利用丰富的机械特性和长距离物理约束进行腰椎应力分析

《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》：Leveraging Rich Mechanical Features and Long-Range Physical Constraints for Lumbar Spine Stress Analysis

本文提出结合3D生成对抗网络和双通道视觉Transformer的新框架，有效解决传统有限元分析计算效率低及深度学习物理一致性不足的问题。方法通过数据增强和物理约束机制，实现腰椎五节脊椎87ms的高效建模，较传统方法提速3000倍，同时保持0.8332的IoU精度。该成果为实时腰椎诊断和手术规划提供可靠工具。

　　

摘要：

目的：腰椎的生物力学特性对于辅助诊断、治疗和预防脊柱疾病至关重要。传统的生物力学分析方法，尤其是有限元分析，需要大量的计算资源、精确的材料属性定义以及复杂的网格划分过程才能准确模拟腰椎的生物力学行为。尽管深度学习被引入以提高效率和准确性，但仍存在数据依赖性和缺乏物理一致性等挑战。方法：我们提出了一种新的框架，该框架包括一个用于数据增强的3D生成对抗网络和一个双通道视觉变换器，以提取几何和物理信息。我们还在训练阶段引入了基于物理原理的机制，确保模型与力学原理的一致性。结果：所提出的方法实现了0.8332的交并比（Intersection over Union）和0.0002的均方误差（Mean Squared Error）。腰椎的五个椎骨的处理时间仅为87毫秒，大约是传统有限元方法的3000倍快。结论：我们的框架展示了高精度和显著的计算效率，为传统的生物力学建模提供了一种可靠的替代方案。意义：这使得实时分析腰椎成为可能，从而用于诊断、手术规划和个性化治疗。