一种骨骼内固定模式下的有限元骨强度评估方法

技术领域

本公开涉及骨骼分析技术领域，尤其涉及一种骨骼内固定模式下的有限元骨强度评估方法、装置和电子设备。

背景技术

骨折内固定术是指当发生骨折时用金属螺钉、钢板、髓内针、钢丝或骨板等物直接在断骨内将断骨连接固定起来的手术。

如图1所示，采用骨折内固定，通常需要根据骨折的具体部位和具体的解剖结构确定固定方法，比如股骨大骨节骨折，可以选用直线型的两根钢钉对断裂的股骨大骨节进行固定。

股骨近端骨折主要使用股骨近端髁锁定钢钉进行固定，在进行内固定之后，需要定期对股骨近端骨折部位进行骨强度评估，便于后续手术医师根据股骨近端骨折部位的骨强度，评估出患者的骨愈合情况，也为后续取钢钉打下基础。

而在内固定模式下，股骨内部打设的钢钉会占据一定的骨骼容量、位置，因此在评估股骨近端的骨骼强度时，钢钉会对局部的骨强度评估造成影响，影响股骨近端的骨强度评估结果。

发明内容

为了解决上述问题，本申请提出一种骨骼内固定模式下的有限元骨强度评估方法、装置和电子设备。

本申请一方面，提出一种骨骼内固定模式下的有限元骨强度评估方法，包括如下步骤：

获取骨骼内固定模式下的股骨近端影像数据；

基于边缘检测算法，对所述股骨近端影像数据进行内固定件的边缘检测，获得内固定件边缘轮廓；

通过所述力学仿真分析系统分析出所述股骨近端影像数据中的骨折部位区域；

找到所述内固定件边缘轮廓在所述骨折部位区域中的位置，并对所述内固定件边缘轮廓的内部区域进行自动填充；

对所述股骨近端进行有限元仿真分析，针对骨折部位区域，进行有限元骨强度计算，得到并输出所述骨折部位区域的骨强度。

作为本申请的一可选实施方案，可选地，获取骨骼内固定模式下的股骨近端影像数据，包括：

通过dicom影像系统对股骨近端进行扫描，获取骨骼内固定模式下的股骨近端影像数据；

将所述股骨近端影像数据上传并保存在后台服务器上，并将所述股骨近端影像数据绑定在患者的就诊ID之下；

对所述股骨近端影像数据进行预处理，并将预处理后的所述股骨近端影像数据导入后台预先部署的影像检测应用中，准备图像检测。

作为本申请的一可选实施方案，可选地，基于边缘检测算法，对所述股骨近端影像数据进行内固定件的边缘检测，获得内固定件边缘轮廓，包括：

基于Canny算子的多级边缘检测算法，对所述股骨近端影像数据进行遍历检测，获取所述股骨近端影像数据中的边缘特征；

从所述边缘特征中，识别出股骨中内固定件的边缘检测特征，并基于所述边缘检测特征生成所述内固定件的边缘轮廓；

在所述股骨近端影像数据中，对所述内固定件的边缘轮廓进行轮廓标记，并将所述内固定件的边缘轮廓保存在后台数据库中。

作为本申请的一可选实施方案，可选地，通过所述力学仿真分析系统分析出所述股骨近端影像数据中的骨折部位区域，包括：

将所述股骨近端影像数据导入力学仿真分析系统；

采用预设的配准算法，获取所述股骨近端影像数据中每个股骨近端三维模型的解剖特征点，并基于所述股骨近端三维模型的解剖特征点计算股骨近端的结构学特征，将各个解剖特征点及对应的结构学特征存储至力学仿真分析系统的数据库中；

为各个所述股骨近端三维模型的解剖特征点设定网格及材料属性，并配置分析参数，生成并保存对应的INP文件至力学仿真分析系统的数据库中；

读取各个所述解剖特征点，并根据预设的解剖特征点空间坐标，建立对应的股骨近端骨折部位的感兴趣区域ROI，并对所述股骨近端骨折部位的感兴趣区域ROI进行标记，得到所述骨折部位区域。

