State Recognition of Bone Drilling Based on Acoustic Emission in Pedicle Screw Operation

doi:10.3390/s18051484

.2018年5月9日；18(5):1484.

doi:10.3390/s18051484。

基于声发射的椎弓根螺钉手术骨钻孔状态识别

关凤庆^1 2, 于孙^三 4, 齐晓之⁵, Ying Hu（音）⁶, 姜瑜⁷, 张建伟⁸

附属公司

¹中国科学院深圳高新技术研究院，深圳518055，中国。fq.guan@siat.ac.cn。
²哈尔滨工业大学，地址：中国深圳518052。fq.guan@siat.ac.cn。
^三中国科学院深圳高新技术研究院，深圳518055，中国。yu.sun@siat.ac.cn。
⁴哈尔滨工业大学，地址：中国深圳518052。yu.sun@siat.ac.cn。
⁵中国科学院深圳高新技术研究院，深圳518055，中国。xz.qi@siat.ac.cn。
⁶中国科学院深圳高新技术研究院，深圳518055，中国。ying.hu@siat.ac.cn。
⁷哈尔滨工业大学，地址：中国深圳518052。gangyu@hit.edu.cn。
⁸汉堡大学信息学系，德国汉堡22527。zhang@informatik.uni-hamburg.de。

PMID： 29747395
预防性维修识别码：项目经理5982421
DOI（操作界面）： 10.3390/s18051484

基于声发射的椎弓根螺钉手术骨钻孔状态识别

关凤庆等人。传感器（巴塞尔）. 2018.

.2018年5月9日；18(5):1484.

doi:10.3390/s18051484。

作者

关凤庆^1 2, 于孙^三 4, 齐晓志⁵, Ying Hu（音）⁶, 姜瑜⁷, 张建伟⁸

附属公司

¹中国科学院深圳高新技术研究院，深圳518055，中国。fq.guan@siat.ac.cn。
²哈尔滨工业大学，地址：中国深圳518052。fq.guan@siat.ac.cn。
^三中国科学院深圳高新技术研究院，深圳518055，中国。yu.sun@siat.ac.cn。
⁴哈尔滨工业大学，地址：中国深圳518052。yu.sun@siat.ac.cn。
⁵中国科学院深圳高新技术研究院，深圳518055，中国。xz.qi@siat.ac.cn。
⁶中国科学院深圳高新技术研究院，深圳518055，中国。ying.hu@siat.ac.cn。
⁷哈尔滨工业大学，地址：中国深圳518052。gangyu@hit.edu.cn。
⁸汉堡大学信息学系，德国汉堡22527。zhang@informatik.uni-hamburg.de。

PMID： 29747395
预防性维修识别码：项目经理5982421
DOI（操作界面）： 10.3390/s18051484

摘要

椎弓根钻孔是椎弓根螺钉固定的一个重要步骤，该手术中最重要的挑战是如何确定松质骨和内皮质骨之间过渡区的关键点。本文的目的是寻找一种实现关键点识别的方法。在获取钻井过程中的声发射信号后，本文提出了一种新的基于频率分布的算法（FDB）来分析特定过程后的频域声发射信号。然后我们选择信号的特定频域进行标准运算，并选择一个拟合函数来拟合得到的序列。提取拟合函数的特征作为用于识别不同骨层的输出。文中给出了通过检测力信号和直接测量得到的结果。与上述结果相比，声发射信号得到的结果对于不同的骨层是可以区分的，并且更加准确和精确。通过神经网络对算法的结果进行训练和识别，识别率达到84.2%。该方法被证明是有效的，可以用于椎弓根螺钉固定中的骨层识别。

关键词：声发射信号；频率分布；神经网络；椎弓根钻孔。

PubMed免责声明

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突。

数字

图1
椎弓根的单节段结构和椎弓根中的骨钻孔，其中浅绿色代表皮质骨，淡黄色代表松质骨。

图2
(一)AE信号采集系统，其中(b)是用于AE信号采集的AE探测器，NI数据采集卡用于将数据发送到计算机，打印件用于信号增强。

图3
骨钻孔过程中的时域声发射信号，虚线框中的部分信号用于时间的后续信号处理t吨.

图4
在不同时刻使用递归FFT后，10 kHz和15 kHz之间的频率分布，其中(一)对应于皮质骨钻孔的力矩；(b)与松质骨有关；(**c（c）**)是皮质骨到松质骨的过渡区域(d日)是从松质骨到内皮质骨的过渡区域。此外年-标签是不同频率值下的能量强度分布。

图7
新曲线表示不同骨层转换和归一化后振幅和频率之间的关系。每条曲线对应于图5所示的曲线。

图9
系数影响下曲线形状的变化，其中(一)当系数为一[0.03，0.20]的变化；(b)表示系数b英寸[-1，2]；(**c（c）**)表示系数*c（c）*从−7到−2和(d日)表示系数d日从0.4到0.8。

**图11**
神经网络图(一)BP神经网络的结构(b)的结构j个-隐藏层中的th个神经元。

**图12**
钻孔过程的实验装置，实验开始时，钻头用于钻孔板层骨，AE传感器用于采集原始AE信号，F/T传感器用于收集钻孔过程中的力和力矩信号。

**图13**
通过算法处理后得到的系数，其中四种线代表不同的系数一,b,*c（c）*和d日分别是。为了使结果更清楚，图中省略了值的范围。

**图14**
用于骨层识别的力信号。蓝线表示原始数据，红线是卡尔曼滤波器处理后的信号，这更平滑。图中列出了不同时间的不同骨骼层。

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