[发明专利]个体化3D打印多功能义眼座及其制备方法在审
申请号: | 201810708950.8 | 申请日: | 2018-07-02 |
公开(公告)号: | CN109087387A | 公开(公告)日: | 2018-12-25 |
发明(设计)人: | 叶娟;王嫦君;苟中入;宁晴瑶;汪伊洁 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G06T17/00 | 分类号: | G06T17/00;G06T7/11;G06K9/62;A61F2/14 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 林超 |
地址: | 310058 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 多孔结构 个体化 打印 椭圆孔 眼外肌 座表面 制备 贯通 打结 数字化模型 仿真效果 间隔布置 临床应用 直接打印 经度 活动度 交点处 匹配度 梯度化 义眼片 圆形孔 植入术 纬度 缝线 健眼 预置 穿过 感染 暴露 配合 | ||
1.一种3D打印多功能义眼座,其特征是:所述的义眼座(1)表面具有多孔结构(2),且表面的多孔结构(2)呈梯度化布置,多孔结构(2)中的各孔在义眼座表面间隔布置。
2.根据权利要求1所述的一种3D打印多功能义眼座,其特征是:所述的义眼座表面的多孔结构呈梯度化布置,具体是:义眼座前表面从北纬度45°~北纬度90°区域范围内的各孔孔径呈逐渐增大布置。
3.根据权利要求1所述的一种3D打印多功能义眼座,其特征是:所述的多孔结构的孔为圆形孔。
4.根据权利要求1所述的一种3D打印多功能义眼座,其特征是:所述的义眼座(1)上设有用于固定四条眼外肌的特殊结构(3),特殊结构(3)为两个相互贯通且靠近布置的椭圆孔,眼外肌贴在椭圆孔上,眼外肌上预置的缝线穿过两个椭圆孔后在相互贯通处相互打结固定,特殊结构布置在义眼座的北纬度30°分别和经度0°、90°、180°和270°的四个交点处,使得四条眼外肌分别固定于四个交点处。
5.根据权利要求1所述的一种3D打印多功能义眼座,其特征是:所述义眼座(1)的多孔结构(2)在义眼座内部通过内部孔道完全贯通。
6.根据权利要求1所述的一种3D打印多功能义眼座,其特征是:所述的义眼座(1)通过3D打印技术制备获得,3D打印技术为注浆成型3D打印、热塑成型3D打印、积层3D打印和喷墨3D打印的一种或几种组合。
7.根据权利要求1所述的一种3D打印多功能义眼座,其特征是:所述义眼座(1)的合成材料为羟基磷灰石、磷酸钙、硅酸钙、碳酸钙、氧化铝、生物活性玻璃、玻璃陶瓷、聚乙烯、聚甲基丙烯酸甲酯、聚四氟乙烯和硅橡胶的一种或几种的混合物。
8.一种3D打印多功能义眼座的制备方法,其特征是:所述的义眼座(1)是由义眼座数字化模型,利用3D打印技术直接打印出。
9.根据权利要求1所述的一种3D打印多功能义眼座的制备方法,其特征是:所述的义眼座数字化模型是通过CT扫描获取患者患眼和健眼的眼眶骨性结构和眶内软组织的医学数字成像和通信(DICOM)数据,对眼眶骨性结构和眶内软组织结构的医学数字成像和通信(DICOM)数据进行分割、三维建模和分析,构建获得个体化的数字化模型。
10.根据权利要求1所述的一种3D打印多功能义眼座的制备方法,其特征是:所述的义眼座数字化模型具体构建方法为:
1)由对患者眼眶CT扫描获得的医学数字成像和通信(DICOM)数据进行体数据剪裁获得眼眶局部感兴趣区域,选取眼眶局部感兴趣区域的医学数字成像和通信(DICOM)数据组成眼眶局部体数据;
2)将眼眶局部体数据看作像素的集合构建成图像,定义P为眼眶局部体数据对应的所有像素集合形成的图像,E表示任意两相邻像素组成的集合;
然后根据眼眶局部体数据的三类分类对图像P粗标记出四类组织区域,每类组织区域标记出一块,具体是标记出一块眼眶眶骨区域、一块眼外肌区域、一块眼眶内脂肪及结缔组织区域和一块非关注区域;
3)针对一块眼眶眶骨区域、一块眼外肌区域、一块眼眶内脂肪及结缔组织区域中的每一个块作为对象区域,均采用以下方式处理:
3.1)将对象区域作为前景,除对象区域以外的其他三块区域作为背景,将前景和背景内的像素以灰度值通过K-means方法共同聚类为两个类,两个类的聚类中心表示为两个集合和和分别表示前景和背景对应类的中心;
3.2)对于像素p,采用以下公式计算灰度能量项:
其中,E1(xp)表示灰度能量项,xp表示当前像素属于前景还是背景的判断值,xp∈{0,1},当xp=1,则当前像素p属于前景,当xp=0,则当前像素p属于背景;K表示权重参数,表示像素p在色彩空间距离前景对应类的聚类中心的最小距离,表示像素p在色彩空间距离背景对应类的聚类中心的最小距离;M代表前景,B代表背景,U代表未知区域;
最小距离和采用以下公式计算:
其中,V(p)表示像素p的灰度值,n和m分别表示前景和背景的标记;
3.3)对于像素p和像素q,采用以下公式计算梯度能量项E2:
其中,V(p)表示像素p的灰度值,V(q)表示像素q的灰度值,n和m分别表示前景和背景的标记,xp表示当前像素p属于前景还是背景的判断值,xq表示当前像素q属于前景还是背景的判断值;
3.4)采用以下公式计算总能量项E(x):
其中,α表示权重系数,E表示任意两相邻像素组成的集合;
3.5)分割过程中从四种组织区域中依次选择一种组织区域作为前景,其他组织区域作为背景对图像P分割获得分割结果,最后各个组织区域对应获得的分割结果拼合显示,获得不同组织的分割区域;
4)在完成眼眶眶骨、眼外肌、眼眶内脂肪及结缔组织的分割区域后,建立不同组织各自的三维立体模型,作为义眼座数字化模型。
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