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基于生物阻抗的膝关节三维建模与积液检测方法研究

发布时间:2021-10-15 07:38
  膝关节的发病率是全身所有关节中最高的,很多膝部急、慢性损伤疾病均伴随着膝积液的出现,这些疾病严重影响患者的生活质量,因此实现膝关节早期疾病的预测,有助于疾病的诊断和治疗。生物阻抗膝关节积液检测,基于人体生理结构、病理状况与组织器官的电学特性具有高度相关性的原理,通过置于人体膝关节外表面的电极注入微小电流,检测阻抗信号,获取膝关节积液水肿时相关的生物医学信息。本文针对膝关节生物阻抗检测的关键问题开展研究,构建了一个膝关节近似人体模型,设计了膝关节阻抗检测方法,并提出了一种膝关节积液严重程度分级算法。首先,研究了膝关节积液的发病机制和常见的引发积液的膝关节疾病,根据生物阻抗检测技术的工作原理和健康人体组织的电学参数,设计仿真和实验检测系统的相关参数。其次,依据膝关节解剖结构,利用人体下肢CT图片,对仿真模型中所需构建部位进行选取、分割等操作,构建了膝关节近似人体仿真模型。根据电磁场计算原理,模拟了不同积液状况时膝关节阻抗的变化过程。仿真结果表明了积液严重程度不同和积液位置不同时的电势分布状态,积液增多后各组织结构的区域边界逐渐模糊,随着积液产生区域的移动,低电势区域也会随之发生移动。设计了... 

【文章来源】:沈阳工业大学辽宁省

【文章页数】:65 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于生物阻抗的膝关节三维建模与积液检测方法研究


膝关节股骨结构

膝关节,胫骨


8第2章生物阻抗法膝关节积液检测原理2.1膝关节解剖结构膝关节承受着较大的应力,具有稳定性和灵活性。在解剖学中[38],膝关节主要由股骨远端内外侧髁,胫骨近端内外侧髁,腓骨小头,髌骨,关节囊,滑膜,半月板,韧带及肌肉等组成。如图2.1所示,参与组成的股骨远端有内外两个髁,两髁的前、后面及下面为光滑关节面。介于内外两髁后面之间有一深窝,称为髁间窝,髁间窝为十字韧带形成一个通道。临床上,髁间窝常因关节退变、骨质增生而形成狭窄,使得交叉韧带受伤,膝关节内部产生积液,引发膝痛,日常活动严重受限。由于股骨的作用,可以避免膝关节的过度拉伸和折叠。图2.1膝关节股骨结构Fig.2.1Femurstructureofthekneejoint参与构成膝关节的胫骨近端如图2.2所示,其两侧向内外突出,分别称为内侧髁与外侧髁,胫骨内外两髁的松质多,密质少,膝关节内的骨折多发生于此,临床常见于胫骨平台骨折。当膝关节被强制向外过度延伸,和向内过度收缩时,就会造成压缩性骨折或撕裂性损伤。这种损伤发生后,膝关节伴明显外伤、关节肿胀、变形等症状。股骨的尖端关节表面和胫骨凹陷的关节表面彼此契合,因此膝关节可以进行伸展和屈曲。图2.2膝关节胫骨结构Fig.2.2Tibiastructureofthekneejoint沈阳工业大学硕士学位论文

髌骨,膝关节


第2章生物阻抗法膝关节积液检测原理9髌骨整体呈现出三角形扁平状,其结构如图2.3所示,处于膝关节的股四头肌肌腱之中,因其位于身体浅层,易在碰撞或打击等状况下发生髌骨骨折。髌骨关节面被软骨覆盖,覆盖的软骨可以分散髌骨所承受的强大关节压力,当人体剧烈运动,膝关节过度屈伸时,髌骨位置可能产生异常,增加软骨的摩擦,使其发生变性,引发髌股软骨软化症。腓骨只有上端参与膝关节构成,称这部分为腓骨小头,其关节面和胫骨外侧关节面相契合,可对膝关节起辅助、支持作用。腓骨小头上端向上突起,称腓骨茎突。腓骨小头内部的松质比较多,较易发生骨折。股骨,胫骨,腓骨以及髌骨是支撑膝关节的重要生理结构,并且在遭受碰撞等其它外在因素而造成损伤时,多会引发膝关节产生积液,本文三维模型的重建中骨骼将作为重要的组成部分。图2.3膝关节髌骨结构Fig.2.3Metatarsalstructureofthekneejoint膝关节之所以能在保持关节稳定性的同时又活动自由,是由于各部分韧带,多种关节囊以及关节附近附着的肌腱的共同作用。各部分韧带的主要作用为从不同角度对膝关节进行加固增加其稳定性,同时也防止膝关节在运动过程种发生过度屈伸的情况。除韧带外,胫股关节中间内侧和外侧的两块半月板也对关节的稳定性起到了增强的作用。本文主要进行生物电磁学研究,不涉及生物力学知识,因此对于韧带和半月板的仿真不作为研究内容。膝关节附近的肌群可按照功能作用分为屈肌群和伸肌群两种,具体结构如图2.4所示。其中屈肌群包括腓肠肌,半膜肌,半腱肌,股二头肌,腘肌,股薄肌,缝匠肌等。屈肌群的功能主要为近固定时(定点相对固定),使膝关节发生弯曲和外旋,伸直髋关节。远固定时(动点相对固定),肌肉发生收缩,使大腿在膝关节处发生弯曲,当小?

【参考文献】:
期刊论文
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博士论文
[1]几类具有不连续激励函数神经网络模型的动力学研究[D]. 王艳群.湖南大学 2015

硕士论文
[1]基于多监督信息的级联全卷积人脸检测算法[D]. 习洋洋.哈尔滨工业大学 2017



本文编号:3437676

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