7个研究背景和意义示例,教你写计算机脊柱侧弯论文

今天分享的是关于脊柱侧弯的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到脊柱侧弯等主题,本文能够帮助到你

青少年特发性脊柱侧弯矫形器智能化设计系统开发

这是一篇关于脊柱侧弯,矫形器设计,系统开发,点云处理的论文, 主要内容为根据相关报道,我国青少年脊柱侧弯患者人数已超500万,是危害青少年健康的第三大疾病。目前,佩戴矫形器是大部分患者选择的治疗青少年脊柱侧弯的有效方法,该方法能够避免使用手术治疗。但目前对于矫形器的个性化设计并无一个统一的方法,对矫形器的设计规律并不明确,基本依仗矫形师的个人经验,而矫形师矫形水平参差不齐,且脊柱侧弯患者人数远远大于矫形师的数量,大部分患者得不到妥善的治疗。因此,设计并开发一款可以辅助甚至代替矫形师的脊柱侧弯患者矫形器智能化设计平台具有重要意义。本文的主要研究内容包括:(1)对大连市中山区所有中小学生的脊柱侧弯筛查,筛查出潜伏在其中的脊柱侧弯患者,得到患者在中小学生中所占比例。(2)提出脊柱侧弯矫形器智能化设计系统的整体思想,并对系统进行整体的框架设计,包括系统的需求分析、系统的开发环境及系统的组织架构设计。(3)查阅相关资料,对矫形器生成规律做出一个详细的总结,生成一个系统的矫形器设计规律。(4)结合传统矫形器设计方法及矫形器生成规律,利用python语言编写程序,开发出矫形器参数生成模块。(5)根据矫形器模型设计原理及生成的参数,研究点云数据处理模块中各操作原理及程序实现,逐步实现对矫形器模型施力区、释放区、开口区及整体模型修饰等功能,最终生成患者矫形器模型。(6)对设计完成的系统进行测试,通过对某患者的矫形器的设计展示软件的整体操作流程。对最终设计好的矫形器进行力学加载分析,测试矫形器的结构稳定性。本文对脊柱侧弯比例进行了筛查,对矫形器生成规律进行了总结,得到了一个完善的矫形器智能化设计系统,最后对系统进行了测试。能够成功辅助矫形师对脊柱侧弯患者进行康复诊疗工作,设计出适合患者的矫形器模型。

青少年特发性脊柱侧弯矫形器智能化设计系统开发

基于U-Net的脊柱侧弯Cobb角测量系统研究与实现

这是一篇关于脊柱侧弯,Cobb角,深度学习,U-Net,轮廓提取的论文, 主要内容为青少年特发性脊柱侧弯(简称AIS)是临床上常见的脊柱畸形疾病,其发病原因不明,无法针对病因进行针对性治疗,所以尽早发现并进行干预尤为重要。脊柱侧弯Cobb角度是衡量脊柱侧弯病情的重要参考依据,目前Cobb角测量工作需要脊柱外科专业医生手动进行,测量过程缓慢且容易产生误差。因此开发一种能够快速对脊柱X光图像进行全自动测量Cobb角度的算法具有很高的实用意义。Cobb角是指脊柱侧弯的角度,是脊柱侧弯严重程度的参考标准之一。目前临床中测量Cobb角是由专业医生根据经验在脊柱X光片上画出两条参考线,然后使用量角器测量角度,效率低下且容易产生误差,不同医生的诊断经验不一样,测量相同图像可能会产生相差较大的结果。为了解决上述问题,本文提出了一种基于U-Net模型的脊柱侧弯Cobb角全自动测量方法,基于深度学习模型对脊柱X光图像进行分割,对分割结果进行轮廓识别和边界确定后计算出脊柱侧弯的最大Cobb角度。论文的主要研究内容如下:(1)基于深度学习模型对脊柱X图像进行分割。收集站立位脊柱正位X光片,对数据进行筛选、预处理和数据增强等操作,制作模型训练标签。基于U-Net模型结构搭建卷积神经网络模型,对模型进行改进,提高分割准确度及算法速度,对网络进行训练,保存模型参数。(2)对分割结果进行轮廓识别,基于轮廓实现全自动Cobb角计算。对分割完成的二值化图像进行拓扑分析,确定边界的围绕关系,计算出各椎骨的轮廓信息,根据轮廓计算最小外接矩形,由矩形的四个角点确定椎骨的上下边界,最后根据上下边界计算最大Cobb角度。(3)整合全部算法流程,完成可视化软件操作界面。编写可以方便快捷使用的软件界面,使没有编程经验的用户可以迅速地进行Cobb角度测量,软件能够清晰地显示测量结果,具备测量结果保存等功能。