作为本申请的一可选实施方案，可选地，找到所述内固定件边缘轮廓在所述骨折部位区域中的位置，并对所述内固定件边缘轮廓的内部区域进行自动填充，包括：

在所述骨折部位区域中，找到所述内固定件的边缘轮廓穿过所述骨折部位区域的贯穿区域；

对所述贯穿区域，填充与所述骨折部位区域密度相一致的介质，将贯穿所述骨折部位区域的所述内固定件的影像替换掉；

填充完毕，调整所述骨折部位区域的影像参数，并将调整后的所述骨折部位区域的影像保存在后台数据库中。

作为本申请的一可选实施方案，可选地，在填充与所述骨折部位区域密度相一致的介质之时，还包括：

基于历史股骨近端影像数据，获取股骨中的骨折部位区域的历史骨密度值；

根据骨折部位区域的所述历史骨密度值，选择对应密度的介质。

作为本申请的一可选实施方案，可选地，对所述股骨近端进行有限元仿真分析，针对骨折部位区域，进行有限元骨强度计算，得到并输出所述骨折部位区域的骨强度，包括：

扫描所述骨折部位区域，得到位于所述骨折部位区域中的各个股骨近端三维模型的解剖特征点；

读取位于所述骨折部位区域中的各个股骨近端三维模型的解剖特征点的INP文件，从所述INP文件中获取位于所述骨折部位区域中的各个股骨近端三维模型的解剖特征点的有限元计算参数；

将所述有限元计算参数输入骨强度计算模块，计算骨折部位区域中各个股骨近端三维模型的解剖特征点的骨强度P。

作为本申请的一可选实施方案，可选地，所述骨强度P的计算方法，为：

P=P

P

α为股骨近端三维模型的解剖特征点的失效比：

α=S/S

其中：

S

S为应力屈服拉伸，通过力学仿真分析软件对股骨近端三维模型的解剖特征点进行有限元计算得到的拉应变计算结果。

本申请另一方面，提出一种实现所述骨骼内固定模式下的有限元骨强度评估方法的装置，包括：

影像扫描模块，用于获取骨骼内固定模式下的股骨近端影像数据；

边缘检测模块，用于基于边缘检测算法，对所述股骨近端影像数据进行内固定件的边缘检测，获得内固定件边缘轮廓；

骨折预测模块，用于通过所述力学仿真分析系统分析出所述股骨近端影像数据中的骨折部位区域；

填充模块，用于找到所述内固定件边缘轮廓在所述骨折部位区域中的位置，并对所述内固定件边缘轮廓的内部区域进行自动填充；

骨强度计算模块，用于对所述股骨近端进行有限元仿真分析，针对骨折部位区域，进行有限元骨强度计算，得到并输出所述骨折部位区域的骨强度。

本申请另一方面，还提出一种电子设备，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令时实现所述的骨骼内固定模式下的有限元骨强度评估方法。

本发明的技术效果：

本方案通过基于边缘检测算法，对股骨近端影像数据进行内固定件的边缘检测，获得内固定件边缘轮廓；通过所述力学仿真分析系统分析出所述股骨近端影像数据中的骨折部位区域；找到所述内固定件边缘轮廓在所述骨折部位区域中的位置，并对所述内固定件边缘轮廓的内部区域进行自动填充；对所述股骨近端进行有限元仿真分析，针对骨折部位区域，进行有限元骨强度计算，得到并输出所述骨折部位区域的骨强度。能够对骨骼内固定模式下的股骨近端进行内固定填充，消除内固定在股骨近端影像中的贯穿影响，避免内固定件对股骨近端影像数据中的股骨近端骨折部位造成图像影响，进而影响股骨近端骨折部位进行骨强度评估过程。本方案通过对股骨近端骨折部位中的内固定区域进行近值填充，便于后续对股骨近端骨折部位进行骨强度有限元计算和评估。

