＝5.137+0.001×硬化骨体积-9.674×全头骨密度。

3.根据权利要求1或2所述的装置，其特征在于，所述股骨头塌陷风险的概率以如下方程式进行计算：

4.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述全头骨密度以如下方程式进行计算：

5.根据权利要求1或4所述的装置，其特征在于，所述网格灰度值的获取方法为：

将所述股骨头三维模型进行表面网格划分和体网格划分后，导入Mimics医学图像处理软件，读取网格灰度值。

6.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述图像处理单元包括Mimics医学图像处理软件和/或3-matic医学图像处理软件。

7.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述分离单元基于布尔运算的交集算法分离出股骨头内部的硬化骨蒙板、松质骨蒙板和软组织蒙板。

8.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述股骨头三维模型通过重建股骨近端三维模型得到，具体方法为：

基于灰度值分割，从所述髋关节图像中分离出股骨近端的蒙板，重建所述股骨近端三维模型，并以股骨头基底部平面为界限，从所述股骨近端三维模型中分离出股骨头三维模型。

9.一种如权利要求1～8任一项所述的装置的使用方法，其特征在于，所述使用方法包括如下步骤：

(1)将病例的髋关节图像导入图像处理单元，基于灰度值分割，分离出股骨近端的蒙板，重建股骨近端三维模型，同时，分离出所述髋关节图像中的硬化骨蒙板、松质骨蒙板和软组织蒙板；

(2)以股骨头基底部平面为界限，从股骨近端三维模型中分离出股骨头三维模型，并进行表面网格划分和体网格划分；

(3)将步骤(2)中得到的股骨头三维模型导入分析单元，计算股骨头三维模型的Polyline，然后基于Polyline重建股骨头蒙板；

(4)将步骤(1)中得到的硬化骨蒙板、松质骨蒙板和软组织蒙板与步骤(2)中得到的股骨头蒙板导入分离单元，分离出股骨头内部的硬化骨蒙板、松质骨蒙板和软组织蒙板并重建三维模型；

(5)将步骤(4)中得到的三维模型导入计算单元中，计算硬化骨体积和软组织体积，并将步骤(1)所述股骨头三维模型的网格灰度值，得到全头骨密度，而后得到所述硬化骨体积、软组织体积和全头骨密度与所述病例的病程时间之间的关系；

(6)将步骤(5)中所述硬化骨体积和全头骨密度导入输出单元，输出股骨头塌陷风险的概率。

10.如权利要求1～8任一项所述的装置在预测股骨头坏死或塌陷风险中的应用。