基于深度学习的脊柱侧弯检测算法研究

这是一篇关于脊柱侧弯,关键点检测,图像分割,Cobb角测量,深度学习的论文, 主要内容为青少年特发性脊柱侧弯(AIS)是一种进行性脊柱多维度畸形,我国约有1%-3%的儿童患有不同程度的脊柱侧弯。脊柱侧弯在发育初期如不进行有效干预,不仅会导致肺功能紊乱,甚至导致瘫痪,造成终身影响。目前临床中脊柱侧弯检测方式仍然是人工触诊和脊柱X光片确诊,由专业骨科医生使用马克笔和量角尺等工具在X光片上测量脊柱Cobb角来评估脊柱侧弯严重程度。但这种诊断方式十分繁琐耗时,还会导致患者暴露在大量电离辐射下,并且不同医生诊断存在较大的差异,同时大规模脊柱侧弯筛查时会耗费大量时间和医疗资源。因此,研究一个准确高效且无辐射的自动化脊柱侧弯检测方法来代替人工操作具有很高的现实意义。具体工作如下:本文选题来源于材料科学姑苏实验室G203项目组与海南省某医院合作的脊柱侧弯智能诊断项目,通过无电离辐射且效率高的三维脊柱扫描仪采集海南省9所中小学生的裸露背部图像数据。首先对采集的原始人体背部数据进行预处理,包括背部点云的去噪、平滑以及点云的二维投影,生成高精度的人体背部图像数据。本文设计了一种基于U-Net架构改进的多任务学习网络模型对背部图像进行分割和关键点检测。对背部数据进行筛选、标注和数据扩充,搭建U-Net网络模型并改进其结构,训练网络得到分割结果和关键点检测结果。分割结果为后续算法提供了数据基础,医生根据关键点检测结果初步判断脊柱异常情况,简化了脊柱侧弯儿童筛查的步骤,提高了检测效率。本文提出了两种脊柱Cobb角自动测量算法。第一种基于脊柱X光图像实现自动Cobb角测量,通过对脊柱椎骨进行识别进而获取椎骨中心点坐标信息,利用椎骨中心点坐标计算Cobb角。经实验验证,该算法可以有效消除医生主观测量的误差,是一种高效且准确的自动Cobb角测量方法,适用于医院X光诊断。第二种基于脊柱背部图像实现自动Cobb角测量,对分割结果图像进行关键点标注,搭建网络模型并对其改进,训练网络以精确定位脊柱关键点,根据关键点坐标计算Cobb角。经实验验证,算法具有良好的测量精度,可以实现可靠且无辐射的自动化测量,大大节省了医疗资源,适用于大规模校园脊柱侧弯筛查。