根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。

附图说明

包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。

图1示出为骨折内固定的示意图；

图2示出为本发明骨骼内固定模式下的有限元骨强度评估方法的实施流程示意图；

图3示出为本发明股骨近端影像图像中的内固定件的固定示意图；

图4示出为本发明边缘轮廓的标记示意图；

图5示出为本发明贯穿区域的填充示意图；

图6示出为本发明电子设备的应用示意图。

具体实施方式

以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。

在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。

另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。

实施例1

本方案主要对股骨大骨节的内固定骨折部位进行骨强度分析，对于其他骨骼部位，可以参照本方案的计算和处理过程。

如图2所示，本申请一方面，提出一种骨骼内固定模式下的有限元骨强度评估方法，包括如下步骤：

S1、获取骨骼内固定模式下的股骨近端影像数据；

S2、基于边缘检测算法，对所述股骨近端影像数据进行内固定件的边缘检测，获得内固定件边缘轮廓；

S3、通过所述力学仿真分析系统分析出所述股骨近端影像数据中的骨折部位区域；

S4、找到所述内固定件边缘轮廓在所述骨折部位区域中的位置，并对所述内固定件边缘轮廓的内部区域进行自动填充；

S5、对所述股骨近端进行有限元仿真分析，针对骨折部位区域，进行有限元骨强度计算，得到并输出所述骨折部位区域的骨强度。

本方案将在力学仿真分析系统的有限元分析技术下，对具备骨骼内固定的股骨大骨节进行有限元骨强度评估，然后利用有限元分析，对股骨近端影像中的骨折部位区域进行识别，并对骨骼部位区域中的内固定件的轮廓进行标记，其后再对股骨近端大骨节的骨折部位区域中的内固定边缘轮廓进行填充，以此消除内固定件对骨折部位区域的贯穿影响，避免内固定件后续对股骨近端骨折部位的有限元骨分析，以及消除内固定件对骨强度评估的计算结果。

通过有限元骨强度计算，能够得到该骨骼内固定模式下的有限元骨强度评估结果。采用本方案可以最优化降低内固定件对股骨骨强度评估计算的影响，提高内固定模式下的骨强度评估精度。

作为本申请的一可选实施方案，可选地，获取骨骼内固定模式下的股骨近端影像数据，包括：

通过dicom影像系统对股骨近端进行扫描，获取骨骼内固定模式下的股骨近端影像数据；

将所述股骨近端影像数据上传并保存在后台服务器上，并将所述股骨近端影像数据绑定在患者的就诊ID之下；

对所述股骨近端影像数据进行预处理，并将预处理后的所述股骨近端影像数据导入后台预先部署的影像检测应用中，准备图像检测。

股骨近端影像数据，可以利用dicom影像系统扫描（优选CT扫描）获取股骨近端骨骼（股骨大骨节）的dicom影像图像，可以是扫描股骨大骨节获取的MRI影像或者其他图像格式。通过dicom影像系统可以获取骨骼影像图像，比如说二/三维骨骼图像，将该图像发送并导入至后台服务器上预先部署的力学仿真分析系统，对骨骼影像图像进行有限元分析（至于力学仿真分析系统上所设定的有限元分析参数，比如股骨近端三维模型的解剖特征点上所施加的载荷等，由后台管理员进行配置即可）。

影像系统和后台服务器进行连接，在获取患者的股骨近端影像数据之后，将其上传至后台服务器，并绑定在当前患者的就诊ID之下。在后台服务器所部署的图像处理系系统中，还可以调用影像系统的功能模块来对当前获取的股骨近端影像数据进行预处理，比如说对股骨近端影像图像中的模糊像素点进行删除处理，或者是对骨折区域打上内固定件的部位，进行图像素点的缺失填补处理等等。

将预处理后的股骨近端以下数据导入影像检测软件中，准备基于边缘检测的算法来进行图像检测，获取股骨近端影像中的边缘轮廓。

作为本申请的一可选实施方案，可选地，基于边缘检测算法，对所述股骨近端影像数据进行内固定件的边缘检测，获得内固定件边缘轮廓，包括：

基于Canny算子的多级边缘检测算法，对所述股骨近端影像数据进行遍历检测，获取所述股骨近端影像数据中的边缘特征；

从所述边缘特征中，识别出股骨中内固定件的边缘检测特征，并基于所述边缘检测特征生成所述内固定件的边缘轮廓；

在所述股骨近端影像数据中，对所述内固定件的边缘轮廓进行轮廓标记，并将所述内固定件的边缘轮廓保存在后台数据库中。

本方案所采用的边缘检测算法，其检测算子采用Canny算子，能够优化对图像中的边缘轮廓的识别和提取。至于算法的具体运行过程，可以参见，嗯，具体的Canny算子的结构以及所对应的多级边缘检测算法的运行程序步骤，本实施例不做赘述。

