[发明专利]一种基于人体特征的快速人体骨骼有限元模型建模方法

说明书

本发明涉及一种基于人体特征的快速人体有限元模型建模方法，包括：获取人体骨骼CT图像，将人体骨骼CT图像导入软件中获取相应的特征人体骨骼外表面点云数据，获取人体有限元模型；在软件中提取各骨骼有限元模型的外表面点云，提取基准骨骼外表面点集P_S中的关键点，将特征人体骨骼外表面点集P_C向基准骨骼外表面点集P_S进行粗配准等，对基准骨骼有限元点集FEM_{S_P}进行变换，将特征骨骼有限元点集FEM_{C_P}写入基准骨骼有限元模型K文件中，生成特征人体骨骼有限元模型FEM_C；若生成的特征人体骨骼有限元模型FEM_C网格质量等同或者高于基准骨骼有限元模型FEM_S，则输出特征人体骨骼有限元模型FEM_C。

技术领域

本发明涉及汽车被动安全领域，具体为一种基于人体特征的快速人体骨骼有限元模型建模方法。

技术背景

人体有限元模型是汽车碰撞过程中乘员伤害评估的重要分析工具，对于汽车被动安全的提升有着至关重要的影响。不同特征人体如老人、肥胖者、儿童以及矮小女性等的骨骼特征具有较大差异，因此对不同体征人体进行有限元分析就需要建立不同的特征人体有限元模型。目前已有较为精细的有限元人体模型，如THUMS(Total Human Model forSafety)人体有限元模型，但此类模型只针对5百分位、50百分位、95百分位三种体征的人体，无法反应其他体征类型的人体损伤情况。现有针对人体特征进行有限元建模的方法需要手动提取基准有限元模型的标记点，以及目标几何的对应标记点，此过程十分费时费力，并且由于是手动提取，因此不可避免的存在大量误差，导致生成的有限元模型相较于目标几何特征有较大偏差，适用性较差。

发明内容

鉴于此，本发明提出一种可以根据不同人体的体征特点，对现有成熟的THUMS人体有限元模型进行变换，从而生成具有不同体征特点的人体骨骼有限模型的方法，该方法基于点云非刚性配准的思想，不仅避免了现有方法中繁琐的手动标记过程，而且生成的模型精度大幅度提升。

本发明的技术方案是提供了一种基于人体特征的快速人体有限元模型建模方法，其特征在于：

步骤1、获取人体骨骼CT图像，此过程为提取目标人体骨骼的几何形状外轮廓；

步骤2、将人体骨骼CT图像导入Mimics软件中获取相应的特征人体骨骼外表面点云数据，标记为特征人体骨骼外表面点集P_C；

步骤3、获取THUMS(Total Human Model for Safety)人体有限元模型，并对模型进行拆分，分别提取人体各骨骼有限元模型，标记为基准骨骼有限元模型FEM_S；

步骤4、在Hypermesh软件中提取各骨骼有限元模型的外表面点云，标记为基准骨骼外表面点集P_S；

步骤5、采用ISS(Intrinsic shape signatures，内部形态描述子)算法，提取基准骨骼外表面点集P_S中的关键点，通过关键点描述目标的几何特征，将提取出来的点标记为基准骨骼外表面控制点集P_{S_C}；

步骤6、采用基于主成分分析方法的初始配准方法，将特征人体骨骼外表面点集P_C向基准骨骼外表面点集P_S进行粗配准，将特征人体骨骼外表面点集P_C与基准骨骼外表面点集P_S的主轴初步对齐；

步骤7、采用CPD(Coherent Point Drift)算法将基准骨骼外表面控制点集P_{S_C}向特征人体骨骼外表面点集P_C进行配准，将变换后的基准骨骼外表面控制点集P_{S_C}标记为初始基准骨骼外表面控制点集P_{S_C_I}；