在日常活动中髋关节在承受身体重量方面具有重要的作用,由于髋关节经常受到接触压力的作用,所以它容易受到各种疾病的影响。因此,了解髋关节受力的情况是远离髋关节损伤和退化的一种有效方法,异常的接触压力是造成髋关节炎最主要的原因。在对实验者无损伤的条件下,量化髋关节接触压力的方法在临床治疗和提高我们对髋关节的认识具有重要意义。本文基于改进的迭代最近点算法、有限元方法以及借助全连接神经网络对一系列连续的动态姿势中髋臼接触压力的变化情况进行评估。主要工作和创新点如下:1.本文提出基于改进的迭代最近点配准和有限元方法的髋关节接触压力评估算法。针对目前仍未有工作研究髋关节在日常活动的动态过程接触压力预测,本文建立了含20个实验者的在日常活动的5个动作的运动数据库,包括:慢走、正常速度、快速行走,以及上下楼梯,从而获得运动模型。进一步,在复杂的运动过程中,分析解剖模型与运动模型的位置关系,提出使用改进的迭代最近点算法求解刚体变换矩阵,作用于髋关节的三个部位,获得在运动过程中解剖模型在任意时刻的位置,实现动态过程中,解剖模型与运动模型的配准。在配准过程中,提出的求解变换矩阵算法能够有效地避免解剖模型在旋转过程中引起股骨和骨盆分离的问题。最后,使用有限元方法预测髋臼接触压力分布。实验结果得出髋臼接触压力的三个分布规律:1)接触压力的最大值的区域在中间区域的后半部分以及后方区域的前半部分;2)接触压力的接触压力峰值姿势大部分为脚跟着地;3)接触压力的面积从前方区域变换到中间区域,然后从中间区域过渡到后方区域,最后回到前方区域。2.本文提出基于神经网络的髋关节接触压力预测模型,利用编码器-解码器结构,实现快速预测髋臼接触压力分布,克服了使用有限元方法预测耗时的瓶颈。该模型首先通过基于分层结构的全连接神经网络对影响髋臼接触压力编码的四个成分(髋臼形状、股骨形状、股骨中心点作用力、髋臼相对股骨距离)进行编码,得到髋臼接触压力编码,再利用基于低秩近似法的反卷积网络进行解码,得到髋臼接触压力预测分布。不同于现有的基于PCA降维的方法,本文采用有监督学习的全连接神经网络进行形状降维,并将降维过程和编码过程结合在一起,实现端到端的编码过程。借助于降维和编码过程的协同作用,获得具有表达力的髋臼接触压力编码,从而提升模型的整体性能。实验结果表明:形状降维的维度和编码器的层数对模型的性能具有一定的影响。与基于PCA降维的模型对比,该模型展示出了更优的预测性能。在一定误差范围内,用该模型预测的髋臼接触压力可以代替由有限元方法得到的结果,大大的缩短了获得结果的时间,从而能及时反馈给医生。