如图3所示，为股骨近端影像图像中的内固定件的固定示意图。

本处采用边缘检测算法，对股骨近端影像图像进行边缘检测，来获取该图像中的边缘特征，可以获取到众多骨骼边缘特征以及内固定件的边缘特征。

从所识别并检测出来的边缘检测特征中，识别出股骨中内固定件的边缘检测特征。因为内固定件的边缘检测特征，所表现出来的特征值或者是特征影像，与其他股骨骨骼的影像特征是有区别的，比如灰度值，内固定件的灰度值大于其他股骨骨骼的灰度值。因此可以从检测出来的众多边缘特征中识别出内固定件的边缘检测特征。

如图4所示，基于所有的内固定件的边缘检测特征，来生成内固定件的边缘轮廓，生成边缘轮廓的步骤可以在图像处理应用中进行。

在原股骨近端影像中将内部定件的边缘轮廓标记出来，便于后续对内部定件的边缘轮廓进行定位，以及在股骨近端影像中，对边缘轮廓进行识别和标记，便于后续填充之时，根据内部定件的边缘轮廓，来对骨折部位区域中的贯穿区域进行定位识别。

作为本申请的一可选实施方案，可选地，通过所述力学仿真分析系统分析出所述股骨近端影像数据中的骨折部位区域，包括：

将所述股骨近端影像数据导入力学仿真分析系统；

采用预设的配准算法，获取所述股骨近端影像数据中每个股骨近端三维模型的解剖特征点，并基于所述股骨近端三维模型的解剖特征点计算股骨近端的结构学特征，将各个解剖特征点及对应的结构学特征存储至力学仿真分析系统的数据库中；

为各个所述股骨近端三维模型的解剖特征点设定网格及材料属性，并配置分析参数，生成并保存对应的INP文件至力学仿真分析系统的数据库中；

读取各个所述解剖特征点，并根据预设的解剖特征点空间坐标，建立对应的股骨近端骨折部位的感兴趣区域ROI，并对所述股骨近端骨折部位的感兴趣区域ROI进行标记，得到所述骨折部位区域。

解剖特征点，可以通过在一个标准的去掉内固定的正常股骨近端模型上，先手动标记出解剖特征点。

在生成当前患者的内固定骨折模型后，通过配准算法，与正常股骨近端模型进行配准，找到内固定骨折模型上特征点的坐标，比如股骨颈、股骨头，股骨干。通过对解剖特征点进行标记，就可以获得这个区域的坐标，通过这些特征点，来确定解剖区域。

本方案可以通过所述力学仿真分析系统分析出所述股骨近端影像数据中的骨折部位区域。以Abaqus力学仿真分析系统为例，可以得到所述股骨近端影像数据中的骨折部位区域。

本实施例使用非刚性配准算法，批量自动化获取每个股骨近端三维模型的解剖特征点的坐标，用于计算股骨近端结构学特征。

非刚性配准算法可以对骨折分析图像中的股骨近端三维模型的解剖特征点进行批量识别。在识别之后，可以对各个所识别的股骨近端三维模型的解剖特征点进行标记，并基于系统自带的网格坐标来得到各个特征点坐标。各个特征点坐标得到之后，可以用于计算股骨近端结构学特征，比如两股骨近端相对应的两个特征点之间的距离。如股骨峡部长度= 2个特征点之间距离。

股骨近端结构学特征，由后台管理员进行设定，除了股骨峡部长度，还可以设定股骨头部间距等医学常用的股骨计算特征参数，具体由后台管理员设定对应的算法即可。获取到各个特征点坐标之后，即可基于各个特征点坐标，计算各个维度上的股骨近端结构学特征。

