【《股骨上端有限元模型的建立分析案例》4000字】

股骨上端有限元模型的建立分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u1442股骨上端有限元模型的建立分析案例 1257471.1骨骼有限元建模流程 194281.2股骨上端三维模型的建立 1100541.2.1图像导入 117931.2.2图像处理 2247141.2.3三维实体重构 481841.3网格划分 569151.3.1网格划分注意事项 5259981.3.2单元选择 5235101.3.3股骨面网格划分 672861.3.4骨干实体单元的生成 7165381.4股骨上端模型材料赋值 7288821.4.1股骨灰度值计算及灰度值直方图 7241091.4.2模型材料赋值 91.1骨骼有限元建模流程骨骼有限元模型的建立过程需要使用图像处理技术、有限元方法以及结构分析通用程序。它主要包括医学图像处理模块、前处理器模块、求解器模块、后处理器模块。医学图像处理模块的主要工作是利用断层扫描CT图像构建骨骼三维模型，以及进行基础材料参数的赋值；前处理模块的主要工作是对三维模型进行实体网格的划分和网格单元的优化；求解器进行有限元模型的载荷与边界设置，以及对模型进行静力学计算；后处理是将计算结果可视化，以云图等方式显示应力应变分布情况，以折线图等方式显示数据变化情况。1.2股骨上端三维模型的建立1.2.1图像导入本次研究使用螺旋CT直接对人体进行螺旋CT扫描，以人体左侧股骨为研究对象。CT机扫描间距为2mm，共获得847张512x512像素的CT断层图片。获得的CT图像以标准DICOM格式输出并存储到PC机中。图1.1CT数据导入到Mimics软件中将CT扫描数据以DICOM格式导入到Mimics医学图像处理软件中，会自动生成CT图像的正视图、俯视图和侧视图。Mimics中这三个视图之间是相关联的，右上角图像是原始CT扫描图像，左上角是由原始横断面图计算生成的正视图，左下角是由原始横断面图像计算生成的侧视图。当三维模型计算完成后会显示在右下角。图中的红线、黄线、绿线分别显示横断面、冠状面（正视图）、矢状面（侧视图）的位置。1.2.2图像处理在CT图像中，能够利用图像的灰度值来区分不同的组织结构，如黑色区域为空气，白色区域为骨质。常通过阈值对图像进行分割，将不同的骨骼组织和骨骼结构区分来来。Mimics通过阈值提取出CT图像的部分区域组成一个Mask，然后在Mask的基础上进行EditMasks、MorphologyOperations、SmoothMasks等操作对Mask进行处理，利用处理后的Mask生成三维实体模型。Mask处理步骤如下：1.使用Thresholding工具来提取灰度值数据范围。CT图像中的像素值灰度如果落在提取范围内，该像素就会被提取出来，从而实现对图像中感兴趣区域的分割。在此过程中，最关键的操作在于设置合适的提取阈值，如果阈值过低，则会产生大量噪点，如果阈值过高，则会丢失感兴趣区域的边缘。通过观察三视图的切割情况，在保证骨骼周围组织不丢失的条件下，尽量减少噪点的数量，最终确定阈值范围为1182~2807。图2.6(a)切割阈值过低时的情况图2.6(b)切割阈值过高时的情况使用EditMask对面罩进行编辑，修改面罩，进一步提取感兴趣区域。手动将人体左侧股骨进行提取，同时将股骨边缘轮廓以外的毛刺和噪点进行剔除。在此过程中，需要注意不要无意间擦除掉股骨的轮廓边缘，不然在进行三维模型生成时会影响模型准确性。使用RegionGrowing命令进行连通区域分割，从而将股骨与其他骨骼组织区分开来。在此过程中，需要注意股骨与其余骨组织之间不能够有连接的区域，如果有，需要使用EditMasks进行擦除。使用CavityFill命令进行孔洞填充。为保证所提取股骨为完整股骨，应保留股骨内部空腔内组织。将股骨上下两端使用EditMasks名利进行封闭，然后进行Fill填充，便获取包含了内部结构的完整股骨面罩。截取一半面罩。为降低后期模型运算量，只截取股骨上半部分进行股骨上端三维模型生成，将下半部分面罩擦除。图1.2(a)面罩编辑图1.2(b)连通区域分割图1.2(c)孔洞填充图1.2(d)截取股骨上端1.2.3三维实体重构对处理好的Mask使用Calculate3D命令生成三维模型，从而实现断层扫描CT图像到三维实体的转换。在生成模型时，要考虑到图像分辨率与模型精度的关系，以及合理设置模型的光滑系数等模型参数。生成的模型如图下图所示，模型的质量较高，可以直接用于后续的网格划分。图1.3重构出的三维实体模型1.3网格划分1.3.1网格划分注意事项基于有限元的方法，利用网格划分将模型分成很多小的单元。作为有限元分析前处理的重中之重，网格划分与计算目标的匹配程度、网格的质量好坏，决定了后期有限元计算的质量。在网格划分过程中，主要考虑以下四个方面：1.网格数量。网格数量的多少将影响计算结果的精度和计算规模的大小。一般来讲，网格数量增加，计算精度会有所提高，但同时计算规模也会增加，所以在确定网格数量时应权衡两个因数综合考虑。在决定网格数量时应考虑分析数据的类型。在静力分析时，如果仅仅是计算结构的变形，网格数量可以少一些。如果需要计算应力，则在精度要求相同的情况下应取相对较多的网格。