股骨头颈轴在三维模型中的实现方法与探究

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1、Ｉｇ分类号：单位代码：１０４４１＇：２Ｍ密级：学号００８７８５５乂．Ｖ八《三＾零＂＾？山芳中度爲乂导Ｖ祕立学位絶义胃＾＇＇＾－＾‘‘．ＶＶＨ巧諭．Ｓ中文题目：股骨头颈轴在Ｈ维模型中的实现方法英ＳＴｈｅｉｍｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄａｎｄｉｎｕｉｒｏｆｆｅｍｏｒａｌ：ｐｑｙｎｅｃｋａｘ－ｉｓｉｎ化６ｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｍｏｄ＾Ｓ＾＾ｌｎｉＬ申请人姓名寇学刚入学年月２００８年９月学

2、科专业中医骨伤科学指导教师王巧喜教授学位类型临巧民学专、Ｉｋ学仿（本年制）２０１５年５月２归＇％７原创性声明Ｉ本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师的指导Ｔ独；立完成的，文中除注明引用的内容外＊不包含任何其他己经发表的科硏成果。对本文研究做出重要贡献者，巧已在文中臥明瑞方式表明。本声巧的法律责任完全由自己承巧。－输责作若報皂４ｆ蓋樓巧肆师签名日期抑ｒ（ｒｆ＾关于学位论女使用授权的声明／本人完全了解山东中區药大学有关保國植用学位论文的规定，同

3、意学校巧留或向国家有关部口机柯选交论文的富印件和电子版，允许被查阅和借阅。本人授权山东中医药大学可科将本学位论文的全部或部分内容骗入有关数据库进行检崇，可賊乘巧影印、缩印或其他复巧手段侃巧和汇编本学拉论文。（保密论文在解密后应避守此规定）＾论文作者雜堪＾＾｜！３１导师签名＿＾＾日期＞取心咬＾｜提要目的：应用Mimics10.01软件对国内目标老年人股骨头颈进行三维重建，验证国内外学者常用的三种二维图像上股骨头颈轴线确定方法，以确定股骨头颈轴线的最优定轴方法。方法：遴选2011年01月

4、～2014年10月在山东省中医院放射科行髋部CT三维成像的30为老年男性对象（年龄≥60周岁）。获得图像资料，利用Mimics10.01软件对右髋关节进行三维重建，利用三种二维图像上股骨头颈轴线确定方法1、x片定轴法2、单张ct片定轴法3、murphy法，三维模型中定位头颈轴线，将murphy法确定的轴线定义为0度基线，测量两个特定角，“x片定轴法”与“murphy法”所成的冠状面角A，“单张ct定轴法”与“murphy法”形成的横切面角B，及股骨头半径，进行统计分析。结果：1、两点确定头颈轴线（股骨头心和股骨

5、颈特定点），三种二维图像上股骨头颈轴线确定方法在三维模型中取股骨颈特定点时“murphy法”最具可行性。2、三种二维图像上股骨头颈轴线确定方法，在三维立体模型上定轴后轴线间存在夹角。“x片定轴法”和“murphy法”所成冠状面角A为（X±S）：11.35±3.40度，单样本t检验为0＜0.05；“单张ct定轴法”与“murphy法”形成的横切面角B为（X±S）：9.92±2.97度，单样本t检验为0＜0.05.3、利用Murphy法在股骨三维模型中测得股骨头半径时测量面确定最具可行性，结果为（X±S）：24.6

6、4±1.23mm。结论：1、“Murphy法”的股骨头半径测量方法最精确2、“Murphy法”的股骨头颈轴定位方法是常见三种股骨头颈轴定位方法中最精确的方法。3、将二维股骨头头心确定方法引入三维中，确定了股骨头头心的三维定点方法4、为股骨头颈轴三维模型中定位，及相关数据测量提供测量标准。关键词：股骨头颈轴线；多方法比较；三维重建；Theimplementationmethodandinquiryoffemoralneckaxisinthethree-dimensionalmodelSpecialty:Ortho

7、pedicsofTCMAuthor:KouXuegangTutor:Prof.WangMingxiAbstractObjective:ApplicationofMimics10.01softwarein3Dreconstructionofdomestictargetstheelderlyfemoralneck,Verifythescholarsathomeandabroadcommonlyusedthreekindsoftwo-dimensionalimageonthefemoralheadandneck,an

8、damethodfordeterminingtheaxisofthefemoralheadandneckaxistodeterminethemostoptimalmethodoffixedaxis.Methords:2011Januaryto2014OctoberintheselectionofRadiologyShandongProvincialTraditionalChineseM