通过系统后台识别到各个特征点之后，对各个特征点的坐标位置进行自动提取和位置标记，并将各个近端影像特征点的坐标参数记录并保存在后台数据库中，并绑定在各个特征点的坐标编号之下，便于按照编号进行写入数据。

本实施例，得到各个股骨近端三维模型的解剖特征点的坐标之后，可以基于该坐标与各个特征点的编号进行关联，并将各个股骨颈近端影像特征点的计算特征参数与其坐标进行绑定，便于基于各个特征点的坐标一键识别并提取得到各个特征点的有限元仿真计算特征参数。在后续写入参数化文件时，也可以有序对各个特征点的坐标以及绑定在坐标之下的各个参数性进行有序读写和管理。

若是某个特征点存在多个结构特征参数，参见上述处理方式即可。

首先进行有限元前处理。

为了进行有限元仿真分析，使用程序自动化生成Abaqus可以调用的参数化文件INP。根据影像数据，自动识别节点坐标，并生成尺寸为1mm*1mm的体素网格。根据影像灰度值与骨密度参数，设置网格所对应的材料参数（弹性模量、泊松比），并根据配准功能模块中识别的特征点，确定股骨加载的边界条件及载荷施加位置。

其次，设定有限元分析算法和参数，并写入INP文件，用于下一步有限元分析。

通过后台进行参数设定以及配置载荷仿真参数以及有限元分析参数，由后台管理员根据当前需要进行的骨骼仿真类型和雪球，设定对应的载荷仿真参数以及有限元分析参数，本实施例不做限定。至于生成具体的INP文件，由仿真系统的数据格式对应生成即可，可以采用仿真系统已有的inp文件模板来对各个特征点的参数进行读写，并生成对应的参数法inp文件。

通过仿真系统进行各个特征点的应力、应变数据计算之后，可以基于各个特征点的应力和应变数据的变化云图，来找到骨骼图像上存在风险的各个兴趣点，从应力和应变云图上发现这几个点存在拉应力或者是应变数据波动变化趋势较大，或者变化数据为下跌趋势，则可能存在骨折风险。因此可以基于这几个存在拉力和应变波动较大的几个特征点，构造感兴趣ROI的轮廓点，将这几个轮廓点串联起来，得到一个感兴趣ROI区域，将这个ROI区域则为骨折风险最高的区域，即骨折部位区域。

上述具体的实施步骤，可以参见“一种用于计算骨强度的力学仿真分析方法及系统”的专利文件。

作为本申请的一可选实施方案，可选地，找到所述内固定件边缘轮廓在所述骨折部位区域中的位置，并对所述内固定件边缘轮廓的内部区域进行自动填充，包括：

在所述骨折部位区域中，找到所述内固定件的边缘轮廓穿过所述骨折部位区域的贯穿区域；

对所述贯穿区域，填充与所述骨折部位区域密度相一致的介质，将贯穿所述骨折部位区域的所述内固定件的影像替换掉；

填充完毕，调整所述骨折部位区域的影像参数，并将调整后的所述骨折部位区域的影像保存在后台数据库中。

如图5所示，骨骼内固定钢钉在穿过骨折部位区域之时，将对骨折部位区域造成一个贯穿区域。

因此，在识别得到内固定件的边缘轮廓之后，可以发现内固定件的边缘轮廓与骨折部区域存在一个相交的贯穿区域，该贯穿区域在后续对骨骼强度进行评估和有线元分析计算之时，将会对骨强度的计算过程造成影响，因此需要找到该贯穿区域，并对其进行近值（与周围骨密度值大约接近的介质）填充，使得该骨折部分区域的贯穿区域所在的空白部分填充为与贯穿区域周围骨折部位区域密度接近的介质，便于替补该贯穿区域来进行骨强度的扫描和有限元分析计算。