2.网格疏密程度。网格疏密是指在结构不同部位采用大小不同的网格，这是为了适应计算数据的分布特点。在计算数据变化梯度较大的部位(如应力集中处)，为了较好地反映数据变化规律，需要采用比较密集的网格。而在计算数据变化梯度较小的部位，为减小模型规模，则应划分相对稀疏的网格。这样，整个结构便表现出疏密不同的网格划分形式。1.网格单元类型。在股骨模型中一般使用实体网格进行网格划分，其中四面体单元和六面体单元是网格划分中最常用的实体单元，在同等尺寸下，进行六面体网格划分产生的节点会比四面体要少很多，但六面体网格的质量要比四面体网格的质量差。4.网格质量。网格质量是指网格几何形状的合理性。质量好坏将影响计算精度。质量太差的网格甚至会中止计算。直观上看，网格各边或各个内角相差不大、网格面不过分扭曲、边节点位于边界等份点附近的网格质量较好。网格质量可用细长比、锥度比、内角、翘曲量、拉伸值、边节点位置偏差等指标度量。划分网格时一般要求网格质量能达到某些指标要求。在重点研究的结构关键部位，应保证划分高质量网格，即使是个别质量很差的网格也会引起很大的局部误差。而在结构次要部位，网格质量可适当降低。当模型中存在质量很差的网格(称为畸形网格)时，计算过程将无法进行。1.3.2单元选择在网格划分注意事项的基础之上，股骨上端的离散过程应遵循以下两个基本原则：（1）几何近似。离散后得到的网格模型应该接近股骨的真实结构。（2）物理近似。离散后每个单元的物理特性要接近真实单元在此区域内的物理性质。基于以上原则，选择网格单元如下：（1）单元数目在10万到30万。网格数量越多，模型越接近真实结构。为实现后期在计算骨强度时能够准确预测骨骼的断裂位置，模型单元数量不能过低。但是随着单元数量的增多，会导致计算时间和计算机内存需求的增加。因此，在满足精度的情况下，单元数量应划分得少一些。（2）单元类型选择为四面体实体。在股骨的有限元模型单元选择上，Romas等对股骨进行网格划分研究，证明了四面体实体比六面体实体更能够表征复杂的股骨结构。1.3.3股骨面网格划分利用Mimics软件来完成面网格划分。Mimics中的FEA模块用于实现此功能，同时提供网格重划分功能来优化网格、提高网格质量。利用Mimics进行网格划分的具体步骤如下：（1）利用REMESH命令进行初步的网格划分，初步划分生成的网格质量可能较差。（2）对网格进行网格重划分，提高网格质量，将形状不规则的三角形网格调整为近似正三角形的网格。（3）检查网格质量和网格质量，在保证质量的前提下使用REDUCE命令降低网格数量。图1.4面网格划分后的模型1.3.4骨干实体单元的生成将生成的面网格模型导入到后处理软件3matic中进行实体网格的划分。导入模型后，对面网格质量进行检查，使用AUTOFIX命令和AUTOREMESH命令进一步提高网格质量，从而保证成功生成实体单元。最后使用3matic中的CreateVolumeMesh命令对模型进行四面体单元自动划分，划分后模型如图所示。图1.5体网格生成后的模型1.4股骨上端模型材料赋值1.4.1股骨灰度值计算及灰度值直方图将在3matic中生成的体网格模型导入Mimics中，Mimics会基于CT图像计算每一个实体单元的灰度值（HU值）。在Mimics中使用灰度值直方图的方式来表示模型中所有单元的灰度值分布情况，如下图所示。从图中可以看到，HU值为1000左右时，对应单元数目最多，其次是HU值在2600左右。图1.6模型灰度值直方图在大多数研究中，使用HU值区间来划分骨骼的不同组织。本研究也采用这样的方法，参考已有的划分数据，设定松质骨HU值为800到1000，密质骨HU值为1000到2000，釉样骨HU值高于2000。从灰度值直方图中可以看出密质骨占股骨的大部分，松质骨和釉样骨占少部分，这符合股骨的结构特征。表1.1骨骼组织和对应灰度值骨骼组织灰度值松质骨800≤HU<1000密质骨1000≤HU<2000釉样骨HU≥2000松质骨、密质骨和釉样骨在有限元模型中的分布情况如下图所示，各组织的分布情况与实际股骨相符。图1.7(a)有限元模型中的松质骨图1.7(b)有限元模型中的密质骨图1.7(c)有限元模型中的釉样骨1.4.2模型材料赋值计算得到模型各单元HU值后，利用HU值与密度、弹性模量和泊松比的计算公式进行材料的赋值。Mimics针对由HU值计算模型材料数值的问题，给出了三种方法：（1）基于灰度值的方法（Grayvaluebased），首先根据灰度值大小将所有实体单元划分为n个集合，用以表示n种材料。然后对于每种材料计算平均HU值，直接利用经验公式将平均HU值转化为密度值、弹性模量和泊松比，然后赋值给各材料对应的单元集合。（2）基于遮罩的方法（Maskbased），实际上是在基于灰度值的方法基础上增加了Mask条件，即在限定的Mask下进行材料划分与赋值，但要求所有的Mask并集能够覆盖整个模型，不然会导致部分单元没有赋予材料。（3）均质的方法（homogeneous），将整个模型看做只由一种材料组成，直接输入模型的密度、弹性模量和泊松比。在本研究中，考虑到材料的多样性，所以选择基于灰度值的方法（Grayvaluebased），将模型划分为10种材料，其中松质骨占3种材料，密质骨占4种材料，釉样骨占3种材料。在进行材料赋值时的