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本发明涉及一种基于人工智能深度学习的胫骨外固定器安装辅助导板设计方法,基于人工智能深度学习方法,结合膝关节骨关节炎治疗经验和图像数据,选取胫骨外固定器安装辅助导板的穿针位置;构建胫骨截骨术后的下肢有限元模型并优化钉入角度;3D打印出辅助安装导板和下肢模型,并进行负载试验分析导板和外固定器的有效性。采用该安装辅助导板设计,能实现更精确快捷的胫骨外固定器安装,优化手术方案,提升医生诊断效率并达到最佳的术后恢复效果。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114159142 A
(43)申请公布日 2022.03.11
(21)申请号 202111159030.3
(22)申请日 2021.09.30
(71)申请人 国家康复辅具研究中心
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