在力学仿真分析系统上，可以调取填充介质，来对该贯穿区域进行填充。该贯穿区域为钢钉穿过骨折部位所造成的空白区域，在图像上显示时，将由边缘轮廓与骨折部位区域的交叉区域来作为贯穿区域，可以从三维扫描图像下来对该三维骨骼扫描图像中的贯穿区域进行实体填充，将贯穿区域的内固定件通过介质替换掉。

作为本申请的一可选实施方案，可选地，在填充与所述骨折部位区域密度相一致的介质之时，还包括：

基于历史股骨近端影像数据，获取股骨中的骨折部位区域的历史骨密度值；

根据骨折部位区域的所述历史骨密度值，选择对应密度的介质。

后台主治医生可以进入力学仿真跟系统来查看当前股骨的骨折部区域，并根据该股骨骨折部区域来从数据库中查看该区域在以往的历史骨强度计算中，该股骨骨折部位的历史骨密度值，并根据该历史骨密度值来选择对应密度的介质。只要在力学仿真分析系统中选择与该历史骨密度值相接近或者相同的介质，即可用于贯穿区域的填充，具体由后台管理员进行操作。

作为本申请的一可选实施方案，可选地，对所述股骨近端进行有限元仿真分析，针对骨折部位区域，进行有限元骨强度计算，得到并输出所述骨折部位区域的骨强度，包括：

扫描所述骨折部位区域，得到位于所述骨折部位区域中的各个股骨近端三维模型的解剖特征点；

读取位于所述骨折部位区域中的各个股骨近端三维模型的解剖特征点的INP文件，从所述INP文件中获取位于所述骨折部位区域中的各个股骨近端三维模型的解剖特征点的有限元计算参数；

将所述有限元计算参数输入骨强度计算模块，计算骨折部位区域中各个股骨近端三维模型的解剖特征点的骨强度P。

作为本申请的一可选实施方案，可选地，所述骨强度P的计算方法，为：

P=P

P

α为股骨近端三维模型的解剖特征点的失效比：

α=S/S

其中：

S

S为应力屈服拉伸，通过力学仿真分析软件对股骨近端三维模型的解剖特征点进行有限元计算得到的拉应变计算结果。

本实施例中，在解剖特征点上所施加的载荷，能够在股骨近端三维模型上直接加载载荷，利用分布的载荷进行强度计算。载荷施加方式，由后台管理员根据当前需要进行的骨骼仿真类型和需求，设定对应的载荷仿真参数以及有限元分析参数即可，可以在仿真系统上按照上述方式，在实体模型或者FEA模型上加载分布的载荷参数（分布系数、位移加载方向、约束等等）。

在进行骨强度评估时，首先骨骼属性与骨密度相关，骨骼所能承受的拉应力、压应力、拉应变、压应变，是存在一定阈值。这个阈值（屈服极限值）通过查阅应变拉伸的相关骨骼医学文献即可。

结合下面的屈服极限的计算公式（参照力学上的应力屈服计算式）：

式1是压应力的屈服值，式2是拉应力的屈服值。

可以分别进行应变计算，也可以选择计算。

本实施例优选采用式2的应力屈服拉伸计算公式，来计算骨强度P。

在一个具体实施例中：

查阅资料发现某处的拉伸屈服应变（极限值）---阈值S0被认为等于7300微应变。

首先获取一个失效比α。就是在2000N的载荷作用下，骨组织内实际产生的拉应力、压应力、拉应变、压应变，与骨材料本身的阈值之间的比值。

比如某个点，拉伸屈服应变的阈值S0为7300微应变，而S应力屈服拉伸的有限元计算结果，拉应变S---是8000微应变。那么拉应变的失效比为α = 8000/7300。

其次计算这个点的骨强度P，就是2000N/α，这个骨强度数值越大，说明对应样本的骨强度越高。

计算时，可以读取位于所述骨折部位区域中的各个股骨近端三维模型的解剖特征点的INP文件，从所述INP文件中获取位于所述骨折部位区域中的各个股骨近端三维模型的解剖特征点的有限元计算参数；将所述有限元计算参数输入骨强度计算模块，计算骨折部位区域中各个股骨近端三维模型的解剖特征点的骨强度P，并将骨折部位区域中各个股骨近端三维模型的解剖特征点的骨强度P分别写入对应的所述INP文件中。

