面向医疗增材制造的轻量化3D模型编码策略：基于几何关系聚类的拓扑重建与特征保留技术

针对医疗增材制造中复杂3D模型文件体积过大的问题，哈尔滨理工大学团队提出基于几何关系聚类的轻量化编码策略。通过非均匀多尺度网格简化与特征聚类技术，开发了Lite AMF和Lite 3MF格式，实现81.99%和91.34%的压缩率，Hausdorff距离<0.001，在保持制造精度的同时显著提升存储传输效率。该研究为个性化植入物远程诊疗提供了关键技术支撑。

　　

随着3D打印技术在医疗领域的普及，从定制化关节假体到仿生椎骨，复杂内部拓扑结构的设计显著提升了植入物的生物相容性和力学性能。然而这些精密设计导致模型文件体积激增——一个膝关节植入物模型可能包含978万三角面片，原始AMF格式文件高达1.6GB，给临床数据存储和远程传输带来巨大挑战。传统压缩方法要么难以兼顾精度与效率，要么无法处理医疗模型中常见的梯度微结构，这成为制约数字化诊疗发展的关键瓶颈。

哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院的研究团队在《3D Printing in Medicine》发表的研究中，创新性地提出基于几何关系聚类的轻量化编码框架。通过分析医疗模型的拓扑特征，发现植入物内部常存在周期性排列的十二面体或四面体晶格结构，这些重复特征可通过单次编码加变换矩阵实现高效压缩。团队开发的非均匀简化算法引入体积误差矩阵ΔV(v)，在特征密集区域保留更多细节，平坦区域则采用更大简化幅度。实验显示，该方法在膝关节、髋关节和肩胛骨三种植入物模型上，不仅将文件体积压缩超80%，且关键区域的Hausdorff距离保持在0.001mm以内，远低于当前SLA/SLM技术的制造公差0.02mm。

关键技术包括：1）基于形状因子ξ_i=H_i²/K_i的统计采样预处理；2）改进的ICP（迭代最近点）算法构建旋转矩阵R=VU^T；3）哈希表管理顶点与面片关系，采用D_v=[(int)|v_x·10³/23|+(int)|v_y·10³/19|]mod p的快速索引策略。

研究结果方面：

非均匀多尺度网格简化：通过局部区域度量ΔE(v)=∑v^TQ(v)v/∑S_p，使密集特征区域的简化成本提升5.1倍，确保晶格连接处完整性。

相似面片聚类：利用内部角特征值H₁(f)=A₁×10⁶+A₂×10³识别可合并面片，髋关节模型4,618,282个四面体单元被聚类为12种基础形态。

兼容性编码：严格遵循ISO/ASTM 52915标准开发的Lite AMF格式，可直接导入Materialise Mimics等商业软件，避免传统STL格式的几何缺陷问题。

该研究的突破性在于首次将拓扑感知压缩应用于医疗增材制造场景。相比3MF Beam Lattice扩展件仅支持圆柱形梁的限制，新方法能处理梯度变化的Voronoi结构，这对实现仿生骨小梁的精确打印至关重要。未来与EHR（电子健康记录）系统集成后，可显著缓解PACS（影像归档系统）的存储压力，为远程骨科会诊提供技术保障。正如讨论部分指出，当模型重复特征占比超过30%时，压缩效率可进一步提升92%，这为开发下一代智能编码芯片提供了理论依据。