基于3D打印智能脊柱矫形系统研究

这是一篇关于脊柱侧弯,生物力学仿真,Cobb角,矫形支具,3D打印,智能网联,小程序控制的论文, 主要内容为脊柱侧弯是儿童青少年中常见的脊柱畸形疾病,脊柱侧弯矫形支具是一种非手术治疗轻中度脊柱侧弯患者的首选治疗手段。传统矫形器的制作方法繁琐复杂,而且佩戴的准确度较低,矫形效果受康复技师技术水平的影响较大,患者在日常佩戴中又是以手动的方式调节矫形支具,没有可视化的数据直观反映施加矫形力的大小,患者自身通常不知如何精准地施加矫形力,从而在实际的治疗过程中无法实现最佳的治疗效果。本文根据现有脊柱矫形支具的不足提出一种基于3D打印个性化智能脊柱矫形系统研究方法,具体内容如下:1、首先提出对患者脊柱侧弯整体结构进行逆向重建的方法,以患者CT断层扫描数据为基础,进行CT图像处理分析获得脊柱侧弯患者的整体胸廓三维模型。根据患者脊柱坐标定位数据拟合脊柱侧弯特征曲线,测算患者的Cobb角。以三点受力脊柱侧弯矫形原理为基础对患者整体胸廓模型进行脊柱侧弯矫形生物力学有效性验证,判断不同矫形力对脊柱侧弯产生的矫形效果,从仿真结果可以看出矫形力在45N左右就能满足脊柱矫形效果的需要,为后续个性化矫形支具的研发提供依据。2、个性化矫形支具的结构设计包括支具主体结构设计与支具调整系统结构设计两部分。主体结构设计是以三维激光扫描仪获取的患者体表外轮廓数据为基础,进行模型建模并添加压力区域和压力释放区域,建立个性化支具与体表模型装配仿真分析,根据仿真分析的结果对个性化支具模型进行调整,最终获得个性化矫形支具主体左右两部分模型。支具调整系统结构选定减速电机-滑轮系统为装置动力系统并进行设计验证,最后装配获得个性化智能脊柱矫形支具模型。3、智能矫形支具的控制系统设计是由单片机系统和其他硬件一同组成的。各薄膜压力传感器模块在安装前都进行了性能校验工作,在主程序中对信号输出值进行了误差校正;智能矫形支具控制系统的主体逻辑涉及手动控制和自动控制两种方式,手动控制主要是实体按键操作,自动控制程序内置模糊控制算法通过输出不同频率的PWM值间接控制微型电机转速,整体测试结果显示系统主体逻辑设计是能正常稳定工作的。4、个性化智能矫形支具的制造和智能物联设计中,支具是通过工业级光固化3D打印机制造出实物模型并进行打印误差分析;支具智能物联设计是基于无线连接设计、物联网平台开发、微信小程序开发三个大部分,利用无线模块将智能矫形支具以MQTT通讯协议连入物联网平台,微信小程序利用物联网平台将处理的数据传递至微信小程序端口,通过微信小程序能实时控制整个智能支具的操作;在患者实际佩戴测试中各项数据符合预期,实际佩戴的舒适满意度方面较好,佩戴过程不会影响日常生活。

基于深度学习的脊柱侧弯Cobb角自动测量方法研究

这是一篇关于脊柱侧弯,Cobb角解算,多任务深度学习,图像分割,关键点检测的论文, 主要内容为脊柱侧弯是一种脊柱三维结构畸形,指脊椎在冠状面上偏离身体中线向侧方弯曲,其发病原因尚不明确。Cobb角是评估脊柱侧弯程度的“金标准”,其测量结果可以用于制定治疗计划和跟踪疾病进展。在临床实践中,传统的手工角度测量方式存在着观察者差异、观察间差异以及效率低下等问题。因此,医生们迫切需要一种精准且高效的Cobb角自动测量工具取而代之。针对这一需求,本文基于深度学习框架,研究了Cobb角自动测量所涉及到的椎骨分割、关键点定位及工程实现问题,并根据这些图像特征信息解算脊柱侧弯Cobb角,实现Cobb角自动测量,具体工作如下:(1)提出了多任务深度学习网络MVIE-Net,实现脊柱X光图像的特征提取。首先,为获取训练数据原始样本,本文制作了MICCAI 2019 AASCE Challenge公共数据集的分割标签和关键点热图标签,并通过镜像、旋转等方式进行数据扩充。在此基础上,本文提出了MVIE-Net。该网络可以同时完成椎骨的分割和关键点热图分割任务。实验证明,所提出的网络在椎骨分割精度和关键点热图分割精度可达85.5%和41.6%,超过了常用的医学图像分割网络。(2)提出了直线拟合法、角点法、点线均值法等Cobb角建模方式,进行Cobb角解算。首先,依据MVIE-Net的分割结果拟合椎骨上下端板,解析并配对关键点。在此基础上,进行Cobb角解算,提出并对比了中点法、直线拟合法、角点法以及点线均值法等多种角度解算方法。最终,整合MVIE-Net与Cobb角解算方法,实现了Cobb角的自动测量。实验证明,提出的Cobb角自动测量算法可达±3.31°的角度误差,在数据集上达到当前最好水平。(3)基于上述Cobb角自动测量算法,开发了相应的Web应用系统。该系统不仅提供了简便易操作的Cobb角自动测量功能,还增加了脊柱侧弯Lenke分型功能。通过该系统,用户可以快速、准确地进行脊柱侧弯诊断。综合实验表明,本文提出的基于深度学习的脊柱侧弯Cobb角自动测量算法具有高精确性和高效率,并具备良好的泛化性能。本文开发的脊柱侧弯Cobb角自动测量系统,可为医生和患者提供比较全面、可靠的脊柱侧弯诊断服务。