INP文件，可以参见上述各个所述股骨近端三维模型的解剖特征点的所述股骨近端三维模型的解剖特征点INP文件（简称“INP文件”）的获取方式。后台可以读取骨折部位区域中的各个股骨近端三维模型的解剖特征点的INP文件，得到骨折部位区域中的各个股骨近端三维模型的解剖特征点的有限元计算参数，并结合骨强度P：

P=P0/α，

计算骨折部位区域中各个股骨近端三维模型的解剖特征点的骨强度P并将其分别写入对应的所述INP文件中。

将INP文件输入到有限元分析软件如Abaqus中，进行分析，生成ODB文件，存储结果信息。对结果信息进行提取，计算、分析，得出每个单元的强度数值。

这样，INP文件中又包含了各个特征点的骨强度P值，后台可以依次读取风险区域中各个特征点的实际骨强度值。

因此，本方案能够对骨骼内固定模式下的股骨近端进行内固定填充，消除内固定在股骨近端影像中的贯穿影响，避免内固定件对股骨近端影像数据中的股骨近端骨折部位造成图像影响，进而影响股骨近端骨折部位进行骨强度评估过程。本方案通过对股骨近端骨折部位中的内固定区域进行近值填充，便于后续对股骨近端骨折部位进行骨强度有限元计算和评估。

需要说明的是，尽管以Canny算子作为示例介绍了如上的多级边缘检测算法，但本领域技术人员能够理解，本公开应不限于此。事实上，用户完全可根据实际应用场景灵活设定边缘检测算法，只要可以按照上述技术实现本申请的技术功能即可。

显然，本领域的技术人员应该明白，实现上述实施例中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的，程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各控制的实施例的流程。本领域技术人员可以理解，实现上述实施例中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的，程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各控制的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（Read-OnlyMemory，ROM）、随机存储记忆体（RandomAccessMemory，RAM）、快闪存储器（FlashMemory）、硬盘（HardDiskDrive，缩写：HDD）或固态硬盘（Solid-StateDrive，SSD)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。

实施例2

基于实施例1的实施原理，本申请另一方面，提出一种实现所述骨骼内固定模式下的有限元骨强度评估方法的装置，包括：

影像扫描模块，用于获取骨骼内固定模式下的股骨近端影像数据；

边缘检测模块，用于基于边缘检测算法，对所述股骨近端影像数据进行内固定件的边缘检测，获得内固定件边缘轮廓；

骨折预测模块，用于通过所述力学仿真分析系统分析出所述股骨近端影像数据中的骨折部位区域；

填充模块，用于找到所述内固定件边缘轮廓在所述骨折部位区域中的位置，并对所述内固定件边缘轮廓的内部区域进行自动填充；

骨强度计算模块，用于对所述股骨近端进行有限元仿真分析，针对骨折部位区域，进行有限元骨强度计算，得到并输出所述骨折部位区域的骨强度。

上述各个模块的功能和交互具体参见实施例1的描述。

上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

实施例3

如图6所示，更进一步地，本申请另一方面，还提出一种电子设备，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令时实现所述的一种骨骼内固定模式下的有限元骨强度评估方法。

本公开实施例来电子设备包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器。其中，处理器被配置为执行可执行指令时实现前面任一所述的一种骨骼内固定模式下的有限元骨强度评估方法。

此处，应当指出的是，处理器的个数可以为一个或多个。同时，在本公开实施例的电子设备中，还可以包括输入装置和输出装置。其中，处理器、存储器、输入装置和输出装置之间可以通过总线连接，也可以通过其他方式连接，此处不进行具体限定。

存储器作为一计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序和各种模块，如：本公开实施例的一种骨骼内固定模式下的有限元骨强度评估方法所对应的程序或模块。处理器通过运行存储在存储器中的软件程序或模块，从而执行电子设备的各种功能应用及数据处理。

输入装置可用于接收输入的数字或信号。其中，信号可以为产生与设备/终端/服务器的用户设置以及功能控制有关的键信号。输出装置可以包括显示屏等显示设备。

以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中现有技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。